金属管道内壁常常因为应力或腐蚀产生裂纹，假如不加以监管，裂纹会随之增长导致管道破裂，造成无法挽回的损失。为解决此类问题，需要对管道裂纹定期检测，从而监测裂纹是否增长、是否需要修补或者替换，因此对检测系统提出了快速、准确、稳定的要求。本论文基于全景图像设计了一种小内径金属管道内壁的裂纹检测系统，通过软硬件的结合实现了裂纹特征信息的精确提取，在最终系统性能的验证实验中达到要求。
　　论文首先讨论了裂纹检测的各种方法，在比较和归纳现有技术的适用性后，采用了鱼眼镜头获取全景图像，通过图像处理算法获取完整内壁图像的方案对小内径金属管道内壁裂纹进行检测，并对系统的可行性进行理论分析，最后通过关键器件选型和硬件参数设计，成功完成了系统装置的搭建。
　　针对实际图像中可能存在的质量不佳，提出图像预处理概念。通过效果对比，确定了自适应中值滤波和直方图均衡结合的方式，增强图像对比度，以及对相机进行张正友标定实现图像畸变矫正，改善图像质量。
　　接着是对相关图像处理算法的确定，包括了环形图像的展开算法，重建图像的拼接算法以及裂纹检测算法。基于MATLAB实验仿真效果的对比，展开算法选用了运算速度较快、展开质量较好的优化版同心圆展开法；拼接算法选用了基于ROI的Harris角点匹配算法和渐入渐出算法的组合，实现重建图像的无畸变拼接；裂纹检测算法选用了改进后的Canny边缘检测算法，实现裂纹边缘的精确提取。
　　最后是对该裂纹检测系统的性能进行定量分析，设计了相关验证性实验，通过对数据的平均绝对误差、均方根误差、标准差以及基于统计学理论的误差分析，得出本论文中基于小内径金属管道内壁的裂纹检测系统，测量精度为1mm，稳定性较高的结论。