数字图像处理在机械领域的应用研究

刘大琨，于翔宇

（1.盐城工学院，江苏 盐城 224003；2.江苏省迅达探伤科技有限公司，江苏 盐城 224007）

图像指通过人工方式提取，并包含大量信息的可视化信号。虽然图像中包括人物、背景等各种信息，但并不是所有的信息都是有用的，只有一部分信息对于实际问题具有价值。使用技术手段将图像数字化，筛选其中有用的信息，有效地运用、处理，实现工程目标，这便是数字图像处理技术。本文伊始，笔者首先介绍数字图像处理技术的优势。

1 数字图像处理技术的优势

1.1 保真性能好

数字图像处理不会由于一系列的操作而导致图像失真、信息遗失。只要在进行处理之前保存有源文件或源代码，那么图像在经过多道数字图像处理工序后也能准确地再现原始图像[1]，高度保持图像的真实性。

1.2 加工精度高

根据当前技术，大多数图像都可以数字化为任意大小的二维数组。现代扫描仪至少可以将图像上每个像素的灰度量化为16位，也就是说，可以将图像的数字化精度加工到满足所有应用的要求。无论是何种精度，理论上都可以在处理过程中随时通过更改程序的数组参数对其进行加工处理。

1.3 适用面广

可以从各种来源获得图像。就图像内容的比例而言，它可以是电子显微镜下的纳米级图像，也可以是涵盖整个银河系的合成照片。任何图像都可以通过特征提取的方式转化为二维灰度图像或者其他结构的数字数据[2]。同时，图像处理不仅可以执行线性操作，也能执行诸如淡化、模糊/清晰化等非线性处理。

1.4 可压缩性

数字图像不是由独立的像素组成，像素之间的具有一定的相关性。数字电影的每一帧图像上，通常都具有许多相同或相似灰度的像素；对于电视图像，相邻两个像素之间的相关系数可以达到0.9甚至更高。换句话说，即使将图像中的部分信息大量删去（即压缩），降低图像存储空间的同时，依然能够保留肉眼可见的核心内容[3]。

2 数字图像处理技术的应用领域

2.1 图像增强和复原

图像增强和复原是指通过技术手段，例如各种滤波器、矩阵重建、噪声处理等数学方法提高图片的整体质量。诸如镜头散焦、过曝、设备与物体间的相对运动、摄像设备的自身缺陷等，都会影响成像系统图像的质量。图像增强功能可以在突出图像中想要展现的区域的同时，避免图像质量下降。图像增强主要进行的是对比度拉伸，根据使用者的需求对图像进行处理。图像复原则是通过滤波器来减轻图像中的噪声影响部分，提高图像的可读性。

2.2 图像识别

图像识别指对图像进行的分割、特征提取和比较，从而对图像进行分类、识别。近年来，计算机技术不断发展，图像识别领域也研究出了人工智能图像识别和模糊识别，成为行业领先技术。例如，在航空航天领域，旧式图像识别需要花费大量的人力资源来对卫星拍成的照片进行分析处理，而通过图像识别技术可以有效降低人为因素带来的误差。在卫星遥感应用中，可以运用图像处理技术分析遥感图像，从中分割出雨林采伐、山火灾害、道路车流的情况等，以便决定采取何等应对措施。在气象领域，数字图像处理技术可以识别气象云图，结合其它气象观察数据进行天气预报，保证预报的时效性和准确性。

2.3 3D建模

由于三维建模比二维图像更真实，更具有区分度，因此在产品设计方面已从平面设计逐渐向三维设计过渡。例如测绘地图，几千年的平面地图逐渐被3D模型所取代，在显示最基本的方位、坐标的同时，还能从空间角度将复杂地形直观地方式展示出来。3D建模技术在机械工程领域也起着不可替代的作用，其中3D打印技术可以将3D数字模型转化为真实模型，使得工程设计更加直观[4]。

3 数字图像处理技术在机械领域的应用

3.1 微型工具测量的应用

经过多年的发展，数字图像处理技术极大地促进了微型工具测量性能的改善。此前，人们常用工具测量、影成像技术来测量微型工具的各种精确参数。为了减小误差，必须进行多次测量，测量完成后还需进行计算，求取平均值。由于测量过程需要专人记录、专人计算、专人验算，多重人为工序使得整个测量含有较强的主观因素，容易出现较大的误差[5]。相比之下，数字图像处理的测量方法由机器实现，测量精度更高，不易出现人为操作的错误。

例如，传统的测量系统所采用的图像传感器是CCD（是电荷耦合元件）图像传感器，可以精确测量微型工具的结构、大小和尺寸。由CCD相机、计算机及相应软件和驱动、工作台、照明灯、图像采集等设备组成。CCD相机镜可以不同角度对需要测量的器具拍摄，通过灯光、定位模块的配合，将器具的精确影像输入到电脑中，再用软件进行计算，得到器具的各项精细参数。

目前作为世界领先技术的Radin激光跟踪仪、XD Laser激光干涉仪以及API激光干涉仪等超精密测量系统，是在精密制造业中用于测量微型零件、工具的测量设备，在半导体、人工智能、电子设备制造行业、军工导弹制造行业，甚至航空航天器的制造上都大显身手，最高精度已达纳米级别。Radin激光跟踪系统由激光仪和电脑组成，可以测量微米级别的超高精度，这是人工无法达到的。

3.2 数控加工微型零件的应用

在电子设备制造行业中，一台机械设备由许多精密部分组成，例如制造芯片所用的光刻机。在芯片制造过程中，光刻机通过一系列光源能量和形状控制的方法，将激光穿过电路图的掩模，并通过物镜校正各种误差，将其缩小后映射在硅晶片上，并利用化学工艺使图像显现，以此将电路图刻在硅晶片上。光刻工艺包括烘烤、显影、激光蚀刻以及其他过程。在经过光刻后，芯片可以还可以进行第二次光刻。芯片越精密、复杂，光刻次数越多，电路图的层数越多，所需的曝光控制过程就越精确。由于曝光控制过程太过精密，通常无法人工光刻。如果运用数控技术实现的光刻，只要通过相机、定位系统、运动控制系统、检测处理等系统构建设备。在进行定位后根据放大的电路图进行曝光，通过驱动运动控制系统移动激光束，在保证工程质量的同时实现了光刻作业的持续性。目前，鉴于工程质量的要求越来越高，数控技术正越来越多地应用于精密设备制造行业。

3.3 分析材料结构的应用

对机械器具性能进行评价主要基于其材料内部的结构。使用数字图像处理技术分析材料、纤维结构的图像，有助于技术人员更好地了解机械的内部结，进而对选材、结构设计等工作提出更多优化的意见[6]。

例如，在对汽车发动机的轮齿进行调研时，使用数字图像处理以及机械工程学相关理论对齿轮进行滤波处理，尽可能降低分析过程中的噪声信号干扰，确保高精度的结构测量；然后对图像进行分割、边界处理，对具有相同属性的材料进行分类，获得由不同组件组成的结构相图，这如同对齿轮进行了一次 “磁共振成像”。这种方法可以快速而准确地获取机械零件的组织图像，有效地协助研究人员进行材料的定性定量分析，从而获得各种数据的结构参数。计算机进行图像处理时，寻找不同相结构边缘处存在的亮度、颜色和纹理的差异，确定边界特征的变化，实现不同结构的分割，以此获得相同组元的材料。

通常，人们会依靠比较边缘轮廓来识别物体形状，这也是数字图像处理的形式。用显微镜直接拍摄到的材料图像不够清晰也不够准确，图片的噪点极大地影响着对材料的结构的定量、定性分析。因此，为了获得材料的准确测量结果，必须预先用数字图像处理技术对图片进行降噪。

3.4 检测损坏零件的应用

在重工制造行业，由于滚动轴承经常承受巨大的突变压力，导致轴承在使用一定时间后出现裂纹。此前，人们通过手工检查作业寻找零件出现的裂纹，在长时间寻找精细裂纹的过程中，劳累、眼疲劳等生理机能的下降都会影响操作员的业务能力，最终影响检测效率和质量[7]。现在，人们使用数字图像处理技术来识别滚动轴承上出现的外显裂纹，即通过机器采集轴承滚动信号，并运用检测系统区分裂纹。这种方式显然具有较高的可靠度、效度以及灵活性，检测准确度非常高，可以有效地克服零件检测工作中的人工操作缺陷。

4 结语

图像是当前人们进行信息交流的重要方式。因此，图像处理技术无疑在日常生产生活中发挥着不可或缺的作用。特别是近年来计算机信息技术、传感器技术、图形处理软件以及精密设备等高新技术的飞速发展，数字图像处理技术在各个领域的发展劲头都十分强力。在应用过程中，不断改进与其相匹配的技术、软件、驱动，显着地提高了图像处理的速度和质量。此外，对数字图像处理技术标准化的不断推进，为各个领域的图像处理技术制定了行业标准，使得软、硬件领域都逐步发展除了满足所需分辨率要求的新产品，为我国机械领域的发展贡献一份科技力量。科学技术是第一生产力，笔者坚信，数字图像处理技术的不断发展，不断努力缩小与发达国家之间的差距，全面提高这项技术在国内的应用范围，一定可以让我国的科学技术力量更加强大，为我国机械工程制造带来更加广阔的前景。