图像识别技术在机械零件无损检测中的应用分析

刘铁男

中油抚顺石化设备技术开发有限公司 辽宁抚顺 113000

近年来，经济和社会发展速度发生了变化，形象识别技术促进了我们行业的发展，例如机械行业[1]。机械零件的质量检查非常耗时、耗时、效率低下且存在问题，如果机器零件在这样的环境中疲劳可能会持续很长时间。这给机械零件的质量保证带来了重大挑战，因为制造过程容易出错，例如b.漏洞和错误检查。

1 图像识别技术的概念

随着信息化设备的应用技术逐渐成熟，电子计算机成了当前广泛使用的设备之一。集成电路成本的降低以及规模的进一步缩减，使掌上计算设备的应用成为可能。因此，当前手机走入了千家万户，成为人民群众生活中不可缺少的一部分。作为最常见的计算设备，手机能够有效应用图像识别技术，对相关场景进行分析，进而提供实用功能，提高工作的效率。在这个过程中，识别需要应用计算机视觉处理、图形信息整合、网络通信交流等多方面的技术，才能达到快速识别目标图像的效果。计算设备能够应用图像识别技术对输入信息进行快速整合，并将其转化为其他形式进行输出，发挥处理和转换的功能。随着信息化技术的逐渐革新，设备能够处理的图像信息量也随之提升。当前移动设备能够处理庞大的图像信息，并结合网络云通信实现快速的转换效果，对人们的日常工作提供了强大的动力。在进行图像识别的过程中，设备通常都需要采用数字化形式进行处理。这是因为数字化形式具有强大的抗干扰功能，相比模拟信号形式有着更为精确的数据可靠性，并能够提高处理效率，降低整体延迟时间。同时，数字化形式能够实现长时间的保存，便于后期的追溯处理，有利于纠纷的解决。

2 应用优势

图像识别技术将电子信息技术作为基础，对需要检测的机械零件做无损检测，比传统的检查流程更加简单，而且该系统可以随时的将检测的结果进行反馈，在第一时间将不符合标准的机械零件排除出去，从而大大提高了检测的效率。随着科学技术的发展对于机械零件的检测系统更加完善，在改检测系统中，应用图像识别技术可以获取全面的图像，并对图像进行分析和处理，还可以将分析的数据和信息传达给工作人员，即输出和显示，从而很大程度地降低了检测的误差。想要提高检测过程的精准度，就要引进非常优秀的机械零件无损检测人才，将图形识别技术合理的应用在实际的工作过程当中，而且还减少了劳动力的投入，可以非常有效地缓解一些企业的投资压力[2]。

3 图像识别技术在机械零件质量检测中的应用

3.1 模板匹配识别技术

这项技术是所有图像技术的基本技术。它取决于要侦测的零件表现法部分，并透过完整的侦测来执行。此技术显示“模板”一词。这是一个基于数字或符号的矩阵，在检测到被检查图像的某些区域中的特征并进行相应分析后，将未知与已知特征和匹配度进行比较。匹配对象被视为与模板相同。该技术有一定的缺点:第一，它比其他技术简单、不太复杂，但也有较大的局限性。例如，如果只将模板与检查的样品进行比较，则需要许多模板来确保比较的正确性和有效性，这无疑会导致浪费经济性和资源。

3.2 统计数据

统计方法是图像识别最常用的方法，也是一种非常有效的识别方法。对于图像识别，统计方法可以对要识别的部件进行更全面的系统分析，确定标准化样品的可能安排，并根据图形分析的最新结果确定机械部件是否完好。常用贝叶斯决策规则从理论上解决了最优分类问题，但受实际应用概率估计的限制。该方法更加重视数学的理论基础，可以忽略图像中某些空间结构的关系。如果图像很复杂且具有许多不同的类别，则元素的数量会增加，从而影响特征提取，进而影响分类的准确性。统计方法应提高系统分析检测各种特征的能力，以确保机械零件最终检测的准确性。统计数据的实际应用需要建立统计身份模型，使图像识别技术更加全面。

3.3 神经网络的检测技术

新的神经图像识别技术是一种新型的图像识别技术，它结合了传统的图像识别方法和神经网络算法。这里的神经网络是人工神经网络，不是动物本身拥有的实际神经网络，而是模拟动物的神经网络后产生的人类网络，它有大量的神经元，是一种简单地通过特殊方式连接在一起的处理单元。由于不同的神经细胞可以组合成不同的形式，具有不同的功能、复杂性和不同特征的意义，因此这项技术具有特殊的意义。我们可以把神经网络系统想象成类似于神经网络系统，它们是模拟和简化[3]。

4 结语

图像识别技术在机械零件的无损检测中存在着良好的使用价值，那么在图像识别的过程中，需要针对不同的材料、环境等选择合适的图像识别方法，从而更加全面地收集图像并可以准确地提取出物体的特征，提高图像识别的准确性，努力改善机械零件无损检测的技术和效果，提高机械的良好运行状态，延长机械设备的使用寿命。