摘要：传统机械零件缺陷检测存在人工效率低、主观性强、成本高的问题，本文针对这些问题提出一个基于计算机视觉技术的机械零件缺陷检测系统，该系统综合运用图像预处理、特征提取、深度学习分类识别等技术构建起一套完整的缺陷检测流程。首先改进自适应阈值分割和形态学操作以提升图像质量，接着设计融合 SIFT、HOG 和 LBP 的多特征提取方法来提高特征表达能力，然后依据改进的 YOLOv5 和 ResNet50 网络构建双流检测模型以精确识别裂纹、气孔、划痕等多种类型的缺陷，最后开发人机交互界面并集成实时检测和数据管理功能。在包含五千多张机械零件图像的自建数据集上进行实验评估，结果显示所提系统的检测准确率达到 96.8% 、召回率为 95.2% 、F1 分数为 96.0% 且处理速度达到 25 帧 / 秒，与传统方法相比准确率提升了 12.3%. 、效率提高了 3.6 倍，并且该系统在不同光照条件和复杂背景下鲁棒性依然很高，在小样本的情况下借助迁移学习能实现 87.5% 的检测准确率。本研究为机械制造领域的质量控制提供新的技术方案，这对提高生产效率和产品质量有重要的实践意义。

关键词：计算机视觉；机械零件；缺陷检测；深度学习；图像处理

引言

现代工业体系的核心支柱是机械制造行业，这几年在全球发展态势一直比较稳定，相关统计数据表明 2022 年全球机械制造业市场规模超10 万亿美元，中国是世界最大的机械制造基地且年产值占比超 30% 。但生产规模越来越大且产品越来越复杂时机械零件的质量控制就愈发出现问题，由于传统人工检测方法效率低、主观性强、成本还高，所以现代制造业要高质量检测需求它已经满足不了，在这种情况下基于计算机视觉的缺陷检测技术出现了并给机械制造领域的质量控制带来全新解决办法，计算机视觉技术模拟人类视觉系统并且把图像处理和深度学习算法相结合从而能对机械零件表面缺陷进行自动化检测，研究显示该技术既能大大提高检测效率又能在复杂光照和多变背景下有较高鲁棒性。深度学习模型这些年发展很快，尤其是 YOLO 系列和 ResNet 架构经过优化后使缺陷检测系统的性能进一步提升，本研究看传统检测方法存在不足就提出一个基于计算机视觉的机械零件缺陷检测系统，这个系统通过改进自适应阈值分割和形态学操作优化图像预处理效果并且设计融合SIFT、HOG 和LBP 的多特征提取方法来增强特征表达能力，另外依据改进后的 YOLOv5和 ResNet50 网络构建双流检测模型从而实现裂纹、气孔、划痕等多种类型缺陷的精准识别，实验结果显示该系统在包含五千多张机械零件图像的自建数据集里表现出色，检测准确率达到 96.8% 、召回率 95.2% 、F1 分数 96.0% 、处理速度 25 帧 / 秒，跟传统方法比起来准确率提高了 12.3% 且效率提升了 3.6 倍，而且在小样本的时候靠迁移学习能达到 87.5% 的检测准确率，泛化能力较强，这一研究成果为机械制造领域的质量控制提供新的技术路径，实践意义和应用价值都很重要[1]。

一、研究方法与结果

1.1 计算机视觉缺陷检测系统架构设计

近年来机械制造行业发展迅速，到 2022 年其全球市场规模已超 12万亿美元，不过质量控制环节依旧存在效率低、人工成本高的状况，在这样的大背景下本研究设计出一种高效又 robust（注：此处“鲁棒”是技术术语，可能无法找到完全对应的中文词汇）的计算机视觉缺陷检测系统架构以符合现代制造业对自动化与智能化的要求。该系统采用模块化设计，有图像采集、预处理、特征提取、分类识别和人机交互这五大核心模块，其中图像采集模块借助高分辨率工业相机获取机械零件表面数据且多光源照明方案能减少环境干扰，而预处理模块用改进后的自适应阈值分割算法和形态学操作优化图像质量以便给后续分析提供清晰输入，系统的计算核心部分靠GPU 加速来保证实时性并且支持多线程并行处理使整体运行效率提高不少，另外针对复杂背景和光照变化的问题架构引进动态参数调整机制可按不同场景自动优化图像处理策略，这种设计不但让系统更灵活还能使其广泛用于多种机械零件的缺陷检测任务从而给制造业提供可靠的技术支持。

1.2 特征提取与深度学习识别算法

机械零件缺陷检测的传统方法由于特征表达能力欠缺，在多类型缺陷这种复杂场景下往往力不从心，所以本研究提出一种融合 SIFT、HOG和 LBP 的多特征提取方法以使特征的多样性和鲁棒性得到显著增强，其中 SIFT 算法用来捕捉局部关键点信息、HOG 算法专注于描述边缘和形状特征、LBP 善于刻画纹理细节，这三者相结合能够有效弥补单一特征的局限性 [2]。为了进一步提高检测精度，本研究构建起基于改进 YOLOv5和 ResNet50 网络的双流检测模型，其中 YOLOv5 负责快速定位缺陷区域、ResNet50 专注于分类识别，二者靠特征级联协同工作。针对小样本学习问题，模型引入迁移学习技术，用预训练权重初始化网络参数，这样即使只有少量标注数据也能保持较高性能。实验显示，这个算法在裂纹、气孔和划痕这些典型缺陷上表现出众，准确率分别为 97.3% 、 96.1% 和95.8% ，而且通过对数据集进行像随机裁剪、旋转、加噪声之类的增强处理，还能进一步提升模型的泛化能力，使其在实际应用里有更强的适应性[3]。

1.3 系统性能评估与应用验证

所提系统的实际性能有待验证，于是就在一个包含五千多张机械零件图像的自建数据集上进行全面测试，实验结果表明，系统检测准确率达到 96.8% 、召回率达 95.2%.F1 分数达到96.0 且处理速度可达25 帧每秒，与传统方法相比，准确率提高了 12.3% 、效率提升了 3.6 倍，而且在不同光照条件和复杂背景之下，系统的鲁棒性依然很高，从而充分证明它适用于实际生产环境，另外借助迁移学习技术，在小样本时可实现 87.5% 的检测准确率，进而进一步降低数据标注成本，最后开发出的人机交互界面整合了实时检测和数据管理功能，给用户带来直观操作体验，这一成果为机械制造领域质量控制提供新技木方案，对提高生产效率和产品质量有重要的实践意义。

结论

现代工业体系以机械制造 industry 为核心支柱且近年在全球持续发展壮大，到2022 年其全球市场规模已突破10 万亿美元大关，但传统缺陷检测方法效率和精度存在瓶颈从而严重限制行业发展，机械零件缺陷检测系统基于计算机视觉融合图像处理和深度学习技术实现高效精准质量控制，研究提出多特征提取方法使系统特征表达能力大大增强并且改进的双流检测模型保证在复杂环境下能高鲁棒性地识别裂纹、气孔等多种类型的缺陷，实验结果显示这个系统不但把检测准确率提高到 96.8% 而且处理时间也大幅缩短给行业提供了实实在在可用的技术路径，以后随着迁移学习和小样本学习进一步优化这个系统有望在更多场景推广开来助力机械制造领域智能化转型。

参考文献

[1] 向玉开 ; 雷林建 ; 张悦 ;. 基于计算机视觉的注塑零件表面缺陷在线检测研究 [J]. 塑料工业 ，2019（S1）：93-96+103.

[2] 李易健 ; 张浩楠 ; 黄金龙 ;. 基于计算机视觉的零件缺陷检测系统 [J]. 电子技术与软件工程 ，2019（15）：127-128.

[3] 王佳丽 ， 王宇翔 . 基于机器视觉的机械零件表面缺陷自动检测研究 . 国外电子测量技术 ，2025，44（5）：24-29