在工业应用中，自动检测汽车轮毂缺陷对于提高汽车车轮生产的质量和效率以及车辆安全性具有重要意义。 为了提高汽车轮毂缺陷图像的检测和识别精度，提出一种改进的峰值定位算法-趋势峰算法，提取轮毂缺陷区域，结合BP神经网络对轮毂缺陷进行分类识别。 首先，使用垂直和水平方向的峰值位置提取初始缺陷位置。 然后使用数学形态学去除伪缺陷，并获得缺陷的确切位置。 最后，对轮毂缺陷特征进行分类，以达到通过BP神经网络进行缺陷识别的目的。 通过对4种常见缺陷的X射线图像实验，发现在实际工业条件下，该算法在低对比度，高噪
