X射线检测是汽车轮毂质量的主要检测方式。目前厂家大多采用人工方式来评定产品的质量，大大降低了生产的自动化程度，评定结果也不可靠，因此实现汽车轮毂缺陷检测的自动化，对提高汽车轮毂生产效率、降低制造成本等具有重要意义。本文为解决现有检测方式存在的问题，设计了满足当前工业检测需要的汽车轮毂缺陷自动检测系统，并针对以下几个方面做了深入研究工作：（1）通常直接采集的X射线图像具有对比度不高、缺陷边缘模糊、噪声多、存在较大的背景起伏等特点，本文详细分析了影响图像质量的原因，在图像采集时采用多帧叠加降噪极大提高了信噪比，很好的抑制了噪声；同时引入了医学图像上窗位窗宽的灰度调节算法来拉升图像灰度动态范围，并使用了线性反锐化掩膜算法来增强图像的边缘和细节；（2）X射线成像设备每次只能检测到轮毂的一部分，必须借助于机械装置定时旋转轮毂以保证所有部位都能检测到，由于机械运动存在误差，导致轮毂示教过程中标示的ROI也出现偏差，引起了最终缺陷检测的漏判和误判。文中将图像配准技术在ROI自动跟踪上进行了应用，其中轮心使用了基于特征的图像配准方法，配准效果良好，且耗时均降到了ms级别；轮辐由于结构边缘自身的误差再加上边缘较粗等干扰，使用基于特征的图像配准方法效果较差，而使用基于灰度的归一化互相关配准算法取得了不错效果，并在此基础上，使用了基于一维投影的改进算法，配准效果与传统NCC算法一样，但在算法耗时方面有的很大提高，更加满足了系统在线实时检测的要求；（3）在充分考虑缺陷检测的实时性和准确性基础上，经过实际的试验论证，使用了基于ROI的动态阈值分割算法对缺陷进行分割，并将数学形态学的腐蚀、膨胀算法对分割后的图像进行处理，使得缺陷的边缘更加清晰连续，保证了缺陷的完整性，有效地解决了轮毂缺陷的分割难题。