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图像识别技术在机械零件质量检测中的运用

发表时间：2021/4/13 来源：《基层建设》2020年第32期作者：王明辉

[导读] 摘要:图像识别技术的出现无疑为机械零件质量检验提供了一种全新的检测方法，主要体现在机械零件外部轮廓尺寸、表面损伤、零件表面不平度等方面的检测方面，图像识别技术对机械零件进行质量检测能更好地保证检测的可靠性和快速性，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平。

        沈阳兴华航空电器有限责任公司辽宁省沈阳市 110000
        摘要:图像识别技术的出现无疑为机械零件质量检验提供了一种全新的检测方法，主要体现在机械零件外部轮廓尺寸、表面损伤、零件表面不平度等方面的检测方面，图像识别技术对机械零件进行质量检测能更好地保证检测的可靠性和快速性，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平。图像识别技术是根据待识别对象的一些具体的特征对其进行识别，该项技术在机械零件的无损检测中应用广泛。想要提高机械零件无损检测的准确性和可靠性，就必须保证获取待测零件整体的完整性和准确性，提高图像信息的质量。
        关键词:图像识别；机械零件应用
        1 图像识别的方法
        1.1统计法
        在进行图像识别的过程中，统计法可以对要识别的零件进行更加全面系统的分析，把握住标准化样本的潜在规律，并按照图像分析的最后结果判断机械零件是否合格。比较常用的贝叶斯决策规则在理论上把最优分类器的问题解决了，但是在实际应用的过程中会受到概率密度估计这一问题的限制。该种方法更加重视数学的理论基础，可能会忽略图像的一些空间结构的关系。在图像很复杂、种类又特别多的时候，会使得特征数量增加，从而影响特点的提取，进而影响分类准确。统计法应该提高对系统分析和识别多种特点的能力，更加有效的确保对机械零件最终检测结果的准确。在实际应用统计法的过程中需要创造统计识别模型，从而让图像识别技术更加全面。
        1.2神经网络法
        在系统中会存在很多简单的神经元，是图像识别技术的主要载体，那么在神经网络法就是将各个神经元进行连接，形成配，则该物体就能被检测出来，而且可以确定是和已知模板的物体相同。该方法虽然非常简单，但是在使用的过程中有不少限制。想要表面全部物体的方向和尺寸，就必须准备很多模板，这会导致在应用过程中需要的储存量和计算量都很大，使检测成本增加。而且收集的图像是存在噪声的，被检测的物体无论是形状还是结构方面都有着不确定性，所以该方法很难达到理想的效果。一个神经网络系统。该种方法在图像识别的过程中可以将人脑的基本功能的特点从侧面反映出来，所以有着较好的应用价值。在检测的过程中可以将该方法和句法相互搭配使用，来增强图像识别的精准度。神经网络法可以对信息进行综合优化处理和并行分布式储存，并且储存的规模比较大，在非线性映射逼近的情况下，拥有很好的容错性，能够实现自适应和自学习，所以在图像的识别过程中拥有一定的使用优势。

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        1.3模板匹配法
        模板匹配法就是将已经知道的物体的模板和获得的图像中全部的未知物体进行比较，如果存在未知物体和已知模板相匹配，则该物体就能被检测出来，而且可以确定是和已知模板的物体相同。该方法虽然非常简单，但是在使用的过程中有不少限制。想要表面全部物体的方向和尺寸，就必须准备很多模板，这会导致在应用过程中需要的储存量和计算量都很大，使检测成本增加。而且收集的图像是存在噪声的，被检测的物体无论是形状还是结构方面都有着不确定性，所以该方法很难达到理想的效果。
        1.4句法
        句法识别主要利用符号将图像的特征描述出来，一般经常辅助其他方法完成对图像的识别，可以较好地发挥补充作用。在机械零件的无损检测中，想要应用句法识别必须明确句法的层次结构，把图像作为对象进行分层，将形成的子图像做有针对性的识别，分析子图像的空间结构，再使用符号表达出图像的特征。该种方法增强了模式的识别能力和识别物体结构的能力，但是也存在着一定的局限性，如果在进行图像的识别过程中有很多外界的干扰，会导致不能准确的提取子图像，导致图像识别的误差增大，降低图像识别的准确度。
        2 图像识别技术的发展前景的分析
        在计算机领域中，技术的进步发展速度更快，时时刻刻都在更新换代中，对于图像识别技术，它有发展的历史，经过了一系列的发展，一直在创新，一直在进步，从一开始的只对数字和简单的符号等进行基本的处理，到现在越来越智能化、数字化、自动化；从一开始只能进行简单的归类到现在能够对物体进行全面的分析，并且能够将得到的信息进行整合。伴随着科技与时代的进步，第三次工业革命的出现也极大地推动了这项技术的发展，是这项技术发展的巨大能源动力，从而使图像识别技术更加完善，得到了进一步的发展，更加准确和灵活。因此我们可以说，图像识别技术的发展顺应时代发展的潮流，终将会变得越来越完善，越来越便捷，在机械零件、集成电路生产、交通、物流等方面，拥有十分广阔的发展空间。
        结束语
        总之，而图像识别技术作为一种新型的智能化的检测技术，能够实现零件质量的快速准确检测，极大地提高了检测效率，因此，图像识别具有诸多优点，值得广泛的运用，经过科学的运用，才能最终保证机械零件的质量，让其发挥正常的作用。
        参考文献
        [1]白锐，杜京义.图像识别技术在钢管焊缝质量检测中的应用[J].仪器仪表学报，2010（6）：700-701.
        [2]董承全，颜胜才，陈辉，孟军涛.图像识别技术在基桩质量检测中的应用研究[J].工程地球物理学报，2013（5）：736-738.