随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，其应用范围也日益广泛，并已在印刷、航空、农业以及医学等领域有大量应用。为了检测金属膜片表面由于生产或人为的划痕缺陷并对其长度、宽度进行量化，本文以不锈钢质的圆片、小圆环和大圆环作为研究对象，通过对大量的膜片图像进行分析与研究，进而提出一种基于图像处理技术的金属膜片表面缺陷的提取和量化的处理方案。首先，在取像过程中，膜片的边缘极易产生光圈，此为缺陷提取时的最大干扰因素；在进行取像时，取像设备表层出现的散杂尘埃以及细微划伤，此为第二个重要干扰因素。所用到的解决方案即是先求出膜片区域，然后把非膜片区域全部赋值为背景色。本文针对此提出一种新的基于像素扫描的圆区域检测量化算法，此算法具有速度快、精度高的特点。其次，对获取到的膜片区域图像进行预处理，该过程包括图像的锐化、去噪、归一化以及动态阈值分割，经过此步骤已可以大致分割出缺陷图像。然后，通过使用基于数学形态学的差影法提取出图像中目标的轮廓。最后，对所得轮廓的长度、宽度进行量化，并剔除一些无用区域，本文提出一种基于多区域轮廓跟踪的划痕筛选与量化算法，实验结果表明，此算法在速度与精度方面能达到比较好的均衡。本文主要对金属膜片表面缺陷的提取和量化计算过程进行了研究，研究成果对于利用图像处理技术来检测圆形金属膜片的表面质量具有重要的指导意义。