鋼管作為原材料，廣泛應用于石油、化工、電力、船舶、汽車等行業。機器視覺檢測專題， 近年來，經濟全球化的發展對企業對產品質量提出了更高的要求，鋼管表面存在缺陷會嚴重影響其使用壽命，同時在設備的部分關鍵位置，使用劣質鋼管存在安全隱患，嚴重威脅人員生命，給企業帶來財產損失因此，為了控制鋼管的質量，有關企業對其進行質量檢測，但檢測措施通常是人工實現的，不能實現快速、準確的缺陷檢測。

　　在鋼管生產過程中，由于原材料、軋制設備和加工工藝等多方面的原因，其表面會出現劃痕、輥痕、鐵皮、表面夾雜、孔洞、裂紋、麻面等不同類型的缺陷。 這些缺陷不僅嚴重影響產品的外觀，還會降低產品的耐腐蝕性、耐磨性、疲勞強度等性能，給企業的發展帶來不利影響，同時也增加了以鋼管為原材料的下游產品在使用中的安全隱患。 表面缺陷區具有應力集中、受力弱的特點，同時性能突變、疲勞損傷和銹蝕往往集中在該區，大大降低了鋼管在復雜惡劣環境下的工作性能。 檢查鋼管表面存在的缺陷區域，及時發現缺陷，對調整生產工藝、改善設備狀態提供依據具有重要意義。

　　目前鋼管表面缺陷的檢測多采用人工方式實現，人工方式依賴現場經驗且效率低下，受現場環境影響，勞動強度大，容易發生漏檢和誤檢現象，不能全面反應鋼管表面質量，檢測實時性差，檢測種類繁多隨著計算機水平的發展和人工智能領域的興起，機器視覺技術得到廣泛應用，采用機器視覺方法可以有效彌補人工檢測不足，且檢測精度高，可以為智能制造提供更多的數據平臺。