管道运输业是五大运输业之一,与铁路、公路、航空、水运并驾齐驱。然而由于传统的管道焊缝缺陷检测存在着周期长、环境污染、存储不便、成本高等缺陷,严重制约着管道运输业的发展。针对这一问题本文主要做了以下研究工作：(1)利用三维激光扫描仪,获得了焊缝外观轮廓的点云数据,并运用逆向反求软件重新构造还原了焊缝的三维表面。针对焊缝X射线图像存在对比度低、噪声干扰及边界模糊等缺点,通过运用数学形态学、减影技术和迭代式阈值分割的方法对图像进行处理,较好地实现了焊缝外观轮廓和内部缺陷的边缘提取,相比传统算法,该方法更有效,具有更好的连续性和完整性。(2)焊缝自动识别一直是众多学者重点研究的问题,其中有一个原因就是焊缝缺陷复杂多变,极其的不规则,而且每段焊缝内部的缺陷也不相同,研究一个普适性的检测系统较为困难。本文作了大量的研究,首先计算出焊缝缺陷的特征参数,然后运用树形分类器的方式进行了缺陷识别和分类得到了较好的效果。此外,对焊缝缺陷的自动等级评定作了初步的研究工作,依据行业标准,编制了相关的算法得到了较好的评定。