焊接工艺是船舶建造过程中的重要环节,是保证船舶质量的关键。焊接过程中由于各种因素的影响,焊缝中常常会出现裂纹、夹渣、气孔、未焊透和未熔合等缺陷。如果焊件中存在着缺陷,可能造成结构断裂、渗漏,甚至引起船舶沉没。因此有效的对焊缝的缺陷检测出,具有重要的现实意义和经济价值。X射线成像法是常见且十分有效的检测手段。传统人工检测技术受评片人员的技术素质和经验的影响,往往检测效率低、操作复杂、胶片资料不易保存等等不利因素。计算机辅助评片不仅能提高工作效率,有效克服人工评定中由于评判人员技术和经验差异以及外界因数的不同引起的误判和漏判,而且能使评片过程客观化、科学化和规范化。然而传统的图像处理方法,其本身算法的缺陷,以致处理效果不够理想。迫使新的图像处理算法的出现,而小波分析理论其独特的时频局部化特征、尺度变化特征和方向性特征被广泛地应用各个科学领域。小波变换也被喻为信号和图像处理中最强有力的工具。随着小波分析理论不断的发展,小波基函数的种类也越来越多,小波基函数的确定直接影响处理结果的好坏。本文主要的研究小波分析理论在焊缝缺陷图像处理系统中的应用以及在该系统如何选取小波基问题。本文主要是针对焊缝缺陷图像特征在图像的去噪和边缘检测两个方面做出研究工作。首先介绍了小波分析的基本理论,分析小波变换基本理论、多尺度特性以及MALLAT算法思想。然后研究分析焊缝缺陷图像的数字化特征,观察发现焊缝图像灰度集中、灰度值普遍偏小、对比度低、模糊、图像中缺陷目标小等特点。分别从传统的图像去噪和边缘检测处理方法与基于小波分析方法加以比较说明。重点研究了小波基函数的性质,分析小波的正交性、紧支性、对称性、正则性以及小波消失矩以及几种性质之间的联系。总结针对焊缝图像选取小波基的基本原则,选取最优小波基。从而能够在焊缝图像去噪和边缘检测中得到更好的处理效果。最后在焊缝图像去噪和图像的边缘检测分别做了实验分析,在系统软件中用常见的39种小波基函数做出实验分析。最终确定了在焊缝缺陷图像去噪和边缘检测处理最佳的小波基函数。使得小波分析方法更为有效运用,检测出更好更准确的边缘信息,提高缺陷识别率。