磁粉检测方法对检测结果做出评价的依据是缺陷处形成的磁痕。目前的磁粉检测主要依靠检测人员的肉眼观察,但是在实际应用时经常会因为视觉疲劳等原因出现漏检、误检等情况。本文提出了一种磁粉检测焊缝裂纹缺陷自动识别方法。在实验室条件下,建立了焊缝裂纹缺陷图像自动采集系统,应用现代图像处理技术开展焊缝裂纹缺陷的图像研究,实现焊缝裂纹缺陷的识别。在实际检测时,由于环境条件恶劣、振动等原因使视频采集系统与焊缝之间发生抖动造成图像模糊,使图像分析结果与实测结果有一定的误差。本文提出了一种焊缝裂纹图像恢复方法,通过建立缺陷图像的退化模型,根据退化模型逆过程恢复缺陷的模糊图像,提高图像的清晰度。针对恢复后裂纹缺陷图像信号微弱,噪声过多,影响裂纹的识别问题,采取对缺陷图像进行灰度化、直方图均衡化、中值滤波处理和图像增强等的预处理,提高信噪比。采用类似形态学梯度的分析方法处理缺陷图像,将原来复杂图像中与缺陷无关的背景消减,最大限度保留裂纹的形态特征。针对焊缝裂纹缺陷提取的问题,本文采用ostu自适应阈值算法,用于分割裂纹缺陷图像和背景,这种算法能够保留更多的裂纹原始细节。由于分割后的缺陷图像仍然伴随着大量伪缺陷,本文根据裂纹的形态特征,提出裂纹缺陷的特征参数。通过这组参数来对缺陷图像的连通域进行比对筛选,并最终得到裂纹缺陷图像。在缺陷识别的过程中,图像经常进行形态学变换和空间的变换,缺陷边缘可能发生畸变,本文采用区域生长的方法修复了可能存在的畸变问题,防止裂纹不连续和变形。最后采用了8连通判别方法对图像中的每个裂纹分配相应数标,使其能够记录下每条裂纹的位置、长度等信息。在实验室条件下进行焊缝裂纹缺陷识别实验,实验结果表明所研究的缺陷识别算法可行。