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论图像识别技术在机械零件质量检测中的运用

发表时间：2020/11/30 来源：《基层建设》2020年第22期作者：付尧张朋杨德虎

[导读] 摘要：在我国社会经济的不断发展和科学技术水平不断进步的推动下，科学技术在人们的日常工作和生活方面也有了越来越重要的作用和意义。

        襄阳市公共检验检测中心湖北襄阳 441000
        摘要：在我国社会经济的不断发展和科学技术水平不断进步的推动下，科学技术在人们的日常工作和生活方面也有了越来越重要的作用和意义。对于机械来说，图像识别技术在机械零件的质量检测活动中有着特别重要的功能和意义。图像识别技术在机械零件的检测活动中主要是通过对计算机科学技术的应用，实现对机械零件做图像识别处理，其最终目的就是为了通过图像的方式让有关工作人员能够对机械零件的量做出更加科学合理的判定和分析。如果在发现了缺陷或者异常情况下，可以及时采取相应的的解决对策，防止发生不必要的安全风险或者经济损失。
        关键词：图像识别技术；机械零件；质量检测；运用；
        导言
        图像识别技术在各行各业的也都有了一定的应用价值。以机械行业为例，机械零件在其生产和制造的时候，如果发生表面损伤或者误差超标等情况，机械零件的质量检测活动就需要大量的人力劳动成本，不但会花费比较多的时间，而且也会花费比较多的精力。同时，工作效率还不高。这就让机械零件的质量检验活动面临着比较大的挑战。而图像识别技术的应用能够让机械零件的检测活动变得更加的科学。这种检验方式主要能够应用于对机械零件的表面平整度以及表面是否有损伤的情况、机械零件的外部轮廓、尺寸等方面进行检验。图像识别技术能够在实践活动中表现出更高的准确性和可靠性，能够让很多人力资源成本得到解放，而且也能有效提升机械行业的自动化水平。
        1.机械零件质量检测中应用的图像识别技术
        1.1模板匹配识别技术
        模板匹配识别技术在识别技术中是特别基础的一种。模板的主要目的就是检测出机械零件图像中的区域特点，然后根据符号化或者量化形成的矩阵把已知的物体图像和模板中所有的位置区域进行对比，再把某个未知物体和模板进行匹配。因此，这一物体就会被认定为和模板相同的物体。模板匹配识别技术的主要优点就是操作起来比较简单。不过，这种技术也有一定的局限性。主要表现就是对所有的物体的方向和规格进行匹配就需要设定大量的模板。如果要把这些大体谅的模板进行储存，就会花费比较过的经济成本。
        1.2神经网络识别技术
        神经网络识别技术主要指的是根据很多神经单元通过某种特定的方式进行连接，然后所形成的复杂神经网络系统。虽然单个神经单元的功能和构造比较简单，不过，神经单元的数量达到一定值的时候，也会形成神经网络系统。进而可以得到多样化的功能和更加复杂的结构。神经网络系统可以看作是对人脑的简化和模拟。神经网络识别技术可以模拟人的感感知过程，具有一定的识别和自学功能，有着比较强大的联想组织能力和适应能力，能够同时对多项因素进行综合考量。然而在对神经网络识别技术进行运用的实践工作中，需要花费比较长的时间对其进行训练，否则就不能保证得到很好的识别准确度和速度。
        1.3统计识别技术
        这种技术主要指的是对物体图像进行大量的分析和统计工作，进而得出物体的规律。事实上，统计识别技术的基础是书序模型，这种技术的主要优点就是分类误差特别小。在当前使用频率比较高的统计识别模型是贝叶斯模型。因为统计识别技术需要一定的数据基础，因此，在估算概率问题的时候会有一定的局限性。
        2.图像识别技术在机械零件质量检测活动中的作用
        2.1图像分析
        图像分析功能主要表现在以下几方面：一是二值化的图像处理。

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在计算机是有关工作中可以发挥出比较重要的作用，能够对图像的特征进行更高质量的分析，了也可以分离图像中的分析对象。然后再以这些内容为基础，开展二值化对象的处理工作。二是可以从图像分割方面进行分析。在这个过程中，可以用到的方法比较多，多门限法、直接或者间接法都是比较常用的方法。在应用多门限法的时候，可以以不同目标区域和灰度为基础对图像进行分割，然后再对图像的边缘开展检测活动的时候，所指的图像特点是线条特点以及纹理特征和灰度等。除此之外，也包含了幅度和变换系数等方面的特点。
        2.2图像识别
        在识别机械零件的图像的时候，主要涵盖两方面的内容：一是对有关特征的参数进行选择。对于机械的零件而言，可能发生的质量问题比较多。比如内部发生裂纹、表面发生裂纹或者发生断折、不规则的缺陷等。因此，选择的特征参数就比较重要，在选择参数特征的时候，应当遵循一定的标准，因为标准会对零件的质量的判定有比较重要的作用。在通过图像分析的方式得到有关的结果之后，应当通过对一些特殊的预处理方法的应用，实现对图像特征的选取。然后把有关的参数作为特征参数，用作提取图像特征的参考依据。在检测机械零件的质量的时候，图像识别的功能可以起到比较重要的作用。图像识别的方法和技术能够让零件的缺陷和质量问题明显的表现出来，让人能够快速地发现。但是对于缺陷或者问题比较小的情况，图像识别技术也不是很容易被察觉，这就需要借助精度更高的设备对图像进行识别。图像识别就是对被测零件的图像进行识别，让其问题和缺陷能够被工作人员发现。在生产有关的机械零件的时候，如果发生了比较多的质量问题，比如在某些图像中有一些缺陷呈现出不规整的状态，或者在生产零件的时候，某些零件有裂痕情况，那么通过图像识别技术就能够对存在的缺陷进行及时的分析。这样的工作方法对于机械零件的检测活动有着特别重要的意义和价值。然后就可以以有关的结果为基础，对有关的信息和数据进行分析和整合，从而实现对机械零件质量的科学合理的判定。
        2.4焊缝图像预处理
        在对焊缝图像进开展预处理的时候，从图像的灰化层面进行分析，因为计算机可以表达出比较丰富的色彩，因此常常容易被人们忽视。实际上，通过有关研究表明，不管什么颜色，其基础颜色都是红、绿、蓝。因此，从理论上来说，同量色彩叠加就会得到白色。但是因为在实践工作中，人们的眼睛对颜色的敏感度有一些不一样。因此，就算颜色量相同，在混合的时候也没办法得到纯白色。因此，需要根据实际情况对颜色的混合比进行细微的调整。从图像的平滑化层面进行分析，图像也存在噪点。主要形成原因是以下几方面：在摄像的过程中，光系统如果表现为失真运动或者流动的状态，那么就会发生散点的情况，进而造成一定的模糊现象。图像的质量的好坏也跟照明有比较大的关系，自适滤波要比线性滤波的效果更好，主要是因为自适滤波在对细节进行处理和对图像的边缘进行保护的时候，能够起到比较好的作用。不过中值滤波图像会发生小范围的丢失情况。因此，在综合对比之下，自适滤波会有更好的应用效果。
        3.结束语
        综上所述，任何机械产品的正常运转都跟很多机械零件的支持有直接的关系，要想确保机械产品能够实现更高的工作效率和更好的安全性能，机械零件的质量是其基础。如果机械零件发生异常情况或者存在质量隐患，则会给后续的生产活动带来比较严重的风险。因此，应当高度重视对机械零件的质量检测，确保应用到机械产品中的机械零件府的质量是达标的。为有效防止机械零件在后续的使用过程中发生断裂等质量异常情况，就需要在对机械零件进行制造的时候，对有关的零件开展必要的质量检测活动。以往的机械零件检测活动主要是通过人工的方式完成，会有工作效率不高和准确性不高的不足之处。不过在科学技术的推动下，采用图像识别技术开展机械零件的检测活动，能够实现更高的可靠性和更好的准确度。因此，图像识别技术在机械零件的质量检测活动中具有特别好的推广价值和应用意义。
        参考文献：
        [1]张燎，马鈺.图像识别技术在机械零件质量检测中的运用[J].内燃机与配件，2020，（14）：186-187.
        [2]李威.探讨图像识别技术在机械零件质量检测中的运用[J].装备维修技术，2019，（02）：68.