Page 174 - 零件加工技术与智能化发展

Part Machining Technology and Intelligent Development
零件加工技术与智能化发展

多因素的复杂的问题，同时鉴别识别图像的能力十分强悍。但是在现实的环境下，
它的弊端也十分明显，它的训练时间较长，而且为了达到目的，也需要非常大的
训练量，这就意味着要耗费非常多的时间，对于需要紧急处理的突发事故并不现

实，且过程比较繁杂，进行起来比较麻烦。在神经网络图像识别技术中，遗传算
法与 BP 网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它
的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利
用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以人脸识别技术为例，

当人通过检测设备的时候，摄像设备会自动对人脸进行拍摄，此时检测设备就会
启用图像采集装置来获取人脸的正面图像。获取了图像后必须将图像上传到计算
机进行保存，提取人脸的各个特征点和原有图像匹配比对，确定两者的相似性程

度，最终确定人的身份，这在公安机关破案中起到了很大作用。在对人的特征进
行识别的过程中就用到了机遇模版匹配算法和人工神经网络算法。
3. 统计识别技术
所谓统计识别技术，主要通过统计的手段对研究物体的图像进行识别和分析，
如何进行图像识别呢？这里有两种方式，一是通过大数据来发现物体的特点和类

型，二是统计分析反映出物体的本质特征的图像，从而更加清晰地认识分析待测
物体。统计识别技术的基础是时序模型，优点十分明显，那就是它的分类误差非
常小，十分精确。现在，从众多的应用经验来看，最常用的统计识别模型有两种。

同样的，这项技术也有利弊，它的基础是基于宽泛的数据的，所以在遇到关于估
算概率的问题时，就会有一定的限制空间。此外，当遇到图像类型多，而且较为
复杂时，显而易见，相对应的图像的特征会明显增加，这就很难对图像特征进行
有效的提取。
（二）图像识别技术在机械零件质量检测中的作用

1. 图像分析
图像分析内容主要体现在：首先，二值化图像处理在计算机处理过程中发挥
着重要作用，可以更好的分析图像的特点，对图像中的分析对象可以进行分离，

并在此基础上处理二值化对象。其次，从图像分割的方面分析，在该过程中所用
的方法很多，最为常用的有间接、直接、多门限法，在利用门限法的过程中，可
根据灰度和目标区域方面的不同分割图像。再次，在检测图像边缘的过程中，这
里所说的图像特征主要指灰度、纹理和角点、线条特征，此外还包括幅度、变换

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