数字图像处理技术在铸造产业中发挥着重要的作用,基于准确可靠、不接触损伤表面、效率高和易集成等优点,数字图像处理的检测技术得到了广泛关注。本文针对精密铸件裂纹图像的特点,设计开发了集图像采集、分割、识别、测量和提取为一体的精密铸件的裂纹自动检测识别系统。通过对采集到的裂纹图像进行阈值分割、形态学处理、特征标识以及特征提取,提出针对精密铸件裂纹特征的检测方法。本文主要完成了以下工作:1.分析了磁粉检测技术和数字图像处理技术的研究现状,指出当前磁粉检测技术中存在的不足,结合图像处理的检测方法,构建了基于图像处理技术的裂纹自动识别系统的总体结构和设计方案。针对裂纹自动识别系统的性能需求,对系统的硬件选型和软件的设计流程进行了详细的分析。2.介绍了图像增强和去噪的技术,分别研究了直方图修正、彩色增强和中值滤波、均值滤波、锐化滤波等算法,最终采用直方图修正的方法对图像进行图像增强,中值滤波的方法对图像进行去噪,解决了原始图像由于光照不均导致的图像不清晰等问题。3.研究了图像边缘检测、阈值分割和区域分割等图像分割技术,最终采用最大累间差法对图像进行分割,实现了图像中目标信息与背景信息的分离。接着对分割后的图像进行膨胀、开运算和闭运算等形态学操作,实现了图像中连通区域的标识。4.通过对图像中连通区域进行几何特征的计算,选取圆形度作为检测缺陷的特征参数,通过设置连通区域的圆形度阈值,实现了裂纹图像的缺陷提取。5.设计开发了精密铸件裂纹自动识别软件,实现了对裂纹缺陷的形态和数目的统计,解决了传统铸造业人工检测工件缺陷的不方便性,提高了工件的检测效率。然后对软件进行了编译,将程序在MATLAB环境下的修改移植,实现了软件在无MATLAB环境下软件的应用。最后将系统在无MATLAB环境的平台上做测试实验,对实际采集到的精密铸件裂纹图像进行处理,实验结果表明,该系统可以检测出精密铸件中存在的裂纹缺陷,有效的解决了操作者因检测环境、疲劳度、视觉分辨力和工作经验等因素对铸件检测结果的影响,并且满足工业现场对系统正确性、有效性和实用性的要求。