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本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于图像处理的机械零件应力腐蚀检测方法及系统。该方法包括：根据加权平均法得到机械零件的初始灰度图像，识别每个像素点的缺陷概率得到第一检测结果图像并提取其中不确定区域，将不确定区域自适应划分为多个第一区域；提取第一区域像素点的邻域特征值，根据加权平均法得到第二灰度图像；根据邻域特征值获取第二梯度，根据第二梯度获取与标准统计特征差异最小的最优统计特征，进一步获取最优系数；采用最优系数得到最优灰度图像，根据最优灰度图像获取最终检测结果图像。通过图像的特征增强，提高了对应力腐蚀区域检测的准确性，并且在提高检测准确度的同时也提升了检测效率。

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于图像处理的机械零件氢损伤检测方法，包括：对采集到的X射线零件缺陷图像进行处理，通过获取二值图得到白点缺陷的连通域；对连通域内有无暗色像素点进行检测，若无暗色像素点，该连通域为发裂白点；若有暗色像素点，则获取有暗色像素点连通域中的暗色像素点数量，据此得到符合鱼眼白点数量特征的概率，结合对其对应连通域的白点缺陷类别进行再次判断；结合最终聚集区域内暗色像素点的数量特征和分布特征概率获得该连通域为鱼眼白点的概率；根据对不确定连通域的白点缺陷类别进行判断。通过上述方法能够有效判断机械零件氢损伤白点缺陷类别，极大提高缺陷类别判断的合理性和准确率。