融合提升小波和霍夫變換的磨粒紋理提取及識(shí)別.pdf

1、隨著現(xiàn)代設(shè)備技術(shù)的不斷發(fā)展，如何能有效的對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和故障診斷成為了人們熱點(diǎn)關(guān)注問(wèn)題。鐵譜分析技術(shù)是一種廣泛應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的有效手段，近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)和智能化技術(shù)的興起與發(fā)展，使得鐵譜分析技術(shù)也向著自動(dòng)化、智能化發(fā)展。鐵譜圖像分析技術(shù)主要包括鐵譜圖像分割和鐵譜圖像磨粒分析與識(shí)別兩個(gè)方面，磨粒的分析與識(shí)別是鐵譜圖像分析技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如何有效的對(duì)磨粒特征如紋理特征進(jìn)行提取是磨粒準(zhǔn)確識(shí)別的

2、前提，磨粒類型的準(zhǔn)確識(shí)別是機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的主要依據(jù)來(lái)源。
　　本文首先對(duì)鐵譜圖像分析技術(shù)的原理、發(fā)展和研究現(xiàn)狀作了介紹；對(duì)機(jī)械磨損機(jī)理及磨粒類型進(jìn)行了概述，并介紹了圖像處理的一些常用方法，如中值濾波、形態(tài)學(xué)處理、大津閾值法等；再對(duì)分水嶺分割算法以及分割后的磨粒表面紋理研究方法進(jìn)行了介紹。
　　針對(duì)鐵譜圖像磨粒紋理提取問(wèn)題，本文提出基于D4提升小波的磨粒紋理特征提取方法(LWTE)。該方法首先在 RGB空間，分別對(duì)

3、R、G、B三個(gè)通道圖像進(jìn)行濾波、形態(tài)學(xué)等預(yù)處理；然后再對(duì)各個(gè)通道圖像進(jìn)行D4提升小波變換，得到磨粒紋理的垂直、水平、對(duì)角三個(gè)方向的細(xì)節(jié)信息；再利用模極大值來(lái)提取三個(gè)通道的磨粒紋理，并通過(guò)或運(yùn)算將各個(gè)通道的磨粒紋理進(jìn)行融合，從而得到具有磨粒紋理的圖像。
　　在對(duì)磨粒紋理進(jìn)行提取后，本文提出基于霍夫變換的磨粒紋理識(shí)別方法(HTTI)。該方法主要針對(duì)異常大磨粒如嚴(yán)重滑動(dòng)磨粒和疲勞磨粒，首先對(duì)紋理圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)概率霍夫變換，可以得到紋理中的