轮毂检测X光编程可以通过以下步骤进行：
图像预处理
对X射线图像进行几何变换，如旋转、平移等，以使其符合标准位置和尺寸。
采用图像平滑技术对图像进行降噪处理，减少噪声干扰。
对对比度不高的图像进行线性变换、直方图均衡或伪彩色处理，以增强图像的对比度。
图像增强
对边界模糊的图像进行梯度锐化和拉普拉斯锐化处理，以突出图像的边缘特征。
边缘检测
采用多种算子（如Sobel算子、Canny算子等）实现图像的边缘检测，提取出轮毂的边缘特征。
缺陷分割
采用基于形态学的阈值分割方法，将缺陷区域从背景中分割出来，便于后续的缺陷分析和定位。
自动调节X射线量
利用PLC控制系统，根据轮毂的不同和检测位置自动调节X射线的强度，确保检测的准确性和效率。
编程实现
使用Matlab和VC等编程语言实现上述图像处理算法，并集成到X射线检测系统中。
编写程序控制X射线机的自动检测和图像处理流程，实现轮毂的自动化检测。
系统集成与测试
将各个模块集成到一个完整的系统中，进行全面的测试和验证，确保系统的稳定性和可靠性。
通过以上步骤，可以实现轮毂的X光自动检测编程，提高检测效率和准确性。建议在实际应用中，根据具体需求和设备情况，对上述步骤进行调整和优化。