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。     

基于形态学算法分割铁谱图像研究

在铁谱图像分析与研究中,为实现对铁谱图像的准确性与自动快速分割,首先将二值化图像进行边缘干扰去除并用形态学重构滤除明暗区域,然后采用形态学膨胀与腐蚀消除目标区域内细小孔洞,最后基于形态学分水岭方法实现自动探测目标区域并分割粘连重叠磨粒,大大提高了铁谱图像分割精度,另外由于使用形态学方法处理图像,加快了图像处理的速度,使...     

自动阈值法在铁谱图像磨粒分割中的应用

铁谱图像处理、分析的目的就是要通过对图像中磨粒信息的研究来判断机械磨损形式及故障原因,而磨粒信息的获取依赖于铁谱图像磨粒的分割和磨粒特征的提取。本文将数学形态学中的自动阈值算法引入铁谱磨粒图像的分割中,利用MATLAB程序成功地完成了磨粒图像的分割,有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

自动阈值法在铁谱图像磨粒分割中的应用

铁谱图像处理、分析的目的就是要通过对图像中磨粒信息的研究来判断机械磨损形式及故障原因，而磨粒信息的获取依赖于铁谱图像磨粒的分割和磨粒特征的提取。本文将数学形态学中的自动阈值算法引入铁谱磨粒图像的分割中，利用MATLAB程序成功地完成了磨粒图像的分割，有助于实现铁谱磨粒的自动识别。     

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。     

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。     

用阈值法自动分割某内燃机铁谱磨粒图像

利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标。铁谱原始图像需要平滑、滤波、磨粒分割等预处理,才能有效地减少噪声污染并简化数据处理。探讨了铁谱图像的预处理技术,采用自动阈值分割法对某内燃机铁谱图像进行处理,验证了该方法的有效性。     

一种彩色铁谱图像自动分割方法

铁谱图像有效分割是实现铁谱图像自动化分析的基础,但彩色磨粒图像背景颜色相对单一,磨粒区域同时包含亮区域和暗区域且与背景色差较大,且部分磨粒存在黏连的情况,因此铁谱图像的有效分割难以实现。根据彩色铁谱图像特点,提出基于两次K-means颜色聚类分离磨粒区域与背景区域后,再对磨粒区域采用改进的分水岭算法分割黏连磨粒的图像分割方法。该方法解决了铁谱图像中亮暗磨粒同时存在的情况下磨粒提取不完全的问题,并实现了黏连磨粒的分割。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于Faster R-CNN的齿轮箱铁谱磨粒识别

在利用铁谱技术对齿轮箱磨损状态进行评估时,存在磨粒特征提取困难且磨粒识别的数量有限的问题,基于铁谱磨粒图像特性,提出基于Faster R-CNN算法的铁谱磨粒识别。该算法采用ResNet-34网络完成铁谱磨粒特征自动提取,并采用RPN网络实现对图像中多个磨粒的识别。通过实验对Batch_Size和学习率超参数进行优化,使用超参数优化后的Faster R-CNN算法进行实验。结果表明:该方法克服了磨粒交叉引起的识别难点,能识别一副图像中的多个磨粒,能统计各类磨粒数量,且准确率较高;在磨粒背景颜色不同、存在噪声干扰等情况下,该方法仍能够准确判断磨粒类型,具有较好的稳定性。     

基于在线铁谱图像的磨损机理智能辨识

基于状态的维护(Condition based maintenance,CBM)理念为机器健康状态维护提出了实时监测的新挑战。现有研究由于缺乏在线信息获取手段,磨损状态监测逐渐成为CBM的技术瓶颈。基于特征磨粒的磨损机理判断方法已经被广泛应用在离线磨损分析中,但是在线磨损机理的表征依然是一个很大的问题。针对基于在线铁谱图像的磨损机理开展研究。为了在一副在线铁谱图像中获得分离的磨粒图像,研究磨粒在在线铁谱传感器中的沉积机理。研究结果表明,磨粒链是图像中的主要形态,这是由于先前沉积的磨粒产生的局部磁场所致。设计一种依靠自适应调节沉积时间的在线磨粒沉积方法。运用该方法可以在在线铁谱图像中获得分离的磨粒,为特征磨粒的特征辨识提供了便利。参考分析铁谱知识,提取特征磨粒的4种形态学特征(当量尺寸、长径比、形状因子和分形维数)以综合表征4种典型磨损机理,包括正常、切削、疲劳、严重滑动磨损。采用反馈式人工神经网络构建自动磨损机理辨识模型。采用离线铁谱图像样本验证所建模型,结果表明该模型可以识别在线磨粒图像中的特征磨粒。对在线磨损机理表征方法进行了有意义的探索,所得研究成果将为在线磨损状态表征提供可行方法。     

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。     

铁谱磨粒图像多焦点融合算法研究

铁谱分析技术是一种常用的磨损监测技术。受限于高倍物镜下的景深限制,一张铁谱大磨粒图像往往只有局部聚焦清晰的特征。为了能够解决在高倍物镜下铁谱大磨粒图像的自动化清晰采集以及高质量图像融合问题,设计并构建一套自动化扫描显微系统,该系统可进行多焦点铁谱图像的自动扫描采集;同时,提出一种基于相位一致性的铁谱磨粒图像多焦点融合算法,对自动扫描的多焦点图像进行融合,得到清晰的磨粒图像。实验结果表明,设计的自动化扫描显微系统能快速完成多焦点铁谱图像的自动化采集流程,提出的图像融合算法相较于传统的小波图像融合算法具有更高的图像评价质量,并能获得更加清晰的图像边缘信息。     

多尺度气泡尺寸分布数字图像测量方法研究

鼓泡塔是一种广泛应用于能源和环境领域的多相流反应器,鼓泡塔中气泡的大小和浓度对于研究鼓泡塔中"三传一反"过程具有重要意义。采用高速摄像法和数字图像处理技术开展了鼓泡塔中内多尺度气泡尺寸分布测量研究,针对气泡识别过程中密集气泡易发生重叠的问题,提出基于曲率计算的凹点匹配与圆周拟合的重叠气泡分割与轮廓重构算法。搭建了鼓泡塔反应器实验装置,针对星型、均匀和方形3种不同进气孔形态的气泡分布器开展了实验研究,分析了不同尺度气泡的尺寸分布规律。试验结果表明:该算法不仅能够有效地从图像中提取轮廓清晰完整的气泡,而且能够对图像粘连重叠的气泡进行准确分割,从而可精确地获得多尺度气泡尺寸分布。随着气体流量的增加,小气泡的数量急剧增加,同时产生更大的气泡;气泡的最大直径和Sauter平均直径均随气体流量的增加而增大,且两者的比值基本保持不变,即分布器形式对气泡尺寸分布均匀性有影响,方形分布器产生气泡最均匀,气含率相对其他两种分布器更高。实验结果证明了图像分割与轮廓重构方法在气液两相流中气泡参数在线测量的可行性。     

曲波域铁谱磨粒图像特征提取方法研究

曲波变换具有多尺度分析能力,与小波变换相比可更好地表达图像的曲线特征.为有效描述铁谱磨粒的形貌特征,提出一种曲波域图像特征提取方法.利用曲波变换将磨粒图像进行分解,得到不同尺度的曲波系数;根据曲波系数统计分布特点,采用广义高斯分布模型对细尺度和精细尺度曲波系数分布进行建模;提取粗尺度曲波系数的均值、标准差、能量和熵等统计特征,以及细尺度和精细尺度曲波系数的广义高斯分布模型参数描述磨粒特征.将提取的特征用于发动机典型磨粒识别,识别成功率达到了88.9%,表明该方法所提特征能很好地表达铁谱磨粒的形貌特征.     

磨粒图象背景光照不均匀分布图象预处理

针对磨粒图片背景亮度呈现分布不均的问题，采用两种计算机图象处理方式进行了预处理，得到比较完整的二值图。第一种方式是：在没有铁磨粒情况下采集背景亮度变化，通过数字处理得到背景亮度变化的差值，然后将亮度补偿到铁谱图上。试验结果表明，该方法在边缘信息损失很小的情况下，得到磨粒二值图。第二种是：在不能得到背景光的条件下，通过一阶和二阶差分处理及其变形方法，来消除背景梯度变化，从而消除背景光的低频噪声。从试验效果来看，一阶和二阶差分不仅能进行边缘检测，而且能通过卷积运算消除背景光分布不均，磨粒边缘有点扩大，有些少量信息损失掉了，这种损失可以用图象形态学中的腐蚀的方法消除。两种方法相比，采用背景补偿的方法效果更好一些，在条件许可的情况下尽量采用背景光补偿方法：     

气液两相流中上升气泡体积的计算方法

通过高速摄像机拍摄气液两相流中上升气泡的运动过程,分别记录不同直径的气孔所产生的单个气泡上升过程的连续图像,结合数字图像处理技术,提取了气泡的面积、当量直径、几何中心、速度、加速度等特征参数.并在此基础上,应用两种计算气泡体积的方法:几何方法和受力分析法,实现了气泡体积的初步计算.几何方法计算气泡体积是根据图像中气泡的形状构造一个与气泡体积相当的椭球体,进而计算椭球体的体积;而受力分析的方法则是通过分析气泡在垂直方向上的受力情况,根据牛顿第二定律推导出气泡体积的计算公式.并对两种方法计算出的气泡体积值进行分析对比,阐明了这两种方法适用情况,计算出单个气泡上升情况下的气相体积含气率.     

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。