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    基于圖像識(shí)別的機(jī)械零件質(zhì)量檢測方法

    2021-02-14 02:37:39詹芝青
    科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年6期
    關(guān)鍵詞:機(jī)械零件質(zhì)量檢測應(yīng)用方法

    詹芝青

    摘要:現(xiàn)代工業(yè)對于機(jī)械零件的質(zhì)量要求越來越高,因此在機(jī)械加工中保證零件的質(zhì)量十分重要,本文圍繞基于圖像識(shí)別的機(jī)械零件質(zhì)量檢測方法進(jìn)行綜合探討,首先對機(jī)械零件質(zhì)量檢測中所應(yīng)用到的圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了常用類別介紹,然后對具體的圖像識(shí)別技術(shù)檢測應(yīng)用方法進(jìn)行了闡述。

    關(guān)鍵詞:圖像識(shí)別技術(shù);機(jī)械零件;質(zhì)量檢測;應(yīng)用方法

    引言

    目前的機(jī)械零件質(zhì)量檢測技術(shù)應(yīng)用水平仍處于發(fā)展中,圖像識(shí)別技術(shù)就是眾多機(jī)械零件質(zhì)量檢測技術(shù)中較為常用的一種。相關(guān)操作人員通過操控該技術(shù)進(jìn)行質(zhì)量檢測能夠?qū)崿F(xiàn)對機(jī)械零件尺寸的精準(zhǔn)把握,從而讓機(jī)械零件成品呈現(xiàn)出良好的應(yīng)用價(jià)值。

    一、機(jī)械零件質(zhì)量檢測中的圖像識(shí)別技術(shù)

    1模糊匹配識(shí)別技術(shù)

    模糊匹配識(shí)別技術(shù)是一種較為基礎(chǔ)的識(shí)別技術(shù),應(yīng)用模板對檢測圖像中的一些區(qū)域進(jìn)行檢測,然后在矩陣中形成對應(yīng)的符號(hào)和數(shù)字。例如機(jī)械零件,利用同類模板進(jìn)行圖像比對,然后在實(shí)際操作中對相同模板的物體進(jìn)行替換。在進(jìn)行模板匹配的過程中,從待識(shí)別圖像中提取若干特征向量與模板對應(yīng)的特征向量進(jìn)行比較,計(jì)算圖像與模板特征向量之間的距離,用最小距離法判定所屬類別,這種技術(shù)的實(shí)際操作會(huì)受到現(xiàn)實(shí)情況的限制,例如拍攝角度,光線亮度,背景改變等,因此在目標(biāo)匹配中需要更多的模板,并且應(yīng)該具有一定的適配性,從避免機(jī)械零件設(shè)計(jì)過程中出現(xiàn)浪費(fèi)現(xiàn)象。

    2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)的概念就是通過某種特定的方式讓大量神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)相互連接,從而構(gòu)成復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),在圖像識(shí)別質(zhì)量檢測中,單個(gè)神經(jīng)元的檢測能力較為簡單、有限,但是由多個(gè)神經(jīng)元組成的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)則較為復(fù)雜,并具備單個(gè)神經(jīng)元的所有功能,是一種極為強(qiáng)大的檢測系統(tǒng),這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)會(huì)模擬人工智能,實(shí)現(xiàn)模擬、抽象以及簡化操作。

    對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)而言,能夠?qū)θ说母兄^程進(jìn)行虛擬模擬,這樣就使得這項(xiàng)技術(shù)具備了自主學(xué)習(xí)能力以及較強(qiáng)的識(shí)別能力,應(yīng)用該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行機(jī)械零件質(zhì)量檢測不僅能夠代替人工檢測的方式,而且精度較高,檢測方式也較為靈活。在檢測中,對于需要同時(shí)考慮的多種條件以及多種影響因素,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)都能夠很好適應(yīng),并對圖像識(shí)別進(jìn)行精準(zhǔn)處理。

    但是這種技術(shù)也存在一定的缺陷,就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的訓(xùn)練周期較長,并且訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量較大,因此整個(gè)收斂精度較慢,不成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)識(shí)別精度很難達(dá)到相關(guān)要求,并且深度學(xué)習(xí)技術(shù)對于小目標(biāo)物體的檢測也有很大限制。

    3統(tǒng)計(jì)識(shí)別技術(shù)

    統(tǒng)計(jì)識(shí)別技術(shù)是針對研究物體進(jìn)行圖像統(tǒng)計(jì)和分析,以此來找出物體外在和內(nèi)在的客觀規(guī)律,并反映出物體本質(zhì)的圖像特征,通過這些數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像識(shí)別。統(tǒng)計(jì)識(shí)別技術(shù)主要是以書序模型作為基礎(chǔ),該技術(shù)應(yīng)用的過程中產(chǎn)生的誤差會(huì)非常小。最為常用的統(tǒng)計(jì)識(shí)別模型主要包含兩種,其一是馬爾科夫的隨機(jī)場模型,其二是貝葉斯模型,統(tǒng)計(jì)識(shí)別技術(shù)是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別的一種技術(shù),在估算概率問題時(shí)會(huì)受到數(shù)據(jù)限制。

    二、圖像識(shí)別技術(shù)在機(jī)械零件質(zhì)量檢測中的應(yīng)用方法

    1圖像分析

    圖像分析的內(nèi)容主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面。其一,二值化的圖像處理在計(jì)算機(jī)處理中發(fā)揮著重要的作用,它屬于傳統(tǒng)的opencv圖像處理技術(shù),主要包括:最大類間方法法(OSTU),迭代閾值法,P分位法,基于最小誤差的全局閾值法、局部閾值法、全局閾值與局部閾值相結(jié)合的方法,二值化圖像處理能夠更好地分析出圖像的固有特點(diǎn),并對圖像中的分析對象進(jìn)行分離,從而在分離對象中提取二值化對象。其二,從圖像分割層面分析,圖像分割過程中所應(yīng)用的技術(shù)種類較多,有直接、間接、多限門的技術(shù)使用等,在多限門技術(shù)中,該項(xiàng)技術(shù)能夠根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的灰度來分割圖像,比較常用的有基于形態(tài)學(xué)的分水嶺分割算法。其三,在檢測圖像邊緣的過程中,檢測數(shù)據(jù)表達(dá)的圖像特征主要體現(xiàn)在圖像的灰度、圖像的紋理以及線條特征、圖像的角點(diǎn)等,還有一些其它的非圖像特征,例如幅度以及變換系數(shù)等。圖像邊緣檢測算法主要有Sobel, Scarry, Canny, Laplacian,Prewitt, Marr-Hildresh等算子。

    2圖像識(shí)別

    機(jī)械零件質(zhì)量檢測中的圖像識(shí)別主要包含兩個(gè)方面的內(nèi)容。

    其一是選擇特征參數(shù),機(jī)械零件可能出現(xiàn)點(diǎn)蝕、結(jié)構(gòu)缺陷、裂紋和折斷等問題,在選擇特征參數(shù)的時(shí)候應(yīng)該根據(jù)具體的質(zhì)量問題來選擇合適的特征參數(shù),然后對圖像進(jìn)行分析,從而獲得更多的信息,可以采用預(yù)處理等方式來選擇圖像的形狀特征,然后對圖像的形狀特征進(jìn)行綜合比對,形狀特征中需要進(jìn)行參數(shù)提取的單位有圖像的凸凹度、圖像的矩形度、圖像的圓度、圖像的伸長度這四種參數(shù),針對圖像的凸凹度形狀特征而言,主要計(jì)算公式為O=t/L,L為圖像的總周長,t則代表圖像同向碼的最大值。

    其二是對特征的提取,在對圖像的特征進(jìn)行提取的過程中,通常采用的方式為數(shù)據(jù)形態(tài)學(xué),依據(jù)數(shù)據(jù)形態(tài)學(xué)來對圖像的形狀特征信息進(jìn)行提取能夠精準(zhǔn)地把握圖像的輪廓,對圖像輪廓進(jìn)行跟蹤標(biāo)記,跟蹤標(biāo)記技術(shù)首先需要對圖像進(jìn)行檢測,然后對圖像中特定的點(diǎn)進(jìn)行跟蹤,然后對跟蹤得到的參數(shù)進(jìn)行運(yùn)算,并不是所有的點(diǎn)都需要跟蹤,特定的點(diǎn)主要是指能夠代表圖像形狀特征的點(diǎn),因此這些點(diǎn)的數(shù)量也有限,為圖像的標(biāo)記跟蹤技術(shù)使用降低了操作難度,采用輪廓跟蹤技術(shù)進(jìn)行圖像檢測跟蹤需要注意一些技術(shù)應(yīng)用方面的問題,其中最為重要的問題就是當(dāng)跨步到黑區(qū)后,再向白區(qū)跨步,那么需要進(jìn)行跨步右轉(zhuǎn),直到跨出白區(qū)位置,當(dāng)對象循環(huán)一周后回到起點(diǎn)時(shí),整個(gè)循環(huán)的軌跡路徑就是對象物的主要輪廓。

    三、結(jié)束語

    綜上所述,機(jī)械零件在制造或者運(yùn)行的過程中難免會(huì)出現(xiàn)一些破損情況,這些破損會(huì)造成機(jī)械零件的質(zhì)量問題,例如出現(xiàn)裂縫、折斷或者機(jī)械零件的表面缺陷,這些質(zhì)量問題都會(huì)嚴(yán)重影響到機(jī)械零件的正常運(yùn)行質(zhì)量和使用壽命,如果機(jī)械零件參與到生產(chǎn)中,那么生產(chǎn)的安全系數(shù)就會(huì)大打折扣,因此需要對其進(jìn)行定期或者不定期的圖像識(shí)別技術(shù)檢測,以此來維護(hù)機(jī)械零件的質(zhì)量。

    參考文獻(xiàn):

    [1]方強(qiáng).機(jī)械零件質(zhì)量檢測中圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用[J].山東工業(yè)技術(shù).2018(07)

    [2]陳紅玉.試論圖像識(shí)別技術(shù)如何運(yùn)用于機(jī)械零件質(zhì)量檢測[J].山東工業(yè)技術(shù).2018(11)

    [3]劉烜.探討圖像識(shí)別技術(shù)在機(jī)械零件質(zhì)量檢測中的運(yùn)用[J].科技視界.2019(08)

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