为了解决亮度不均匀等复杂环境下的图像匹配问题，改进了一种基于边缘匹配的工件识别算法。该算法对原始图像和模板图像采用样条小波进行增强，用Canny算子提取的边缘信工作为匹配特征，将改进的Hausdorff距离作为图像匹配的相似性度量，在搜索过程中采用了基于种群代沟信息的自适应遗传算法，在不损失解的质量的情况下，使遗传算法求解效率得到明显的改善。实验结果表明，该算法不仅加快了匹配过程，对于光照条件的变化具有很好的适应能力，而且能有效解决不易提取边缘信息等情况下的图像匹配识别问题。

表面形貌是影响表面功能的主要因素，其中包含形状误差、波纹度、粗糙度等多种成分。方向特征是机械加工表面中的常见特征，如何有效的将其分离出来直接关系到表面质爨的评定。基于Radon变换对方向特征的敏感性，结合样条小波对方向特征的提取和对噪声的抑制作用，在拟合表面和实测表面分别实验，得到表面线性方向特征的有效提取。

采用具有线性相位的Ｂ样条小波，应用图形显示算法并结合小波变换快速算法将信号分解到不同的频带上，且分解结果和原信号长度保持一致，可对信号进行深层次的处理，克服了传统的信号处理方法不易提取微弱信息的不足，通过对矿用斜轴式柱塞泵振动信号的分析，分离出了配流副磨损，球铰松动，缺体及泵轴支撑轴承的故障特征，为液压泵的故障诊断提供了依据，并为信噪分离，微弱信号提取及设备的早期故障诊断提供了一条有效途径。