X光无损检测技术在目前的铸件生产中有着广泛的应用,尤其是在汽车制造行业。在轮毂质量问题不容忽视的情况下,轮毂铸件X光智能检测系统为厂家提供了一种快速且准确的检测手段。相对于人工检测,智能检测系统利用计算机对X光图像的辅助检测使检测结果更准确,速度更快,对缺陷的定性定量分析为产品质量评判提供了准则,从而避免了人为主观因素的影响。同时智能检测系统具有良好的数据管理与低辐射影响等方面的优势,因而成为无损检测研究的主要方向之一。 本文在轮毂铸件X光智能检测系统的课题中展开相关的研究,集中在轮毂缺陷方面的分析。主要内容包括： (1)提出利用凸包算法计算不规则缺陷的直径。一般来说轮毂缺陷的形状并不是标准的圆形,此时缺陷上相距最远的两个点的距离反映了缺陷在空间上的跨度,从另一个角度反映缺陷的严重程度,具有十分重要的参考价值,这里本文称这个跨度为缺陷的直径。结合缺陷直径的定义以及几何知识,本文提出了利用计算机几何学中的凸包算法来计算直径,相比于传统方法大大减少了计算量,而且计算更准确。 (2)研究了基于偏微分方程的扩散滤波技术在图像去噪中的应用。深入研究了扩散技术在图像去噪中的优异性,实现了结合时延调整和采用扩散张量的扩散算法,并对算法加入了最优迭代停止准则,能有效的去除背景复杂的图像以及纹理型图像中的噪声,同时保持图像的细节特征。将该算法应用到轮毂缺陷的智能检测系统,能更准确完备的检测出缺陷。 (3)提出了铸造缺陷X光图像的仿真方法。缺陷检测算法对自动无损检测系统最终给出的结果是否准确有重要意义,不论是系统的研制还是已经被用于实际生产中,软件性能的评估都是不可或缺的,由于实际的图像数据采集存储需要大量的时间和空间,在评估过程中使用模拟的X光图像不矢为一种简捷且有效的途径。本文通过对轮毂缺陷X光数字图像的研究分析,主要针对轮毂缺陷中常见的疏松缩孔进行模拟,所得到的模拟缺陷不仅接近真实缺陷,而且达到精度要求。