板带钢在钢铁工业中占有极其重要的地位，它不仅是军事、造船、航空航天等行业的重要原材料，而且在汽车、家电等人们生活所需要的产品中得到广泛运用。生产过程中，由于多方面原因产生不同类型的表面缺陷已经成为影响板带钢表面质量和性能的关键因素。板带钢表面缺陷的程度、类型和缺陷分布情况，直接反映了生产设备的工作状况、工艺流程及原材料状况。想要提高板带钢的表面质量，首先要解决板带钢表面缺陷的检测与缺陷识别分类问题，然后对其表面质量按等级规范和评价标准进行研究，并进一步分析相应缺陷产生的本因，最终根据这些结果及设备的特性提出改善表面质量的解决方案。本系统采用机器视觉进行板带材的表面检测，研究也是基于图像处理的结果进行质量分析的。通过板带钢表面质量评价分析研究，可以获取大量的板带钢表面质量的有用信息，不仅可以用于指导生产，改善工艺设备、实时控制生产流程，进而提高产品质量同时降低成本，而且还可以为企业确定产品的市场价格以及策略提供依据。 本文结合生产调研，在实验室缺陷检测与分类识别的基础上，对板带钢表面缺陷等级规范与评价标准进行深入研究，对钢卷缺陷数据库进行结构设计，运用打分法机制及离散数学的层次分析法(即AHP)建立板带钢表面质量评价模型，并从系统性和实用性出发，开发了板带钢表面可视化质量分析系统软件，该软件能实现对检测后的任意一卷钢卷进行表面质量分析，如缺陷的类型、等级、分布、缺陷图像的显示等，并能导出相关数据自动生成质量分析图表及统计数据。 本文所建立的板带钢表面质量评价的数学模型对缺陷等级的评价与生产实际判断结果基本相符。系统软件能实现板带钢表面质量可视化分析功能，便于质量专家的使用。它不仅为进一步实现板带钢表面质量实时检测与控制奠定了基础，而且也为用户使用产品提供了科学的参考。