圖像識別技術在機械零件無損檢測中的應用分析

劉鐵男

中油撫順石化設備技術開發有限公司 遼寧撫順 113000

近年來，經濟和社會發展速度發生了變化，形象識別技術促進了我們行業的發展，例如機械行業[1]。機械零件的質量檢查非常耗時、耗時、效率低下且存在問題，如果機器零件在這樣的環境中疲勞可能會持續很長時間。這給機械零件的質量保證帶來了重大挑戰，因為制造過程容易出錯，例如b.漏洞和錯誤檢查。

1 圖像識別技術的概念

隨著信息化設備的應用技術逐漸成熟，電子計算機成了當前廣泛使用的設備之一。集成電路成本的降低以及規模的進一步縮減，使掌上計算設備的應用成為可能。因此，當前手機走入了千家萬戶，成為人民群眾生活中不可缺少的一部分。作為最常見的計算設備，手機能夠有效應用圖像識別技術，對相關場景進行分析，進而提供實用功能，提高工作的效率。在這個過程中，識別需要應用計算機視覺處理、圖形信息整合、網絡通信交流等多方面的技術，才能達到快速識別目標圖像的效果。計算設備能夠應用圖像識別技術對輸入信息進行快速整合，并將其轉化為其他形式進行輸出，發揮處理和轉換的功能。隨著信息化技術的逐漸革新，設備能夠處理的圖像信息量也隨之提升。當前移動設備能夠處理龐大的圖像信息，并結合網絡云通信實現快速的轉換效果，對人們的日常工作提供了強大的動力。在進行圖像識別的過程中，設備通常都需要采用數字化形式進行處理。這是因為數字化形式具有強大的抗干擾功能，相比模擬信號形式有著更為精確的數據可靠性，并能夠提高處理效率，降低整體延遲時間。同時，數字化形式能夠實現長時間的保存，便于后期的追溯處理，有利于糾紛的解決。

2 應用優勢

圖像識別技術將電子信息技術作為基礎，對需要檢測的機械零件做無損檢測，比傳統的檢查流程更加簡單，而且該系統可以隨時的將檢測的結果進行反饋，在第一時間將不符合標準的機械零件排除出去，從而大大提高了檢測的效率。隨著科學技術的發展對于機械零件的檢測系統更加完善，在改檢測系統中，應用圖像識別技術可以獲取全面的圖像，并對圖像進行分析和處理，還可以將分析的數據和信息傳達給工作人員，即輸出和顯示，從而很大程度地降低了檢測的誤差。想要提高檢測過程的精準度，就要引進非常優秀的機械零件無損檢測人才，將圖形識別技術合理的應用在實際的工作過程當中，而且還減少了勞動力的投入，可以非常有效地緩解一些企業的投資壓力[2]。

3 圖像識別技術在機械零件質量檢測中的應用

3.1 模板匹配識別技術

這項技術是所有圖像技術的基本技術。它取決于要偵測的零件表現法部分，并透過完整的偵測來執行。此技術顯示“模板”一詞。這是一個基于數字或符號的矩陣，在檢測到被檢查圖像的某些區域中的特征并進行相應分析后，將未知與已知特征和匹配度進行比較。匹配對象被視為與模板相同。該技術有一定的缺點:第一，它比其他技術簡單、不太復雜，但也有較大的局限性。例如，如果只將模板與檢查的樣品進行比較，則需要許多模板來確保比較的正確性和有效性，這無疑會導致浪費經濟性和資源。

3.2 統計數據

統計方法是圖像識別最常用的方法，也是一種非常有效的識別方法。對于圖像識別，統計方法可以對要識別的部件進行更全面的系統分析，確定標準化樣品的可能安排，并根據圖形分析的最新結果確定機械部件是否完好。常用貝葉斯決策規則從理論上解決了最優分類問題，但受實際應用概率估計的限制。該方法更加重視數學的理論基礎，可以忽略圖像中某些空間結構的關系。如果圖像很復雜且具有許多不同的類別，則元素的數量會增加，從而影響特征提取，進而影響分類的準確性。統計方法應提高系統分析檢測各種特征的能力，以確保機械零件最終檢測的準確性。統計數據的實際應用需要建立統計身份模型，使圖像識別技術更加全面。

3.3 神經網絡的檢測技術

新的神經圖像識別技術是一種新型的圖像識別技術，它結合了傳統的圖像識別方法和神經網絡算法。這里的神經網絡是人工神經網絡，不是動物本身擁有的實際神經網絡，而是模擬動物的神經網絡后產生的人類網絡，它有大量的神經元，是一種簡單地通過特殊方式連接在一起的處理單元。由于不同的神經細胞可以組合成不同的形式，具有不同的功能、復雜性和不同特征的意義，因此這項技術具有特殊的意義。我們可以把神經網絡系統想象成類似于神經網絡系統，它們是模擬和簡化[3]。

4 結語

圖像識別技術在機械零件的無損檢測中存在著良好的使用價值，那么在圖像識別的過程中，需要針對不同的材料、環境等選擇合適的圖像識別方法，從而更加全面地收集圖像并可以準確地提取出物體的特征，提高圖像識別的準確性，努力改善機械零件無損檢測的技術和效果，提高機械的良好運行狀態，延長機械設備的使用壽命。