尽管经过几十年的发展,连铸技术已经取得很大提升,但是连铸坯尤其是连铸坯内弧存在缺陷的情况仍然难以避免。当前所普遍采用的连铸坯表面质量在线监测方法仍然是人工目测法。针对人工目测方式检测准确率低、稳定性差、检测人员劳动强度大等问题,本文提出了一种基于红外摄像的热态连铸坯表面质量在线监测方法,并根据连铸坯表面缺陷的特点制作了试验试件在实验室里对于该方法的有效性进行了验证。利用红外摄像的方法检测连铸坯表面缺陷的首要条件是在缺陷处产生温度差,本文创新性的提出了利用冷激励在缺陷处产生温度差的方法。详细阐述了红外辐射的基本原理,在此基础上提出了连铸坯表面缺陷在线监测系统的总体结构,并重点对于红外热成像系统以及冷激励装置的组成进行了介绍。对于连铸坯表面缺陷形成的原因,尤其是连铸工艺对于连铸坯表面缺陷的影响进行了分析。对比了连铸坯表面常见的8种缺陷,并根据缺陷是否致命将这8种缺陷分为致命性缺陷和非致命性缺陷两类。基于以上分析,设计了用于模拟连铸坯缺陷的试验试件。阐述了红外图像预处理中对比度增强、频域增强和图像锐化的方法。针对连铸坯表面缺陷检测系统的特殊性,提出了边界局部搜索算法结合矩形拟合的连铸坯边界提取的方法。在介绍各种图像预处理方法的过程中,均以本文所采用的试验试件为样本,给出了预处理的效果。通过对于连铸坯表面缺陷特征的分析,结合检测系统的需求,决定采用一种基于相位信息的图像特征提取方法。详细介绍了相位一致性的概念、相位一致性模型的建立、相位一致性模型的求解以及噪声补偿的方法。给出了相位一致性算法在MATLAB中的实现过程以及对于试验试件的处理结果,并且对比了应用不同参数的时候的检测结果,给出了最适合连铸坯表面缺陷监测系统的参数。实验室试验结果显示,基于红外摄像的连铸坯表面质量在线监测方法是可行的,基于相位一致性的特征提取方法是有效的。