基于數(shù)字圖像處理技術的磨粒圖像分析與識別方法的研究.pdf

1、機械設備在運轉(zhuǎn)過程中，摩擦副的相對運動會產(chǎn)生大量的磨損顆粒，研究事實證明這些磨粒由于磨損機理的不同而具有各自的特征。鐵譜技術以磨損產(chǎn)生的微觀顆粒為研究對象，通過分析機器中各種類型磨損顆粒的數(shù)量及趨勢，監(jiān)測機器所處的狀態(tài)，進而預測機器可能發(fā)生的故障。 隨著計算機技術的發(fā)展，將圖像處理、模式識別和人工智能的方法與鐵譜技術相結合，研究和開發(fā)基于鐵譜磨粒圖像自動識別的機械設備智能化狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是使鐵譜技術適應現(xiàn)代化機械監(jiān)測的需

2、要和發(fā)揮其工業(yè)應用價值的必然趨勢。 本文在總結國內(nèi)外近年來將圖像技術應用于鐵譜分析的基礎上，針對目前國內(nèi)鐵譜圖像系統(tǒng)所存在的問題，圍繞磨粒圖像定性分析所必須解決的圖像處理、特征提取和磨粒識別三個基本問題展開了一系列的工作。首先在圖像處理上，采用新穎的均值平移濾波算法和競爭聚類算法實現(xiàn)圖像的無監(jiān)督自動分割，并運用數(shù)學形態(tài)學的方法完成了磨損顆粒與圖像的分離；其次在特征提取上，除了常規(guī)的形態(tài)學特征外，本文將分形理論引入磨粒邊界細節(jié)和表