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技术交流 机械零件应用图像识别技术的质量检测方法研究 孔祥俊内蒙古工业大学 摘要：机械零件质量检测图像识别技术，是指通过采集机械零件缺陷部分的数字成像，运用计算机识别技术对 图像进行预处理，分析图像特征并加以提取，进而判断机械零件是否存在质量缺陷一种技术方法。图像识别技术使 产品质量监控和故障诊断不再困难，由此，本文对机械零件应用图像识别技术的质量检测方法进行研究。 关键词：图像识别 质量检测方法 1图像识别技术的基本模式 即马尔科夫、贝叶斯等模型。然而，常用的贝叶斯决策规则从 若要进行图像识别，首先应对收集的图像进行预处理。在 理论上解决了部分分类器的设计疑问，但在更多程度上收到了 计算机图像处理过程中，包括图像压缩、增强、编码、分割与 限制。同时，统计方法过于严密的数学基础，却忽视了识别图 复原等步骤。在某些条件下，图像识别与处理需要同时进行。 像的例题空间结构关系。当机械零件图像较为复杂时，部分零 二者相辅相成，不可分。一般在传统图像处理过程中，输入与 部件图像特征数量将会大幅度激增，为特征提取带来极大的挑 输出都应是图像这种成像方式；而在图像识别中输入的是已经 战，这就导致机械零件图像分类更加难以实现。特别是机械零 被处理过的图像，输出的是图像结构与类别的一种分析样式， 部件图像主要特征为结构特征，此时统计法很难做出识别，就 具体过程如图1所示： ，4”_￥… 要用到以下的方法。 2．2结构法 此法是统计识别方法的一类补充，在统计法的运用中，图 ～ 父 一 像的特征是以数值特征的表述显示的。而结构法是用符号来对 ，J， —} 、 图像特征进行表述，并运用语言雪中的句法层次结构，并使用 …_、．‘一- —— r} 必威体育精装版的层次分析方式，将复杂的机械零部件图像逐步分解，以 此形成多层、单层的相对简答的子图像。这种方法是对机械零 图1 部件空间结构关系信息的一种表述。如果认为统计方法是机械 从图1可知，图像识别过程，是对图像进行描述与分类的 图像识别的基础，那么结构方法对这种模式识别方式的扩充。 过程。在识别之前，应先将图像中的物体进行检测并分离，提 其优势在于，不仅可对机械零部件图像进行大量优化，还可以 取物体各组成部分的纹理特征与形状，即对原始图像特征进行 对实际物体结构进行识别与分析。然而，缺陷在于，结构法在 提取。在此应用过程中，对图像的处理也是必须的一个环节。 较大噪声干扰的环境下，所抽取的图像识别较为困难，误判率 随后利用识别技术，将提取的图像样本与特征进行对比，进而 较高，导致分类识别精度和可靠度大大降低。 将其分类，得到整体图像结构与样式。一般而言，输入一个或 2．3典型的几何变换方法 多个物体图像时，计算机识别过程分为3阶段，具体如图2： 几何变换法主要有霍夫变换。霍夫变换是将图像中快速分 离出的某种形状(矩形、圆、直线等)匹配而进行的变换，并 通过此种方式将图像中确定曲线上的所有点变换到霍夫空间， 进而形成对用的峰点。以此种方式，就会将确定形状的线条监 测变换成了霍夫空间中对应峰点的检测，时一种鲁棒性很强的 应用于缺损形状检测的一种方式。改进的霍夫算法，如快速或