焊接技术作为当代工业的基础,焊接产品的使用寿命很大程度上取决于焊接质量。X射线照相法是无损检测技术的重要方法之一,但这种方法存在一定的弊端,胶片产生量巨大,而且底片不易保存,给查询、修改和复核等工作带来了不便。人工检测评定胶片,不仅工作量大而且效率较低。评片人员的技术水平等因素会严重影响胶片中缺陷的检测结果,这导致不同的评片人员会产生不一样的检测结果。为了减轻评片人员的工作量,采用计算机辅助评片方法,该方法使评片效率得到显著提高,减少了评片过程中主观因素的影响,使得评片过程更加规范科学。但是,由于外界噪声的影响,在数字化焊缝胶片图像的过程中会造成缺陷边缘模糊和缺陷与胶片对比度低等问题,这些问题对正确提取缺陷的特征参数、缺陷的分割以及识别造成很大的难度。本论文以无损检测领域国内外发展现状为基础,分析总结各种缺陷图像的处理方法,并对胶片焊缝缺陷检测与识别系统的关键技术和相关理论进行了深入的研究,设计了一套胶片焊缝图像缺陷检测系统。本文的主要工作包括以下几点：1)查阅大量相关书籍,分析得到目前焊缝图像缺陷分析过程中出现的问题和避免方法,同时比较各种方法的特点,确定本论文要做的重点工作。2)对图像预处理、图像分割和边缘检测等算法进行比较,使用减影法提取焊缝区域,该方法是后续焊缝缺陷特征提取和缺陷识别的基础,同时给出胶片焊缝缺陷检测处理算法的流程。3)分析焊缝中常见的缺陷,并根据不同缺陷的特征确定了特征参数,分别为圆形度、长宽比、等效面积、缺陷的相对位置、缺陷目标与背景的灰度差以及缺陷自身灰度差,使得缺陷的辨别有依据。4)分析神经网络的原理,并对常见的神经网络进行对比,最终选取RBF神经网络进行识别。对待识别缺陷的特征参数进行归一化处理,提取特征向量,并使用样本对其进行训练。实验证明,缺陷的识别工作可以通过RBF神经网络有效地完成。5)设计了缺陷自动检测模块,该模块主要采用VC与MATLAB混合编程技术。充分利用MATLAB强大的图像处理运算能力和VC的程序运行效率以及简单明了的人机交互界面的设计能力,使软件的开发过程更加快速。6)针对胶片缺陷的多样性,设计了缺陷辅助检测模块,主要用于自动检测未正确识别出的胶片图像,辅助专业评片人员进行检测。其中根据胶片图像的特点,提供了多种图像处理与特征提取算法,使得评片人员的检测更加方便、快捷。7)针对传统胶片管理的不足,设计了胶片数据管理模块,有效地整合了胶片信息,使得后期查找修改更加方便。最后采用200张缺陷胶片图像对本系统进行测试,首先对200张图像进行自动检测,检测正确164张,自动检测正确率达到82.0%。对于未检测出的36张胶片图像,专业评片人员根据这些图像的特点,对其进行辅助检测,检测正确35张,辅助检测正确率为97.2%。经现场测试表明,本系统可以实现用户要求,达到评片指标。