针对宽幅连续表面产品的缺陷检测,本文介绍了一种宽幅、连续表面缺陷视觉检测系统,采用多个图像处理子系统协同完成检测任务。针对被测对象的连续运行特点,提出基于线阵相机检测方案;针对被测对象的宽幅面特点,提出多相机拼接方案。针对宽幅、连续表面缺陷的检测系统给出了数据处理方案。为了实现缺陷目标的快速提取,在初始图像采集阶段,根据被测表面和缺陷的光学反射特性,进行宽幅场景下能够突出缺陷目标的光照方式和光照结构设计,采用线阵相机配合线光源的检测系统对初始图像进行采集。结合基于FPGA和DSP的智能相机检测模式和基于服务器/客户端的处理模式,提出了一种分布式视觉检测系统的多核处理方案。基于服务器/客户端(C/S)模式,阐述了客户机/服务器工作系统的检测方案,给出了客户机/服务器在系统中的工作流程;每个相机配置一块基于FPGA+DSP架构的图像采集处理卡,两块采集处理卡处理后的缺陷信息送入一台CMP(Chip Multi-processor,单芯片多处理器)计算机中进行图像理解和分析,各CMP计算机将最终得到的缺陷图像数据和检测信息送入服务器保存和显示;针对检测系统中多个检测子系统向服务器传输缺陷数据的通讯问题,设计了一款多点对点的图像传输系统,实现多个检测子系统向服务器传输缺陷数据。根据图像数据处理和应用的特点,给出了数据和算法的串并行处理结构安排,并从数据降维角度和算法结构方面分析如何提高数据的处理速度;另一方面提出视觉检测中图像数据的分时处理和多核处理方案,实现对宽幅表面图像数据的高效处理,提高系统检测的快速性。对于宽幅连续表面来说,被测面积大,本文在幅宽方向采用多线阵相机拼接来构成宽幅面视场。对于幅面运动方向(纵向)的分割,提出一种基于缺陷位置的幅面分割方案;对于幅宽方向(横向)的分割由相机拼接时相机方位来决定,分析了相邻相机视场重叠区域的大小以及重叠区域的缺陷判定问题。根据给出的数据处理结构,对多处理器的分级图像处理算法进行了研究,分别在FPGA中实现了图像的中值滤波,sobel边缘检测、在DSP中采用基于边缘的分割方法实现了缺陷分割、在CMP计算机中完成分割后的缺陷特征提取和缺陷判别。在实验中验证了多处理器的分级图像处理方案的可行性。