Page 173 - 零件加工技术与智能化发展

第五章 零件加工质量控制

言之，这项技术的基础就是图像，不同的图像可能千差万别，也可能只有微乎其
微的细小的差别，对于那些差别较小的图像，只靠我们用肉眼观察是很难看出全
部的，这里就凸显了科技的重要性，在图像的检测过程中，科技使这一过程逐渐

智能化、自动化，它可以通过多方面的技术对图像进行分析，对于其中包含的信
息加以提取，并通过调用电脑库中的公式工具等进行全方位的整合，再加以包装
加工，最后呈现在工作人员面前的图像信息可能需要工作人员几天的不停歇劳动，
极大地提升了效率和准确率。而在机械零件质量检测中，关于图像识别的技术也

不是单一的，有很多种，各有各的特点，各有各的适用条件和范围。
1. 模板匹配识别技术
这种技术是在所有图像识别技术中最基础的技术，它针对的对象是零件图像

中的需要检测的部分，通过大面积检测来完成。这个技术中出现了“模版”二字，
它其实是一种矩阵，以数字或者符号为基本形式，在检测了被检试品图像的一些
区域的特征特点后形成，并进行相关的分析，把未知的和已知的进行对比，最终
达到匹配，匹配的物品将是认为和模板一样，没有差别。这项技术有一定的利弊，
首先，这项技术比较简单，不像其他技术那么复杂，但是限制也比较大，例如它

只能对模板和被检试品进行比对，那么我们就可以看出来，为了保证匹配的准确
性与有效性，就需要很多的模版，这么多模版的储存将会占用很多空间，无疑造
成了经济与资源的浪费。

2. 神经网络识别技术
神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识
别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人
工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，
而是人类模仿动物神经网络后人工生成的，这项技术的基本单位是众多的神经元，

这些神经元相当于一个个处理单元，结构简单它们之间通过某一种特殊的方法进
行连接，从而共同构成了一个复杂的神经网络系统，这个系统具有多样性，因为
不同的神经元组合在一起，可以构成不同的形状，寓意着可以具有不同的功能，

极其复杂多样，那么这一技术就有着举足轻重的地位。我们可以把神经网络系统
看成与人脑的神经网络系统相类似的，即前者是后者的模拟和简化。
这项技术同样具有利弊，它能够对人的认知过程进行分析与感知，最终达到
模拟的目的，它的自学习和自适应的能力都十分出色，有利于处理一些掺杂了众

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