焊接是机械工业化社会中一门重要的工艺,为保证焊接质量,需要进行缺陷检测。焊接缺陷若在钢管的内部,则需要采用无损检测的方式,较常用的就是X射线获取。早期主要是靠人工来查看X射线图,图像处理则给自动化检测缺陷带来了理论基础。X射线图片较为复杂,对图像处理的算法要求较高。目前有多种缺陷检测的方法,这些方法所使用的图像处理的基础算法有许多共同之处,为了更加方便地去研究各个图像处理算法在焊接缺陷图上的效果,设计开发一个实验平台,将需要的算法集成在一个系统中,增加模块功能的重用性。本文研究了目前主流的缺陷检测方法,然后实现和集成了这些方法中常用的图像处理基础算法在一个实验平台中,从而展开各种缺陷检测的实验,从实验中得出各种算法的适用性。本文主要研究的内容包含以下几点：(1)研究了X射线获取的焊接图片的特征,总结了各种焊接缺陷的特征。(2)分析了目前主流的缺陷检测方法中所用到的图像处理的算法,例如直方图拉伸和边缘检测算法,针对16位TIFF图实现了这些算法,并设计了相应的用户交互界面,使得这些算法的应用更为灵活。(3)实现了进行焊接缺陷检测的图像处理平台。这个平台中集成了缺陷检测中通用的功能包含两方面：一是,图像处理常用功能,例如数学形态学处理；二是,检测缺陷中所需要的一些必备功能,比如确定钢管区域。(4)对各类缺陷图,进行了焊接缺陷的实验,找出各种算法对于X射线焊接图片中缺陷检测的适用性。本文主要的贡献在于,设计并且实现了一个集成了边缘检测等主流图像处理算法的焊接缺陷检测的实验平台,从而更方便地对各种图像处理的算法进行焊接缺陷检测的实验,对不同的缺陷种类的图片进行了各种缺陷检测方法的探索,增加了算法的重用性。对进一步去研究准确率更高的缺陷检测方法做出了铺垫性工作。