1。1 图像处理技术研究的背景和意义

在工业中,制作应用机械零件时,因为很多零部件在高温度、强压力的环境下中工作,所受载荷严重,破损严重性强,造成的严重后果不仅会影响人和机器的安全,而且会产生巨大的经济损失和恶劣的社会影响。因此必需对有关零件的疲劳破损的产生、扩展进行检测。因此必需寻求一种有效的检测方法--图像检测技术。

图像检测技术是我国是从上世纪80年代中期开始研究的,当时西安交通大学的蔡元龙教授成立了图像处理实验室,形成了一支专业的研究队伍。最典型的应用是使用线阵CCD进行物体长度的在线检测,像对钢管半径的检测,但因为每个像素的间距不可能太小,所以精密度比较低。

到了90年代,随着半导体技术、电学、光学、图像学等技术的发展及计算机性能的快速提高,我国在图像检测方面的研究进入了一个全新的阶段。图像检测技术的研究领域已经十分广泛,比如在图像处理与模式识别、医学图像分析与处理、工业图像分析与检测、目标跟踪、文字识别与处理、人的身份识别等领域开展了大量的研究。

90年代末,我国图像检测技术取得了优异成绩。例如:哈尔滨工业大学精密测控技术研究所成功开发了图像型显微镜检测系统，系统采用子像素分割技术和电子掩模技术，实现了全自动瞄准定位的测量目标，图像轮廓通过图像识别技术实现自动读取二维坐标和测试，同时采用系统扩展两步优化方法实现测量目标图像自动对焦。测试系统具有以下特点：瞄准速度快，精度高。

进入21世纪,我国的图像检测技术的研究进入了一个快速的发展期,涉及到的领域也越来越广泛,比如:在几何参数检测、复杂微型零件精密检测、航空航海遥感检测等领域都有图像检测技术的应用。总之,我国的图像检测技术二十多年来取得了很大的成绩,但相当一部分研究还主要集中在图像处理本身理论及算法的改进上,实际工程的研究成果还比较少,特别是在制造自动化领域的应用理论和应用技术的研究还不够多。

1。2 国外发展状况

1。3图像测量技术在机械检测中的应用

一般来说，机械检测的图像检测的应用大体分为三种情况:尺寸检测、表面质量检测、目标分类与识别,具体情况如下:

(1)尺寸检测尺寸检测是图像检测技术最早开始的研究方向,也是图像检测技术研究和应

用的最为重要的应用领域。国内外很多公司和研究机构都对于基于图像处理的尺寸检测有较成熟的研究成果,并且应用于现实的工业生产中,有些公司还有系列化的图像检测仪器面向市场。

表面质量检测机械部件的表面检测的主要内容包括机械零件材料、质地、精度和表面划痕、

毛刺,穿和其他参数。然而,由于机械零件的不同部分,所以在成像的过程中部分反射方向的繁琐,有影子的现状,图像的质量存在较大的误差范围，透镜的实际检测操作和工件的相对位置是难以掌握的。因此,使用图像检测技术检测零件的表面质量,虽然相关的研究成果,但总的来说想要在应用程序或工业应用有很大的困难,特别是对于复杂的表面或特殊部位的表面需要测试理论和测试方法,需要进一步的创新和改进。

(3)目标分类与识别特定目标的分类与识别是图像检测领域的研究热点之一。一般来说,物体识别可分为两部分:特征识别和三维特征识别。机械零件的识别基本上是基于二维的识别,通常通过建立机械零件轮廓模型和匹配算法来找出通过各种对象最相似的真实图像。三维特征识别在现代工业分类和识别领域有着广泛的应用,用于识别场景中的物体或场景中物体的位置。三维的三维结构特征的识别是通过物体的灰度或三维图像获得实际的场景信息,来确定研究对象,在指纹识别、人脸识别、车牌识别等新兴领域的应用广泛。 MATLAB图像处理的零件表面破损检测程序设计(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_199337.html