内燃机的发展在我国工业从制造业大国迈向制造业强国的进程中起着中流砥柱的作用,气缸套作为内燃机的心脏零部件,其质量直接影响到内燃机的整机性能。因此,气缸套生产厂商与用户都对批量生产的气缸套提出了更高的质量检测要求。随着当前市场需求量的增加,传统的气缸套质量检测手段已难以满足现代生产力发展的需求,研究一种高效的气缸套自动检测手段显得尤为重要。以上述背景为前提,通过分析目前气缸套检测系统存在的不足,本文做了以下深入研究。首先,搭建了基于线阵式成像器件的图像采集硬件平台,设计了基于机器视觉技术的气缸套自动检测流程,并对X射线成像系统进行优化设计以提高所获取的图像质量。其次,基于快速目标检测,对经过多帧叠加和直方图均衡化后的全部气缸套单壁周向序列图像进行快速滤波,对不存在疑似缺陷的图像直接生成检测结果并删除图像。最后,仅针对存在疑似缺陷的气缸套图像进行如下处理:采用改进的最大相关法进行阈值分割,以提取被检气缸套的缺陷区域;通过形态学开运算与闭运算操作降低阈值分割过程中产生的噪声,以提高分割结果的准确性和稳定性;采用链码跟踪法实现图像的缺陷参数计算,生成最终检测结果。实验证明,在保证有效准确的前提下,本文基于线阵式成像器件的气缸套X射线实时成像自动检测技术与传统检测方法相比较,具有更快的缺陷检测与判别速度。