现如今，X射线检测在无损检测技术中的应用占到将近一半的比例，被广泛应用于航天航空、国防军事、安检交通、医疗诊断、工业探伤等领域。在工业领域中，是检测工业产品质量的重要手段之一。但是在实际工程中，大部分待检测工件具有外部结构不规则、内部结构复杂多样化及工件厚度不均的特性，当常规固定能量的X射线对此类工件进行透照时，由于被测工件厚度变化的范围要远远超出成像器件所能记录的范围，导致单次扫描图像会出现曝光不足和过度曝光共存的现象，造成工件厚或薄处细节信息的损失，无法通过单幅透照图像实现工件质量的有效检测。本论文针对复杂结构机械工件的X射线检测问题，在变电压X射线扫描成像技术的基础上，通过以一定的调节步进从小到大依次递增X射线的管电压，进而对钢质材料的发动机缸盖进行连续透照，获得一组各电压下的射线图像(digital radiography，DR)序列。之后对这组序列图像进行如下处理：首先，对序列图像中各图像进行分块；然后，依据图像的信息熵来衡量每一个图像块所含信息的多少；其次，采用加权融合的方法将提取出来的含有丰富信息量的最优图像块进行拼接融合，并利用遗传算法对融合图像进行参数优化，消除图像块与块之间的不连续性，使最终的融合图像具有良好的视觉效果，更加清晰地显现出被测工件的结构信息；最后，通过利用各项评价指标对结果图像进行质量评价。实验结果表明，此方法可以将图像序列中各个原图片的有效信息综合有机地结合起来，形成一幅高动态范围图像，这个最终的融合图像充分利用了单幅源图像的综合信息，弥补了单幅图像信息量的不足，将被测工件薄处和厚处的细节信息同时呈现在一幅图像中，完整地再现了复杂工件的结构信息，达到了扩展图像动态范围的目的。同时，与一些较新的针对序列DR图像的融合方法进行了比对，得出该方法的可行性。