X射线无损探伤是广泛使用的汽车轮毂质量检测方式。国内的汽车轮毂厂商通过在线检测系统获得轮毂的X射线图像后，大多采用人工方式来评定产品的质量，大大降低了生产的自动化程度，而且评定结果易受工作人员的主观影响，可靠性和稳定性较差。国内外的研究人员在汽车轮毂缺陷的自动提取和标注方面开展了比较广泛的研究，已取得了不少研究成果，但是实际应用中仍然存在一些问题，如检测操作过于复杂、轮毂特殊几何结构造成误判和漏判、检测速度太慢等。针对上述现状，本文对汽车轮毂常见的缺陷进行了深入分析，设计了完整实用的缺陷提取流程，分别对轮毂X射线图像的预处理、目标分割和自动标注开展了深入研究。本文的主要工作和创新体现在以下几个方面：　　（1）针对X射线图像常见的质量问题，详细分析了产生原因，把图像预处理分为采集时和采集后两个步骤：X射线图像在采集时通过多帧叠加降噪和灰度动态范围拉升来得到质量最佳的图像，同时讨论了多帧叠加时最佳帧数的选择；采集好的图像在分割前再进行常规降噪和局部对比度的增强，设定了完整的图像预处理流程；　　（2）考虑到在线无损检测系统的实时性，采用了动态阈值分割的方法对预处理过的图像进行初次分割和二次分割，借助于数学形态学重构的概念，以二次分割的结果为标记去重构初次分割的图像，重构结果作为分割的最终结果，有效解决了轮毂几何结构等问题造成的漏判和误判；　　（3）分割结果可自动标注在原始图像上并保存供技术人员离线查证，标注时充分考虑轮毂缺陷的灰度特点，利用局部图像的标准差和对比度这两个参数对分割结果进行去伪操作，进一步提高了缺陷分割的准确率；同时标注可接受人工设定的缺陷等级参数，便于人机交互。