摘要：笔记本电脑铝镁合金外壳因轻量化、高强度等优势被广泛应用，但其生产过程中易产生气孔、裂纹、夹杂等缺陷，严重影响产品质量与使用寿命。本文提出将X射线检测技术与机器学习算法相结合的缺陷识别方案，通过X射线获取外壳内部缺陷图像，利用机器学习模型实现缺陷的自动分类与识别。研究表明，该方法能有效提高缺陷检测的效率与准确率，为铝镁合金外壳的质量管控提供技术支持。