轮毂，是安全行车至关重要的部件，各个国家对轮毂质量的要求都十分严格，因此对出厂前的轮毂都要进行检测。X射线无损检测由于其具有直接、便于定量判定等优点，是现代工业发展不可缺少的一项有效工具。而传统的检测方法是由评片人员借助于荧光灯，标尺和放大镜手工来完成。它不仅受人为因素的影响，而且生产效率低，难以满足在线检测的需要。随着现代工业对生产效率以及生产质量的不断提高，促使X射线检测不断向前发展。在这一背景下，为了能够准确地检测出缺陷，克服人工检测的种种不足，基于图像理解的缺陷自动识别检测技术已经成为工业射线检测领域的重要发展方向。本文对轮毂缺陷自动识别检测技术进行了研究和分析，设计了X射线自动检测识别系统的工艺流程，并且利用PLC与上位机的串口通信以及X射线计算机实时成像和数字图像处理技术开发了一套基于X射线实时成像的汽车铝轮毂铸件缺陷自动识别检测软件。该软件由五个模块组成：轮型识别和工艺文件试校模块、图像采集模块、目标检测模块、数据交换模块、输出模块。各个模块分别在Visual C++6.0下根据要求进行设计编程。在第一个模块中，首先采用松下PV500机器视觉系统对某一新型号的轮毂自动进行拍照并作为此轮毂型号的图像模板在系统中储存，然后再制作此新型号轮毂的工艺文件。以便后续对在线待检轮毂进行轮型识别，进而调用存储好的轮型工艺文件对轮毂进行检测。在目标检测模块采用了Intel开源的图像处理库OpenCV进行了图像处理算法的编写。首先提出了一种改进的递归滤波的实时成像降噪算法，它将时间域和空间域滤波结合了起来。通过实验表明，该算法可以减少实时成像中的噪声。并且提出了一种关于人机交互的ROI区域选取和保存，后续的图像缺陷识别正是基于ROI区域来进行处理，不仅减少了无关区域的背景干扰，方便了缺陷区域检测，而且减少了处理时间。最后采用了基于边缘和区域信息的方法对轮毂缺陷进行了提取。通过工程验证，该软件运行良好，能准确地完成轮毂全自动检测的流程，但还需要对算法进行改进，使之对所有类型的缺陷尽可能的降低误判漏判率，变得更加完善，满足工业应用的要求。