基于显微图像识别的在线润滑油中磨粒分析方法

针对现有显微图像油液磨粒监测技术的芯片结构的不足,改进微通道与外通道结合处结构,减小了微通道被阻塞的可能性,提高了检验精度。为了提高机器润滑油中金属磨粒在线图像识别的准确性,分析图像运动模糊退化模型,并以自相关函数估算模糊尺度,采用基于维纳滤波的图像恢复算法获得清晰的磨粒图像;应用图像差值与最大类间方差法(Otsu)对图像进行分割并对分割后的磨粒图像计数获得磨粒等效直径和分布。研究结果表明,该图像分割方法提高了油液磨粒的在线实时检测的准确率,其精度达95%以上。     

基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法研究

鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明：基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。     

基于分层模糊支持向量机的油液磨粒自动识别

提出基于模糊支持向量机的机械设备在用油液磨粒自动识别方法。首先利用K-均值聚类算法对磨粒图像进行分割,提取磨粒的形状尺寸特征参数、边缘细节特征参数、表面纹理特征参数作为其量化表征,分别选择最能反映待识别磨粒特征的参数作为各个二分类器的输入向量;然后结合二叉树法和一对多法间接构造磨粒的分层多类别分类器模型,在训练过程中同时利用粒子群算法优化分类器的参数,建立一种参数自适应的模糊支持向量机分层多类别分类模型。将该模型应用到旋挖钻机在用油液的磨损颗粒识别中,识别率最高达90%。该模型结构简单、分类精度好,在磨粒识别领域较大的工程应用价值。     

一种混合遗传算法在彩色图像分割中的应用

磨粒图像分割是磨粒识别的基础,其分割精度直接影响到磨粒自动识别的精度。在磨粒图像RGB彩色空间,选择其3个正交彩色特征,应用遗传算法和类间最大方差法对其分割,依据F isher判别函数选择其最佳特征与最佳阈值,实现了磨粒彩色图像的分割。大量磨粒图像分割实践证明,该分割方法具有分割精度较高、计算速度快、自适应性强等特点,是铁谱磨粒彩色图像自动分割较理想方法之一。     

基于图像特征的船用在线铁谱系统可测性评价方法

磨粒分析是船舶动力装备健康监测的重要手段之一,但船用润滑油因污染严重导致润滑油劣化,进而影响铁谱磨粒分析的有效性。为了验证在线铁谱在船舶发动机磨粒监测的有效边界条件,以长江航道局吸盘3号挖泥船3号机油底壳滑油为样本,通过分析润滑油的劣化程度定量确定了在线铁谱系统失效边界。采集不同污染程度的滑油油样,通过在线铁谱获取未沉积磨粒和沉积磨粒的两组图像。通过对磨粒图像的分析,研究磨粒浓度对磨粒图像分割精度的影响,获得磨粒浓度与铁谱磨粒图像有效性之间的关系,并构建亮度和平均梯度2种铁谱图片可测性评估方法。实验验证表明,2种方法均能有效分辨有效图片和无效图片,为铁谱图片的有效分析和铁谱实时在线分析奠定了可靠性基础。     

气泡高干扰在线铁谱视频图像的磨粒快速分割算法研究

针对在线铁谱视频图像气泡高干扰所面临的磨粒分割困难问题,提出一种气泡高干扰在线铁谱视频图像的磨粒快速分割算法。首先运用运动检测的方法确定视频中气泡的位置,并用相邻帧相同位置的图像信息对气泡区域进行处理,再使用双边滤波对处理后的图像进行平滑去噪,实现气泡干扰的初步抑制;最后基于抑制气泡图像的灰度直方图,对每一帧图像选取其自适应的阈值,实现在线铁谱视频图像中磨粒的快速分割。该研究为在线铁谱的磨粒分割与后续对磨粒特征的智能提取和分析奠定了基础。     

油液在线监测系统中的磨粒识别

针对机械设备磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统.根据系统的光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标.基于最小二乘支持向量机设计了两类磨粒分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取.在此基础上,根据磨粒识别体系,设计了磨粒综合分类器.最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明,系统的识别精度达到95%以上,满足磨粒在线监测要求.     

融合颜色与形状信息的铁谱磨粒链分割方法研究

为了对铁谱图像中的磨粒链进行有效分割,提高磨粒特征提取的精度,通过分析铁谱磨粒链图像不同区域的特点,提出一种融合铁谱图像颜色、形状特征信息的磨粒链分割方法。该方法首先基于形态学运算对磨粒链分割方法,对异常大磨粒进行提取并断开磨粒链黏连部分,然后利用标记分水岭与灰色聚类的方法对磨粒链进行分割,最后考虑到不同磨粒链颜色信息存在差异,结合自适应阈值法对灰色聚类进行改进,从而实现磨粒链的自适应分割。结果表明,相较于传统分割方法,提出的方法能有效避免过分割与欠分割,分割效果较好,适用性高,操作简单。     

全视场在线图像可视铁谱磨粒显微成像特性分析

为了评估全视场在线图像可视铁谱磨粒显微成像特性,提出了一种反射光显微成像模型。首先,基于朗伯余弦与小角度散射理论建立了全视场(OLVF)的反射光辐照度模型,实现了磨粒显微成像清晰度定量评价。然后,仿真计算磨粒显微成像的反差透视比,确定了最优光学倍率和适用于全视场OLVF探测的油液衰减系数范围,明确了光学参数对磨粒显微成像质量的影响规律。结果显示：光学倍率为2.0×且油液衰减系数≤2.0条件下,磨粒沉积于物方视场的主光轴附近,全视场OLVF可获得最佳磨粒显微成像清晰度。最后,开展了磨粒显微成像实验测试,结果表明：全视场OLVF能够从油液衰减系数小于2.0的在用液压油和齿轮油中获取反射光谱片图像,并提取磨粒视觉信息进行磨损在线监测。     

油液在线监测系统中磨粒识别技术研究

针对磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统。根据系统光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标。基于最小二乘支持向量机设计了磨粒两类分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取;根据磨粒识别体系,设计了基于最小二乘支持向量机的磨粒综合分类器。最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明本系统具有较高的检测精度和识别效果。     

基于显微图像的在线润滑油中磨粒识别

针对现有润滑油磨粒监测技术的不足,提出一种将微流控技术与铁谱技术相结合的磨粒在线检测方法。该系统用微流控芯片取代传统铁谱片并显微成像;在图像的模糊恢复上,采用基于运动模糊图像微分与自相关的方法进行模糊尺度计算,应用维纳滤波方法对模糊图像进行模糊恢复,得到纹理及边界更加清晰的图像;在磨粒特征的提取上,运用颜色特征用来识别磨粒的成分,包括铁质磨粒、有色金属磨粒和氧化物磨粒,运用尺度和形状等特征识别磨粒产生的磨损机制;在颗粒的识别上,应用灰色关联分析方法实现磨粒的自动识别。该磨粒在线监测系统不仅能对磨粒进行计数,也可以对磨粒类型进行判断,其准确率达到90%。     

图像可视在线铁谱传感器的图像数字化处理技术

为实现图像可视在线铁谱传感器的磨粒图像自动辨识,建立数字图像获取系统,探讨铁谱图像数字化处理方法。研究了铁谱图像的预处理方法,对比在RGB和YUV颜色空间对铁谱图像的灰度化处理效果,采用不同的微分模板对平滑后图像进行锐化处理;探讨减背景法和自动阈值法在铁谱图像磨粒分割中的应用效果;给出适用于在线铁谱图像的定量描述方法。研究表明,采用YUV颜色空间的明视度分量可以得到平滑的灰度图像,合理的模板选择可以使微分法在锐化磨粒边缘的同时保持整体图像的平滑;铁谱图像的磨粒分割结果表明,减背景法由于采用人工选取门限值而难以适用于在线铁谱图像的处理,而自动阈值法可以根据铁谱图像自动选取合适的阈值以达到良好的分割效果;采用磨粒百分覆盖面积作为定量指标可反应良好分割的铁谱图像中的磨粒统计质量分数。     

基于差商的油液监测铁谱图像自适应分割

针对油液监测中铁谱磨粒图像分割阈值难以选取的问题,本文提出一种基于差商的自适应铁谱图像分割算法。首先,将铁谱磨粒灰度图像转换成三维灰度直方图,并对其进行切片分析;然后,引入Newton插值多项式,将不同切片所得的频数作为切片灰度-频数曲线的插值点,基于差商构造第一类可接受函数和第二类可接受函数,结合实验数据确定两类误差,选取同时满足两类误差的最小灰度值作为分割阈值;最后,用本文方法对不同类型的磨粒图像以及添加高斯噪声和椒盐噪声后图像分别进行分割实验,并与经典的迭代阈值法、Otsu算法、最大熵法进行了比较。实验结果表明,本文方法受噪声干扰较小,误检率和漏检率整体优于其他3种算法。对分割所得的磨粒图像进行特征提取,并利用支持向量机进行识别,本文方法对3种故障磨粒识别准确率最高,达到82.86%,虽在运行时间上无明显优势,但综合性能最优,能满足油液监测过程中铁谱图像自适应分割的需求。     

电感式油液磨粒传感器系统设计

油液中的磨粒可反映发动机等设备的磨损状况,为实现油液金属磨粒的在线监测,基于电磁感应原理建立了三线圈传感器的数学模型,通过仿真分析传感器最佳结构参数(内径、间隙、宽度等),利用相干解调模型提取磨粒信号,并分析磨粒信号产生原理.系统采用多层屏蔽结构,可有效减少外部的磁场干扰,设计的传感器检测系统接入风机齿轮箱油路进行相关试验.试验结果表明,本系统可对磨粒信号进行有效提取,且磨粒信号同时受磨粒速度及磨粒尺寸的影响,可在流量为1～18 L/min的工况下实现187 μm铁磁性金属磨粒和578 μm非铁磁性金属磨粒的检测,后续可结合BP神经网络对油液金属磨粒各特征参数进行自适应判别,对今后油液磨粒在线监测设备的开发提供了理论支撑及技术支持,为机械设备故障诊断提供重要依据.     

非监督层次化模糊相关的人体红外图像分割

针对当前多级模糊熵算法在分割人体红外图像时,存在划分数需人工指定,全局划分导致熵的信息度量精度受背景干扰,分割精度不高等问题,提出了非监督层次化模糊相关分割。首先采用熵率法将图像划分为若干超像素,确保区域一致性,提高后续处理效率;随后,用准确度量划分适当性的模糊相关来描述图像,构建模糊相关图割2-划分算子,提高层次化分割中单步分割的精度。2-划分算子的核心思想是利用提出的递推计算策略,快速搜索最大模糊相关时目标和背景的划分概率,并用其来设置图割的数据项,实施超像素的模糊相关图割2-划分。最后将2-划分算子与自顶向下的非监督层次化分割策略相结合,迭代地对目标超像素区域实施2-划分,自适应确定划分数,获得人体目标。实验结果表明:较常用算法,该算法不但能自动确定划分数,而且分割精度还提高了约18%,运行时间约为3.8s,能有效用于人体红外图像分割的工程实践中。     

支持向量机在油液磨粒在线监测系统中的应用

在发动机油液在线监测系统中,运用支持向量机的方法对油液中的磨粒进行分类识别,并结合运用最近邻法对分类器的训练过程进行优化;其中基于支持向量机的磨粒分类器的输入为磨粒的主轴长度、孔隙率、圆度、角二阶矩、梯度熵和纹理相关性等参数,输出为滑动磨粒、切削磨粒、球状磨粒和疲劳剥块4种磨粒种类;搭建油液在线监测实验平台进行磨粒分类识别实验,结果表明,基于支持向量机的磨粒分类器的分类准确率高达94.7%,并且由于最近邻法的使用分类器的处理速度也提高了30%.     

模糊散度理论在铁谱磨粒识别中的应用

从模糊集合的理论出发,将对称交叉熵和模糊散度理论应用于铁谱磨粒识别,分析比较了两种不同模糊隶属度函数条件下的图像分割效果,最后提出了用图像的骨架变化来提取铁谱磨粒图像形状特征的方法.     

基于图像增强的OLVF反射光磨粒图像分割算法

针对反射光磨粒图像中亮度过高和过暗部分难以识别的问题,提出一种基于图像增强的OLVF(On-Line Visual Ferrograph)反射光磨粒图像分割算法.对原始图像进行背景减操作,大致区分出磨粒部分;利用形态黑帽操作增强反射光磨粒图像,使图像总体亮度均衡.对增强后的图像应用Canny边缘检测操作分割出磨粒,利用Otsu算法获取H-minima校正图像的阈值以消除局部极值干扰.最后,运用膨胀腐蚀开闭操作填充孔洞,实现了OLVF反射光磨粒图像分割,获得了准确、连续的磨粒图像.与其他同类算法相比,该算法有效抑制了反射光影响,更好地保留磨粒图像信息.     

大功率矿用减速器油液在线监测技术的应用

集成图像可视在线铁谱传感器和在线黏度传感器,设计了一种大功率矿用减速器磨损状态在线监测系统,采用多级监测技术实现了井下减速器的远程监测。将该系统用于超重型刮板输送机动力部的油液监测,结果表明,该系统能够实现润滑油的远程监测;通过监测发现经过跑和后的减速器油液里磨粒尺寸大多在50μm以上,与实际情况相符。     

静电传感器在油液在线监测系统中的应用

将静电传感器技术运用到油液在线监测系统中去,对机械设备的磨损情况进行分析;研究了油液磨粒荷电机制,以及磨粒荷电量的影响因素;提出了一种改进的静电传感器测量模型,利用大型有限元分析软件ANSYS,对影响静电传感器性能的主要因素进行了仿真分析,并对传感器的结构进行了优化设计;研究了磨粒浓度与传感器测量电压之间的关系,运用静电传感器在线监测机械设备润滑油中磨损颗粒的荷电情况,得到设备磨损的监测结果,验证了静电监测方法的有效性。