作为计算机应用技术一个重要分支的机器视觉和图像处理技术在很多工业领域得到了广泛而成功的应用,工业射线探伤检测的分析就是其中之一。为确保工业产品的安全可靠性,使得企业在质量检验中采用不破坏产品原来形状及使用性能的无损检测技术。X光射线检测在无损检测技术中的应用约占40%,可见射线检测占有十分重要的地位。传统的X光射线检测基于胶片成像和人工测评,这种方法存在人为客观因素影响大、效率低、对胶片损伤大等特点;同时胶片成像也有着很多缺点,如不能满足实时成像、检测与评估的要求、成本过高以及图像管理不便等。设计出一个相应的X光射线缺陷图像处理软件平台就变得十分必要。本文着重对缺陷的数字化图像处理的算法进行了研究,为图像处理软件平台的开发打下了基础。论文分析了X光射线检测数字化图像的质量影响因素,研究分析了在数字化过程中影响图片质量的因素;在数字图像的获取与储存方面,重点分析了各种图片格式的优劣点,确定了较优的图片储存格式。本文研究了缺陷图像的预处理和缺陷分割提取技术。在图像预处理方面,采用图像平滑以及中值滤波技术去除X射线检测图像噪声,同时引入非线性灰度变换以及模糊增强技术增强图像对比度,取得较好效果;在缺陷的分割方面,阐述了边缘分割算法的核心思想和常用方法后,介绍了一些改进的算法,其中重点研究了基于多尺度小波和基于形态学的算法。实验表明前一种方法对多尺度的缺陷能分别实现检出,效果相对于单纯的边缘检测来的明显;而后一种算法对消除噪声淹没和过分割有比较明显作用,该算法对抵抗噪声也有比较好的效果。在X光射线检测缺陷图像的测量和识别方面,研究了缺陷尺寸测量技术,设计了多缺陷跟踪、多缺陷填充以及特征参数计算算法。实验证明,设计的算法能较好的提取出缺陷的各基本特征参数。本文建立了一个缺陷识别的初步体系,为以后的软件平台开发打下了基础。