哈尔滨理工大学学报
哈爾濱理工大學學報
합이빈리공대학학보
JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2012年
4期
46-51
,共6页
陶辉%冯伟%贺石中%陈闽杰
陶輝%馮偉%賀石中%陳閩傑
도휘%풍위%하석중%진민걸
在线铁谱%磨损分析%图像纹理特征%神经网络
在線鐵譜%磨損分析%圖像紋理特徵%神經網絡
재선철보%마손분석%도상문리특정%신경망락
采用在线铁谱图像表征机器磨损状态是铁谱诊断技术的核心和瓶颈.针对在线油液监测获取的磨粒图像信息,设计了一种融合在线铁谱图像特征信息的磨损状态诊断方法,首先通过对原始图像进行灰度化、直方图阈值二值化、高斯与椒盐增强、模板锐化、多次膨胀与腐蚀、边界跟踪、自适应阈值分割处理,获得较为准确的图像磨粒量化统计质量分数信息来量度相对磨损浓度;再融合能量、熵、惯性矩、局部平稳性等图像纹理特征对磨损状态进行分析、诊断、评价;最后采用RBF神经网络技术对铁谱磁性磨粒进行自动识别.实验验证了该方法的创造性和可行性.
採用在線鐵譜圖像錶徵機器磨損狀態是鐵譜診斷技術的覈心和瓶頸.針對在線油液鑑測穫取的磨粒圖像信息,設計瞭一種融閤在線鐵譜圖像特徵信息的磨損狀態診斷方法,首先通過對原始圖像進行灰度化、直方圖閾值二值化、高斯與椒鹽增彊、模闆銳化、多次膨脹與腐蝕、邊界跟蹤、自適應閾值分割處理,穫得較為準確的圖像磨粒量化統計質量分數信息來量度相對磨損濃度;再融閤能量、熵、慣性矩、跼部平穩性等圖像紋理特徵對磨損狀態進行分析、診斷、評價;最後採用RBF神經網絡技術對鐵譜磁性磨粒進行自動識彆.實驗驗證瞭該方法的創造性和可行性.
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