李國(guó)強(qiáng)
(浙江機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 杭州 310000)
機(jī)械設(shè)備運(yùn)行是一個(gè)較為復(fù)雜的系統(tǒng)化過程,在其內(nèi)容的運(yùn)行過程中系統(tǒng)零件往往承受各種外在應(yīng)力,在長(zhǎng)期的運(yùn)行過程中容易受到損害,從而影響到機(jī)械設(shè)備使用產(chǎn)能,甚至在一些問題較為嚴(yán)重的地方可能導(dǎo)致研發(fā)安全事故發(fā)生。所以就需要對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行中的各種零部件進(jìn)行嚴(yán)格的檢測(cè),使之能夠正常運(yùn)行。而運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)在機(jī)械零件的檢測(cè)中有著很好地幫助作用,有效地促進(jìn)機(jī)械零件無損檢測(cè)自動(dòng)化且在精密程度上能夠有所保障。
圖像識(shí)別技術(shù)在對(duì)機(jī)械零件無損檢測(cè)中將對(duì)我國(guó)的建設(shè)有著重要的幫助作用,加快生產(chǎn)建設(shè)步伐,下文對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)在機(jī)械零件的無損檢測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。
在當(dāng)前我國(guó)的科技發(fā)展下,隨著信息技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)在信息技術(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)檢測(cè)機(jī)械零件進(jìn)行無損檢測(cè),相對(duì)于以往的檢測(cè)技術(shù)而言,應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)能夠在工作效率上節(jié)約出來大量的時(shí)間成本,提高工作效率,極大的簡(jiǎn)化了識(shí)別的流程。同時(shí),在識(shí)別過程中能夠?qū)崟r(shí)的反映出檢測(cè)結(jié)果,對(duì)工作中偏離的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)零件進(jìn)行排除,能夠有效的提高檢測(cè)效率。
在我國(guó)當(dāng)前的建設(shè)生產(chǎn)階段,我國(guó)的醫(yī)藥衛(wèi)生及相關(guān)的機(jī)械檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)逐步發(fā)展出了一套規(guī)格,在對(duì)系統(tǒng)的檢測(cè)過程中,應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)能夠發(fā)揮出了良好的效果,在技術(shù)上對(duì)圖片的特征進(jìn)行了詳細(xì)的獲取、處理及分析,還支持輸入與現(xiàn)實(shí)性能,及時(shí)的規(guī)避了檢測(cè)所產(chǎn)生的誤差,在對(duì)信息的處理過程中顯然具有著較高的精準(zhǔn)度。
為藥品衛(wèi)生及相關(guān)器材的檢測(cè)中,為實(shí)現(xiàn)全面檢測(cè)的精準(zhǔn)度,相關(guān)的技術(shù)生產(chǎn)企業(yè)就要引進(jìn)高質(zhì)量技術(shù)人才作為保障,以此開展實(shí)地工作,通過合理的運(yùn)用圖像的識(shí)別技術(shù)后,在對(duì)機(jī)械內(nèi)部零件的無損檢測(cè)中可以有效地釋放勞動(dòng)檢測(cè)力,再投入方面得到有效地緩解,成功的降低因檢測(cè)造成的資金成本。
(1)圖像識(shí)別過程。在圖像的識(shí)別過程中,主要以圖像處理為基礎(chǔ),是在以圖像為對(duì)象的各項(xiàng)環(huán)節(jié)下所展開的處理性工作。其具體的內(nèi)容包括:編碼、壓縮、復(fù)原、分割等。在圖像的處理中,一般以圖像的輸入為基礎(chǔ),也會(huì)以圖像的形態(tài)化進(jìn)行輸出,在此過程中,將處理后的圖像進(jìn)行輸入,在常規(guī)的情況下,對(duì)輸出類型與圖像結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。換一句話說,圖像識(shí)別是對(duì)原始圖像經(jīng)過一番處理后實(shí)現(xiàn)物體類型的過程。在對(duì)原始圖像經(jīng)過處理過后,對(duì)其自身特征進(jìn)行抽取并對(duì)比,在分析對(duì)比中以樣本庫(kù)資源為參考依據(jù),從而最后確定圖像類型。進(jìn)一步來說,可以將在圖像識(shí)別過程中可以看做是對(duì)圖像的分類與描述進(jìn)行研究的過程,在對(duì)圖像本身中的物體進(jìn)行抽離之后,以形狀、紋理等為特征將其進(jìn)行提取,在一般情況下,在圖像特征提取環(huán)節(jié)下包含圖像的處理過程,在通過對(duì)物體類型進(jìn)行對(duì)比分析之后,在結(jié)構(gòu)層面上對(duì)物體展開分析。需要注意的是,在圖像的識(shí)別過程中,在識(shí)別的這個(gè)階段不受到圖像內(nèi)物體數(shù)量的影響,在針對(duì)識(shí)別的過程中主要有著三個(gè)階段,不同階段有其自身的特性。
(2)圖像識(shí)別方法。就圖像識(shí)別技術(shù)在機(jī)械零件檢測(cè)中的應(yīng)用而言,圖像識(shí)別技術(shù)可以以多種形式進(jìn)行,如當(dāng)前較為常見的統(tǒng)計(jì)法、句法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等,結(jié)合其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)單闡述。
在圖像識(shí)別技術(shù)在實(shí)際機(jī)械零件檢測(cè)的使用情況來看,該項(xiàng)技術(shù)在使用過程中較為常見,在工作中以圖像為基本的研究對(duì)象,在全面統(tǒng)計(jì)分析下,把握其內(nèi)在結(jié)構(gòu)規(guī)律 ,明確圖像本質(zhì)特征,在對(duì)其內(nèi)部物體特征進(jìn)行提取后,從而為圖片的識(shí)別工作的開展提供有力的支持作用。統(tǒng)計(jì)法是基于數(shù)學(xué)的科學(xué)理念與決策分析進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的,而在其實(shí)際的應(yīng)用中需要建立統(tǒng)計(jì)識(shí)別模型,從而滿足各項(xiàng)圖像識(shí)別技術(shù)要求。在實(shí)際的應(yīng)用中,統(tǒng)計(jì)法在圖像識(shí)別中有著良好的適應(yīng)性,在其自身有著精準(zhǔn)的特性,在對(duì)物體進(jìn)行提取分析后能夠在分類中有著一定的科學(xué)性,并且將分類工作中所產(chǎn)生的各項(xiàng)數(shù)據(jù)誤差控制在最小的范圍之內(nèi),從而為機(jī)械零件的無損檢測(cè)提供技術(shù)層面的有力支持,在識(shí)別過程中,在圖像統(tǒng)計(jì)模型中所呈現(xiàn)出來的形態(tài)較為豐富,在各項(xiàng)模型中較為常見的則為貝葉斯模型,能夠有效改善最優(yōu)分解器的問題,但也有其自身的局限性,如無法解決概率密度估計(jì)問題,這無疑就影響到了統(tǒng)計(jì)法在實(shí)際工作中的工作效果。
在圖像識(shí)別技術(shù)整個(gè)過程中,句法主要對(duì)對(duì)符號(hào)的分類特征進(jìn)行圖像描述,在一般情況下會(huì)被看成統(tǒng)計(jì)法的一項(xiàng)輔助工作,再具體的工作上能夠發(fā)揮出一定的效用。對(duì)機(jī)械零件的無損減傷中,在使用圖像識(shí)別技術(shù)中,引用句法首先要明確句法分層結(jié)構(gòu),以圖像為對(duì)象進(jìn)行分層,在形成子對(duì)象之后,采取有針對(duì)性的識(shí)別方式,在工作中以符號(hào)對(duì)圖像進(jìn)行描述。而在實(shí)際工作中,運(yùn)用句法在圖像識(shí)別技術(shù)上能夠有效拓展模式的識(shí)別能力,從而分析物體并識(shí)別物體結(jié)構(gòu),以此符合圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用要求。但在另一種程度上,句法識(shí)別技術(shù)也存在著一定的缺陷型,若在識(shí)別過程中來自外界的干擾過大,將無法準(zhǔn)確的提取圖像的子圖像,這勢(shì)必造成增大圖像識(shí)別的誤差,在圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度與可靠性方面無法得到有效的保證。
在圖像識(shí)別技術(shù)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中得到實(shí)現(xiàn)的,在其內(nèi)部系統(tǒng)中包含較多的神經(jīng)元,而這些諸多的神經(jīng)元?jiǎng)t是圖像識(shí)別的主要載體。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的主要應(yīng)用中,通過將神經(jīng)元有序的連接起來,從而構(gòu)成完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在其內(nèi)部多個(gè)神經(jīng)元的相互協(xié)調(diào)作用下,能夠有效行程多個(gè)神經(jīng)元之間的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)行為的產(chǎn)生。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法應(yīng)用于圖像識(shí)別中,在某種程度上能夠反應(yīng)出人腦功能的基本型特征,是以網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)法在圖像識(shí)別中發(fā)揮著較高的應(yīng)用價(jià)值。通過與上述句法進(jìn)行對(duì)比可以看出,在圖像的識(shí)別中方法上面會(huì)有所不同,句法側(cè)重于人類邏輯思維,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法主要對(duì)人的感覺與知覺、分布式記憶及自學(xué)過程進(jìn)行模擬,由此可以看出句法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在工作中具有一定的互補(bǔ)作用,在對(duì)機(jī)械零件的無損檢測(cè)中要注重對(duì)句法與網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)法的協(xié)調(diào)使用,以此在實(shí)際工作中提高精準(zhǔn)度與可靠性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的主要特征在于能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行綜合性的處理,且進(jìn)行分布式的存儲(chǔ),存儲(chǔ)規(guī)模較為豐富,在非線性狀態(tài)下,具備良好的容錯(cuò)行,可實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)式學(xué)習(xí)從而在圖像識(shí)別過程中發(fā)揮出一定的優(yōu)勢(shì)價(jià)值。同樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法也存在一定的問題,對(duì)圖像的信息收斂效率較低,在提取特性進(jìn)行分類中,精準(zhǔn)度不足 ,在當(dāng)前新模式圖像識(shí)別中無法達(dá)到預(yù)期效果。
在機(jī)械零件的無損檢測(cè)過程中,圖像識(shí)別技術(shù)要特別注重圖像獲取系統(tǒng)功能的有效發(fā)揮,從而真正確保圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度與可靠性。在當(dāng)前科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展過程中,針對(duì)圖像的獲取方法正在被不斷持續(xù)優(yōu)化,由早期的固態(tài)圖像傳感器再到現(xiàn)今的以電荷耦合器件CCD為主的先進(jìn)化固體圖像傳感器,在技術(shù)層面取得了一定的創(chuàng)新,并且在實(shí)際的工作運(yùn)用中有著良好的成效。通過運(yùn)用電子掃瞄,這樣能夠有效規(guī)避掃描畸變的情況發(fā)生,在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)連接中更加便捷,對(duì)圖像的處理上分辨率較高,在我國(guó)當(dāng)前的工業(yè)、航天、遙感及通信技術(shù)等領(lǐng)域應(yīng)用較廣。同時(shí),由于在圖像的處理中存在噪音等問題,以此導(dǎo)致被檢測(cè)物體在形狀及結(jié)構(gòu)方面存在不確定性,在對(duì)模板的匹配過程中無法順利取得有效成果,因此對(duì)絕對(duì)的精準(zhǔn)程度存在著一定的影響,在通常情況下,需要對(duì)圖像上的每一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行求值,以便了解到模板與圖像之間的匹配量度,在觀測(cè)中只要發(fā)現(xiàn)當(dāng)匹配量度達(dá)到某一個(gè)閾值的位置上,那么就可以知道此圖像上存在著需要進(jìn)行檢測(cè)的物體,以經(jīng)典的圖像匹配法來說,運(yùn)用互相計(jì)算的方式得出匹配量度,或者使用絕對(duì)平方差作為不匹配量度。在實(shí)際情況下,運(yùn)用這兩者方法經(jīng)常存在不匹配度的問題發(fā)生,是以,運(yùn)用幾何變幻的匹配方式更有助于提高其作用效果的實(shí)際穩(wěn)定性,以此達(dá)到預(yù)期效果。
霍夫變換法以其結(jié)構(gòu)來說是一種形狀快速匹配的方式,通過運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆绞綄?duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)變,以圖像內(nèi)部所有給定的曲線形狀全部轉(zhuǎn)換到霍夫空間中,從而形成峰點(diǎn)值,采用這種方式,將圖像上給定的曲線檢測(cè)裝華為霍夫空間峰點(diǎn)檢測(cè)問題,可以用于對(duì)有缺損的形狀進(jìn)行檢測(cè),是一種實(shí)用性較強(qiáng)的方法,為了有效的減少計(jì)算量以此提高空間計(jì)算的效率,有對(duì)霍夫方法進(jìn)行了有效的改進(jìn),例如快速霍夫轉(zhuǎn)換、自適應(yīng)霍夫轉(zhuǎn)化、隨機(jī)霍夫轉(zhuǎn)化,在此中間的隨機(jī)霍夫轉(zhuǎn)化是上世紀(jì)九十年代提出的一種相對(duì)精巧的轉(zhuǎn)化方法,其自身的特點(diǎn)不僅能夠有效的減少空間計(jì)算量及內(nèi)存的容量,提高計(jì)算過程的效率問題,而且在實(shí)際運(yùn)用中能夠在有效的變換空間之內(nèi)隨意獲取任意的分辨率。
在機(jī)械零件無損檢測(cè)工作中,應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)時(shí),可以運(yùn)用磁粉探傷方法來檢測(cè)鐵磁性材料的缺陷性,以圖像技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值為出發(fā)點(diǎn),開發(fā)出全自動(dòng)磁粉探傷系統(tǒng)并在實(shí)際使用中結(jié)合實(shí)際需求再逐漸進(jìn)行改善,完善技術(shù)規(guī)范。在工作中主要以熒光磁粉探傷無損檢測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ),有效地發(fā)揮出CCD攝像系統(tǒng)的功能,對(duì)圖像進(jìn)行有效的采集,以此達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化,以此識(shí)別并對(duì)圖像進(jìn)行處理,以此完成自動(dòng)探傷。運(yùn)用圖像處理技術(shù)中,同樣要對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸表面的進(jìn)行嚴(yán)格的檢測(cè),從而避免其表面裂縫的出現(xiàn),充分的發(fā)揮出自動(dòng)磁粉探傷系統(tǒng)的功能,從而對(duì)圖像內(nèi)部各種信息進(jìn)行科學(xué)的處理與自動(dòng)識(shí)別。在工作中由于數(shù)字圖像信號(hào)再輸入過程中會(huì)因?yàn)樵胍魪亩绊懙綀D像的采集效果,因此在操作中要科學(xué)合理的運(yùn)用數(shù)字圖像采集技術(shù)從而對(duì)裂紋進(jìn)行有效識(shí)別,這對(duì)之后的圖像處理的開展工作有著一定的幫助作用,在圖像識(shí)別技術(shù)中,要基于此項(xiàng)技術(shù)建立無損檢測(cè)系統(tǒng),以便滿足在實(shí)際工作中機(jī)械內(nèi)容零件的無損檢測(cè)需求。例如在曲軸圖像識(shí)別中,曲軸結(jié)構(gòu)形狀較為復(fù)雜,且整體尺寸較大,特別是在6缸發(fā)動(dòng)機(jī)中存在著6個(gè)連桿軸頸,在其空間的分布中位置特殊,且兩個(gè)連桿之間的角度呈現(xiàn)120°角,自此情況下整體的識(shí)別難度較大。引用圖像識(shí)別技術(shù)能夠建立無損檢測(cè)系統(tǒng),從而完整的獲取到曲軸圖像的信息,通過對(duì)資料信息的有效分析,檢測(cè)曲軸表面的缺陷性,這在發(fā)動(dòng)機(jī)無損檢測(cè)中具有非常好的適用性。
通過上述材料可知,在當(dāng)前對(duì)機(jī)械內(nèi)部零部件的無損檢測(cè)中運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)有著較好的優(yōu)勢(shì),在運(yùn)用過程中需要對(duì)圖像進(jìn)行明確,針對(duì)具體的情況要求,合理的選用圖像的識(shí)別方法,在對(duì)圖像進(jìn)行全面特征的獲取,以此確保圖像識(shí)別的精確性與可靠性,以便切實(shí)改善機(jī)械內(nèi)部零件的無損檢測(cè)效果,提高機(jī)械運(yùn)行的整體性能狀態(tài),對(duì)我國(guó)的未來建設(shè)發(fā)展有著較高的應(yīng)用價(jià)值。