本文主要针对直缝焊管焊缝噘嘴的检测技术做了深入的研究。首先阐述了直缝焊管焊缝噘嘴的成因,然后介绍了国内外研究现状,并和现有的检测方法做比较,确定了采用激光扫描技术来对直缝焊管焊缝噘嘴缺陷进行检测的方法。该方法是利用激光扫描仪对直缝焊管表面的三维轮廓数据进行采集,然后对数据进行一系列的算法处理,最后选用随机Hough变换检测圆的方法提取焊管缺陷的特征,以此来判断直缝焊管的焊缝是否存在噘嘴缺陷。为了提高随机Hough变换的算法效率以及其准确性,需要对焊管表面三维轮廓数据中的圆弧数据和焊缝处特征数据进行分离,利用干净的圆弧数据来进行随机Hough变换提取缺陷特征,这时提出了利用K均值聚类算法来对随机Hough变换算法来进行优化。通过实验分析可知,由于焊管表面三维轮廓数据的特点,直接对这点数据点进行K均值聚类的效果并不理想。为了提高聚类的准确性,提出了利用差分曲率算法来优化K均值聚类算法的方法。通过差分曲率算法计算出所有离散点的曲率,通过对这些曲率的分布进行研究,发现这些曲率值的分布有一定的规律,焊缝处数据点的曲率和焊缝两侧圆弧数据的曲率值的大小有明显的区别,利用这一特点,可以通过K均值聚类算法将它们划分开,然后在对圆弧数据进行随机Hough变换检测圆。通过实验分析,经过优化之后的K均值聚类算法以及随机Hough变换算法的准确性和实时性都有明显提高。最后,基于本文中提出的直缝焊管焊缝噘嘴检测方法,在MATLAB/GUI环境下设计了一个直缝焊管焊缝噘嘴检测系统,实验结果表明该系统能够有效的对直缝焊管焊缝噘嘴进行判断。