圖像識別技術在機械零件質量檢測中的運用

張燎

摘要：隨著經濟社會的發(fā)展與科技時代的降臨，科技在日常生活中的方方面面都越來越重要，對于機械工業(yè)方面來說，圖像識別技術在機械零件的質量檢測中起著非常重要的作用，它利用的是新型計算機科學技術，對機械零件進行圖像識別處理，目的是為了通過圖像來對機械零件的質量做出更好，更準確的判斷，若發(fā)現(xiàn)了缺陷，可以立即做出相應措施，降低不必要的損失和風險。

關鍵詞：圖像識別技術;機械零件;質量檢測

0 ?引言

近年來，隨著經濟社會的高速發(fā)展，時代潮流也在不斷變化著，圖像識別技術也給我們的各個行業(yè)的發(fā)展帶來了便利，以機械行業(yè)為例。機械零件在生產制造的過程中會產生誤差超標、表面損傷等一系列問題，檢測機械零件質量需要大量的人工，耗時費力，效率低下，而且質檢員如果長期在這種工作環(huán)境下，容易產生疲勞，會出現(xiàn)漏檢和錯檢等問題，這就對機械零件的質量檢驗提出了巨大的挑戰(zhàn)。圖像識別技術的出現(xiàn)無疑為機械零件質量檢驗提供了一種全新的檢測方法，主要體現(xiàn)在機械零件外部輪廓尺寸、表面損傷、零件表面不平度等方面的檢測方面，圖像識別技術對機械零件進行質量檢測能更好地保證檢測的可靠性和快速性，極大地解放了人類勞動力，提高了生產自動化水平。

1 ?圖像識別技術在機械零件質量檢測中的應用

對于圖像識別技術，從字面上看我們就可以了解到，它與圖像密切相關，簡言之，這項技術的基礎就是圖像，不同的圖像可能千差萬別，也可能只有微乎其微的細小的差別，對于那些差別較小的圖像，只靠我們用肉眼觀察是很難看出全部的，這里就凸顯了科技的重要性，在圖像的檢測過程中，科技使這一過程逐漸智能化、自動化，它可以通過多方面的技術對圖像進行分析，對于其中包含的信息加以提取，并通過調用電腦庫中的公式工具等進行全方位的整合，再加以包裝加工，最后呈現(xiàn)在工作人員面前的圖像信息可能需要工作人員幾天的不停歇勞動，極大地提升了效率和準確率。而在機械零件質量檢測中，有關于圖像識別的技術也不是單一的，有很多種，各有各的特點，各有各的適用條件和范圍，接下來對其中主要的幾種技術進行介紹。

1.1 模板匹配識別技術

這種技術是在所有圖像識別技術中最基礎的技術，它針對的對象是零件圖像中的需要檢測的部分，通過大面積檢測來完成。這個技術中出現(xiàn)了“模版”二字，它其實是一種矩陣，以數(shù)字或者符號為基本形式，在檢測了被檢試品圖像的一些區(qū)域的特征特點后形成，并進行相關的分析，把未知的和已知的進行對比，最終達到匹配，匹配的物品將是認為和模版一樣，沒有差別。這項技術有一定的利弊，首先，這項技術比較簡單，不像其它技術那么復雜，但是限制也比較大，例如它只能對模版和被檢試品進行比對，那么我們就可以看出來，為了保證匹配的準確性與有效性，就需要很多的模版，這么多模版的儲存將會占用很多空間，無疑造成了經濟與資源的浪費。

1.2 神經網絡識別技術

神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡，也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的，這項技術的基本單位是眾多的神經元，這些神經元相當于一個個處理單元，結構簡單它們之間通過某一種特殊的方法進行連接，從而共同構成了一個復雜的神經網絡系統(tǒng)，這個系統(tǒng)具有多樣性，因為不同的神經元組合在一起，可以構成不同的形狀，寓意著可以具有不同的功能，極其復雜多樣，那么這一技術就有著舉足輕重的地位。我們可以把神經網絡系統(tǒng)看成是與人腦的神經網絡系統(tǒng)相類似的，即前者是后者的模擬和簡化。

這項技術同樣具有利弊，它能夠對人的認知過程進行分析與感知，最終達到模擬的目的，它的自學習和自適應的能力都十分出色，有利于處理一些摻雜了眾多因素的復雜的問題，同時鑒別識別圖像的能力十分強悍[1]。但是在現(xiàn)實的環(huán)境下，它的弊端也十分明顯，它的訓練時間較長，而且為了達到目的，也需要非常大的訓練量，這就意味著要耗費非常多的時間，對于需要緊急處理的突發(fā)事故并不現(xiàn)實，且過程比較繁雜，進行起來比較麻煩。

在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡項融合的神經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經網絡系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經網絡進行圖像識別分類。以人臉識別技術為例，當人通過檢測設備的時候，攝像設備會自動對人臉進行拍攝，此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取人臉的正面圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存，提取人臉的各個特征點和原有圖像匹配比對，確定兩者的相似性程度，最終確定人的身份，這在公安機關破案中起到了很大作用。在對人的特征進行識別的過程中就用到了機遇模版匹配算法和人工神經網絡算法。

1.3 統(tǒng)計識別技術

所謂統(tǒng)計識別技術，主要通過統(tǒng)計的手段對研究物體的圖像進行識別和分析，如何進行圖像識別呢？這里有兩種方式，一是通過大數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)物體的特點和類型，二是統(tǒng)計分析反映出物體的本質特征的圖像，從而更加清晰的認識分析待測物體。統(tǒng)計識別技術的基礎是書序模型，優(yōu)點十分明顯，那就是它的分類誤差非常小，十分精確。現(xiàn)在，從眾多的應用經驗來看，最常用的統(tǒng)計識別模型有兩種。同樣的，這項技術也有利弊，它的基礎是基于寬泛的數(shù)據(jù)的，所以在遇到有關于估算概率的問題時，就會有一定的限制空間。

此外，當遇到圖像類型多，而且較為復雜時，顯而易見，相對應的圖像的特征會明顯增加，這就很難對圖像特征進行有效的提取。

2 ?圖像識別技術在機械零件質量檢測中的作用

2.1 圖像分析

圖像分析內容主要體現(xiàn)在：首先，二值化圖像處理在計算機處理過程中發(fā)揮著重要作用，可以更好的分析圖像的特點，對圖像中的分析對象可以進行分離，并在此基礎上處理二值化對象物。其次，從圖像分割的方面分析，在該過程中所用的方法很多，最為常用的有間接、直接、多門限法，在利用門限法的過程中，可根據(jù)灰度和目標區(qū)域方面的不同分割圖像。再次，在檢測圖像邊緣的過程中，這里所說的圖像特征主要指灰度、紋理和角點、線條特征，此外還包括幅度、變換系數(shù)等方面的特征。

2.2 圖像識別

在對機械零件進行圖像識別的過程中，大體上包括兩個大的方面：首先，是特征參數(shù)的選擇。對于機械零件來說，常見的質量問題有很多，包括了不規(guī)則的缺陷，斷折和表面或者內部的裂紋的出現(xiàn)等，所以特征參數(shù)的選擇就尤為重要，選擇特征參數(shù)時，也不能隨便選擇，要有一定的標準，這個標準與零件上出現(xiàn)的具體的質量問題有著很大的關系，然后在圖像分析獲得相應的信息后，采用一些特殊的的預處理方法進行圖像特征的選取，并且采取相應的參數(shù)作為特征參數(shù)作為圖像進行特征提取的依據(jù)。在對機械零件進行質量檢測的過程中，圖像識別發(fā)揮的作用十分巨大，地位也非常重要，對于檢測過程中發(fā)現(xiàn)的缺陷和質量問題，有些很明顯，用人眼可以輕而易舉地發(fā)現(xiàn)，但是有些問題和缺陷十分細小，或者會被部分遮擋從而不易察覺出來，這時候就需要借助相關的設備進行圖像識別，所謂圖像識別，就是對被測零件的圖像進行識別，便于發(fā)現(xiàn)其中的缺陷。在零件的生產過程中，如果出現(xiàn)了一系列的質量問題，比如在某些圖像中，有些缺點缺陷的顯示是不規(guī)整的，或者在零件的生產過程中發(fā)現(xiàn)了某個零件上出現(xiàn)了裂痕，那么通過圖像識別技術，就可以有效及時地分析出其中存在的相應地缺陷，發(fā)現(xiàn)所有的缺陷后，再對圖像進行深層次的分析，并且對得出的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)規(guī)范的處理就十分的方便了[3]。最后，就可以在處理的基礎之上進行信息的整合，從而有利于進行全面有效且有合理性的分析。

3 ?圖像識別技術的發(fā)展前景的分析

如今進入了新的時代，出現(xiàn)在我們眼前的，是現(xiàn)代科技的快速發(fā)展，這個時代也被稱為“信息時代”，一切都在默默地向智能化、自動化方向發(fā)展，與此相對應的，在計算機領域中，技術的進步發(fā)展速度更快，時時刻刻都在更新?lián)Q代中，對于圖像識別技術，它有發(fā)展的歷史，經過了一系列的發(fā)展，一直在創(chuàng)新，一直在進步，從一開始的只對數(shù)字和簡單的符號等進行基本的處理，到現(xiàn)在越來越智能化、數(shù)字化、自動化;從一開始只能進行簡單的歸類到現(xiàn)在能夠對物體進行全面的分析，并且能夠將得到的信息進行整合。

伴隨著科技與時代的進步，第三次工業(yè)革命的出現(xiàn)也極大地推動了這項技術的發(fā)展，是這項技術發(fā)展的巨大能源動力，從而使圖像識別技術更加完善，得到了進一步的發(fā)展，更加準確和靈活。因此我們可以說，圖像識別技術的發(fā)展順應時代發(fā)展的潮流，終將會變得越來越完善，越來越便捷，在機械零件、集成電路生產、交通、物流等方面，擁有十分廣闊的發(fā)展空間。

4 ?結束語

一個機械產品的成功運行離不開眾多機械零件的支持，要想保證運行時的安全性與高效性，就必須保證機械零件的質量。而在機械零件的運轉過程中，可能會出現(xiàn)諸多問題與隱患，為正常的生產活動埋下隱患。因此應該重視對機械零件的質量檢測，可以定期或者不定時候進行，以保證其質量始終符合標準，而圖像識別技術作為一種新型的智能化的檢測技術，能夠實現(xiàn)零件質量的快速準確檢測，極大地提高了檢測效率，因此，圖像識別具有諸多優(yōu)點，值得廣泛的運用，經過科學的運用，才能最終保證機械零件的質量，讓其發(fā)揮正常的作用。

參考文獻：

[1]白銳，杜京義.圖像識別技術在鋼管焊縫質量檢測中的應用[J].儀器儀表學報，2010（6）：700-701.

[2]曹志良.圖像處理技術在活塞銷缺陷檢測中的應用[J].中國制造業(yè)信息化，2010（13）：59-62.

[3]董承全，顏勝才，陳輝，孟軍濤.圖像識別技術在基樁質量檢測中的應用研究[J].工程地球物理學報，2013（5）：736-738.