射线检测是常规无损探伤的重要方法之一,其检测结果的评定方法有两种：人工评定和计算机辅助评定。传统的人工评定方法是由评片人员在观片室中借助于观片灯、放大镜、量尺等工具手工完成,其劳动强度大,主观性强,一致性差,效率较低,即人工评片越来越不能满足生产发展的需要。近些年来,随着数字图像处理技术的发展,x射线底片的计算机辅助评定技术已成为目前无损探伤领域的研究热点,其主要内容包括底片的数字化获取与保存,图像的增强及锐化,焊缝缺陷区域的提取,缺陷的类型判别以及焊缝质量等级的最终评定。由于X射线底片数字化后,容易造成图像对比度低、缺陷边缘模糊、图像噪声多、存在较大的背景起伏等特点,使得如何进行缺陷信息的正确提取和分割、自动识别等成为一大难题。本文首先采用了一种既能去噪又能保持图像边缘及细节都不被破坏的好方法——K近邻平滑滤波方法去除图像噪声；然后利用模糊增强的方法增加图像的对比度。对图像进行预处理之后,再采用阈值分割的方法对缺陷图像进行分割,此处,我们分别利用类间方差法和矩保持法求得阈值,经试验比较后,取二者平均值为最终阈值进行处理。接下来,根据缺陷图像的不同影像特征,分别设计出适合于圆形缺陷和条形缺陷的边界跟踪算法；再选取适当的特征参数以描述出缺陷图像的形状特征。最后,结合缺陷的特征参数,参照X射线底片评定标准,确定缺陷的类型和本张底片的级别。整个处理过程中的图像及各特征参数都会被存入Access数据库系统中,在需要的时候打印出评定报告以作长期备份。本文的研究工作以X射线底片自动化评定为出发点,在缺陷图像的预处理,焊缝区域的分割和缺陷的边界跟踪等方面进行了重点研究,最后用VC++语言编程实现了各种算法,望本文所进行的工作能够在X射线底片的自动评定领域起到促进作用。