虽然带钢表面质量检测技术获得了越来越广泛的应用,但是其中一些关键的技术问题仍没有进行有效的解决,例如:带钢表面低对比度缺陷的检测率较低(低对比度辊印、粘结缺陷等),不能有效地获取带钢表面缺陷的深度信息(孔洞、划伤缺陷等)等。此外,随着国内外钢铁部门带钢生产的轧制速度逐步地提高,从客观上要求带钢表面质量检测技术的实时处理性能要适应这种变化。因此,需要研究一种更高效的缺陷检测技术来提高带钢表面的质量。带钢表面缺陷检测问题与免疫系统的工作原理具有惊人的相似性。通过引入人工免疫算法,构建人工免疫系统,提高了带钢表面缺陷的检测率与识别率,实现质量检测的目的。论文的主要内容及成果如下:1.为了解决带钢表面二维低对比度缺陷的检测技术,论文根据影响成熟检测器生成的因素,通过低频和高频变异生成初始检测器集合,改变检测器的表示方式,以数值型的检测数代替二进制字符串形式的检测器,提取自体数值、检测数值和待检数值,使用B树建立索引并构建自体信息树和检测信息树,实现了其质量检测。实验表明,该方法具有更高的准确性和检测效率。2.为了解决带钢表面三维缺陷的检测技术,论文根据抗原和检测器在论域空间中的包含关系,及其自体在形态空间中的位置分布,采用了将空间进行分块的方式,提出了基于检测器分块的生成算法,并对缺陷表面灰度信息进行了三维恢复,从而获得表面缺陷的深度信息,实现了其三维质量检测。实验表明,该方法有效的减少了检测漏洞,消除了冗余的检测器,提高了检测效率。