如何建立板带材表面缺陷在线检测系统，在生产过程中获取缺陷的信息，从而反馈控制轧机系统相关部分，以提高带钢产品的表面质量一直是我国钢铁企业非常关注的内容。应用机器视觉原理和图像处理技术实现对板带材表面缺陷进行在线检测是当前该类系统的主要研究方向。系统需要对采集来的大量图像数据进行处理，并完成带钢表面质量信息的精确提取。实时准确的处理能力是实现上述目标的必要前提，也是企业希望检测系统具有的重要性能之一。系统实时性能的提升会大大提高整个系统的生产实用性。 TMS320C6000是TI公司面向图像处理和通信等领域应用推出的新一代产品。将其用于实时图像处理系统中，对提高系统的实时性、实现更加复杂的算法、降低系统的体积和功耗无疑具有重要的意义。 本文基于本研究室前期研究板带材表面缺陷检测的技术成果，通过对原有系统结构和检测过程的分析，找出影响检测系统实时性的瓶颈，并由此分析提出了以DSP为主要处理器的新型系统。系统主要由CCD线扫描相机、图象采集卡、DAM6416P超高速图像处理平台和PC主机构成。图象处理运算的效率是影响系统实时性关键环节之一。针对于此，本系统将图象处理部分分离，由DSP完成这部分大量重复的运算，通过硬件手段提高代码的执行效率。代码在DSP开发环境CCS中编写和调试，并用优化编辑器对代码进行优化。图像数据的传输是影响系统实时性能的另一个关键环节。本系统完全使用直接存储器访问(DMA，Direct Memory Access)来传送图象信息，以提高数据传输的效率；同时降低DSP中CPU的使用率，以充分发挥DSP图象处理方面的优势。 本课题研究最终完成了对监测系统整体平台的初步搭建及改进。通过实验，该系统在识别率和实时性方面能够达到预想效果，实时处理性能基本满足实际生产的需要。