摘要：荧光磁粉探伤被广泛应用于钢轴表面以及近表面缺陷检测.目前的检测手段主要依赖于人工识别缺陷.长期暗室工作条 件会严重影响人的身体健康.为实现检测过程自动化,提出了-种将机器视觉与图像处理技术应用于磁痕图像缺陷判别的智能识别 手段.通过工业相机获取磁痕图像.对获得的磁痕图像,利用色彩叠加原理,去除金属表面反光对成像质量的影响;同时,为保证检 测算法的实时性,使用模板匹配技术确定工件在图像中出现的位置;提取工件所在区域的纹理特征,利用神经网络分类器实现对钢轴 表面缺陷的自动分类,减少了人为因素对判别结果的影响.结果表明：该方法对工件表面裂纹和纤维物、磁悬液堆积等伪缺陷具有更 高的识别率和更快的识别速度,可实现工件表面缺陷检测的自动化.

关键词：磁粉探伤 缺陷检测 模板匹配 特征提取 纹理特征 

单位：西南科技大学信息工程学院; 四川绵阳621010; 特殊环境机器人技术四川省重点试验室; 四川绵阳621010