引言：图像识别技术需要通过对相关零件拍摄图片和图像的处理，通过图像的灰化处理、平滑处理等多个步骤，对图像进行检查，该过程中可以具体分析获得图像中所展示的零件制作问题，同时也可为相关零件的检测方法做出说明，需要注意的是，该过程必须要严格按照专门的工艺，具体研究该项技术的使用方法。
一、图像识别技术的使用流程
（一）图像灰化处理
在计算机获得的图像中，会通过三原色生成被拍摄的图像，并按照比例，实现对整个机械零件的图像展示。从三原色和亮度的理论关系上，等量的三原色必然可以得到白色，而白色通常意味着机械零下的加工过程中出现了问题，人的视觉感官虽然可以自主识别这类元素，但是在特定情况下，并不一定能够精准识别图片中所存在的缺陷，则需要对三基色的混合结果继续调整，图像处理工艺中使用24位彩色图片，使用亮度公式进行灰化处理工作，亮度公式为：
Y=0.222R+0.707G+0.007B
具体处理过程中，可以把图像中的像素灰度级别归一处理，在所有的灰度等级中，使用固定标号代表色彩，从而形成了8位图像数据，可让数据量大幅减少，提高图像处理效率。
（二）图像平滑处理
机械零件图像中必然存在噪声，导致照片失真，或者其中出现大量椒盐噪点，噪点有多个因素引起，如摄像过程中产生的相对运动、摄像时的光学系统缺失导致的失真等。在图像的光滑处理中，要使用自适应滤波，让最终取得的滤波效果提升。相对于线性滤波器，采用光滑处理方法，可以更好保障整个图像的周边光滑度，同时对于其中存在的各种高频滤波信息，也可以得到展现，对于中值滤波，由于会丢失图像中的细线和小块的目标信息，因此需要对滤波参数进一步协调，该过程中需要设置专业参数。
（三）图像变换处理
灰度变换的工作是对图像对数进行转变，从而让取得的分析结果更为精准，在对数变换中，可以扩展低值范围内的灰度值，同时压缩高数值区域的灰度值，让低值灰度值区域的图像细节更为清晰，而对于高灰度值区域，虽然在处理过程中经过了压缩，但是也可以通过逆运算，对压缩处理的图像细节做出调整，可以实现对于两个区乃至多个区域的同时分析[1]。对于低值灰度值的压缩方法中，由于处理的最终结果和人的感官系统并不相同，所以在具体的处理过程中通常不采用，且该方法通常会使用指数变化模式，可以说该模式不利于对相关细节的查明，所以要使用对数变换模式。
（四）图像锐化处理
图像的锐化处理过程，可增强图像的边缘和灰度值的跳变部分处理水平，处理过程可以使用算子模式增强对图像的尖锐化处理水平。该方法使用过程中，由于要对图像的边界区域、图像的走向进行说明，因此使用锐化算子获得的图像并无方向，则边界的走向并不需要作出限制，若只要边界数据的变化幅度相同，则算子的输出就处于相同状态，对于同一幅图像施加的梯度核算，可以增强灰度的变化值幅度参数，最终选用梯度算子的方式对整幅图像进行处理。
二、图像识别技术在机械零件质量检测中的使用方法
（一）图像的识别过程
图像识别处理过程，由于已经实现了对具体处理方法和处理方案的确定，所以可以直接按照上文中提及的工作顺序对图像进行加工，之后会输出经过加工处理之后的完整图像。在确定相关参数之后，要经过分割和图像描述方式，提取图像特征，以判断当前存在的问题分类。在图像识别方法的运用过程，一种是直觉采用整幅图像和相关的文字图片进行表述，另一类是无直觉形象的模式，该过程中会直接显示相关曲线的数据和信息波形。由于考虑到在机械零件的检查过程中，要能够分析相关的反馈信息，并且将这类信息和获得的图像进行对比，所以要采用第一类处理方案，该方案的判断流程是图像的类型确定过程、图像的信息获取过程、图像的信息特征提取过程、对于图像结果的判决过程和最终结果的输出过程，整个处理流程中可以直接展现被测量图像所存在的问题。
（二）特征参数确定工作
再取得了分析成果之后，需要对特征参数进行明确，根据相关图像的具体情况，对最终获得的结果做出分析处理。在具体的处理过程中，可以把像素点参数作为分析样本，在其中配置了各类参数，并且要按照专项的计算公式，分析该图像信息的长度、宽度与圆度参数，其中对于圆度信息，同时也要分析图像上的凹凸度参数，从而对整个零件的图像做出说明。
（三）特征最终取得工作
特征的提取阶段，可以采用数学形态学方法，其可以直接识别图像的处理和分析模式工作，在具体处理过程中，可以采用轮廓跟踪模式，该方法可以基于某一点分割被处理的图像。计算过程分为两个部分，一个部分是检测运算图像点参数，之后对该跟踪点跟踪运算，处理过程中无需分析每个图像点，只需要选择其中具有代表性的图像点，进行参数上的核算即可[2]。另一个是将图像设定为黑色和白色对象，共同组成了被分析的图像，根据像素点的配置区域，确定被检测对象的轮廓。跟踪方法为，在靠近边缘的区域任取一点，而之后首先每次向前进一步，步距为一个像素，分析该像素点的当前类型。其次，当像素点由白色区域进入到黑色区时，则像素的分析走向按反方向运行，从而找到对应区域的范围。最后是对于具体结果的表达，从而可以分析当前被检测的图像参数上是否存在问题。
结论：综上所述，机械零件的质量检查过程中，可以使用图像识别技术，分析当前是否存在问题，图像识别技术的应用流程是，对于图像的灰度处理、图像光滑处理、图像变换处理和图像锐度处理。在零件的具体检测阶段，要根据专业的计算模型，分析各个区域内各类像素点的区域和位置，并对各类参数做出说明，给到最终的分析结果。
参考文献：
[1]张燎,马鈺.图像识别技术在机械零件质量检测中的运用[J].内燃机与配件,2020(14):186-187.
[2]时旭.图像识别技术在机械零件无损检测中的应用初探[J].南方农机,2019,50(23):98.
