荧光磁粉检测是一种常用的无损检测方法,用于检测钢制零件的表面及近表面的裂纹缺陷,长期以来一直被认为是表面裂纹检测最灵敏的方法之一。目前,半自动荧光磁粉检测设备已经大量使用,然而检查由荧光粉显示的裂纹仍旧依靠人眼识别。因而随机性大,劳动强度高而且不易发现车轴隐蔽缺陷,极易造成漏检误检,质量难以保证,并且工人的工作环境恶劣。因此,开发一套全自动的荧光磁粉检测系统,不仅能极大地提高车辆车轴的检测效率,也对提高劳动生产率,保证产品质量,改善工人的工作环境,有效地避免人为因素对检测质量的影响,具有重大的意义。本论文的重点是解决全自动荧光磁粉检测系统的算法问题,主要内容包括:图象采集,图象的预处理,图象分割,图象的数学形态学处理,区域标号以及特征提取和裂纹的识别。对各部分内容的现有算法做了介绍,并分析了各种算法,给各种算法作出了评价。根据系统采集的图象特点,改进了以前提出的一种快速自适应动态阈值分割算法,新算法既能很好解决噪声放大问题,又能不丢失原图象的信息。并对滤波算法做了改进,这样,既可以滤除目标图象外的噪声点,还可以滤除掉目标图象内部的小暗区域。本论文的最大成果在于系统总结了一套全自动荧光磁粉检测方案,开创性的提出了对气孔和油渍形成的图象的识别方案。