在稀有金屬領域，鋼鐵企業對金屬板材材料表面質量的規制越來越嚴格。q345e無縫鋼管由于生產設備、外部自然環境等諸多因素，其缺點在線檢測系統軟件伴隨著金屬板材材料的廣泛應用。q345e無縫鋼管、鋼帶等金屬板材在生產過程中極易產生各種缺陷。缺陷總數、型式、金屬板材質材料部位等決策板是事后解決的。當今社會，工業化生產市場競爭激烈，商品表面無損檢測技術作為產品質量控制的重要手段，已廣泛應用于工業化生產全過程。商品化表面無損檢測技術可以分為兩大類，一類是依賴于人體視覺識別系統的人力測量法，這類方法在早期工業化生產或中小型生產制造加工廠中普遍存在，而缺陷取決于較慢、較高的效率，而檢測結果具有主觀性，取決于檢測職工的工作經歷；另一類是運用機器視覺技術完成的智能化測試，這種方法的精確度提高。

針對q345e無縫鋼管表面缺陷的缺陷分類系統，利用機器視覺技術開發了一種基于計算機視覺技術的q345e無縫鋼管缺陷分類系統軟件。本文針對q345e無縫鋼管表面缺陷圖象的特點，選取圖像處理技術和計算機視覺技術，結合支持向量機對q345e無縫鋼管表面缺陷進行歸類，重點開展以下工作：①q345e無縫管生產中普遍存在的缺陷類型；②q345e無縫管生產中普遍缺陷類型的計算與完成；q345e無縫鋼管面層缺陷分類，缺點樣版總數一般都是相對有限的支撐點向量機能較有效地解決鑒別分析歸類的難題。本文研究的自主創新在于把支撐點矢量機應用于q345e無縫鋼管表面缺陷的分類中，根據核函數的變化來提高準確性。在q345e無縫鋼管面層缺陷歸類系統軟件中，SVM在SVM設計方案方面做了大量的實驗，嘗試使用通用的支持向量機，根據比照，SVMSVM的精度最高。