本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)分水嶺和灰靶理論在鐵譜圖像分析中的研究

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【摘要】：機(jī)械零部件的磨損是機(jī)械設(shè)備運(yùn)行時(shí)不可避免的現(xiàn)象,若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)并維修,會(huì)不斷造成材料和能源的損耗。隨著磨損的加深,會(huì)導(dǎo)致機(jī)械的一部分零件失效,甚至可能引起重大的事故,造成人員傷亡。因此,建立設(shè)備的磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)、提高故障的診斷技術(shù)具有重大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,鐵譜分析技術(shù)逐漸向智能化發(fā)展,其中鐵譜圖像的自動(dòng)化分割和磨粒分析作為重要環(huán)節(jié),對(duì)機(jī)械設(shè)備故障的準(zhǔn)確快速的診斷具有重要的意義。本文首先介紹鐵譜技術(shù)的原理、研究重點(diǎn)和存在的問(wèn)題,以及一些鐵譜圖像處理技術(shù)中常用的一些方法;由于鐵譜圖像背景顏色相對(duì)穩(wěn)定,利用3O顏色空間,基于大津閾值算法減除鐵譜圖像背景的方法(IBS-3O),該方法可以得到準(zhǔn)確去除背景的鐵譜圖像;在鐵譜圖像的質(zhì)量改善階段,使用暗通道先驗(yàn)的去霧算法(DCPH)來(lái)改進(jìn)圖像質(zhì)量。其次,本文提出了使用改進(jìn)分水嶺算法(IWA)來(lái)分割鐵譜圖像。在該算法中:首先,用大津閾值算法將原始圖像背景減除,將磨粒與背景分離開(kāi)來(lái);在使用分水嶺算法進(jìn)行分割時(shí),增加了在灰度遞增浸沒(méi)時(shí)對(duì)閾值的處理以及分水嶺算法在浸沒(méi)時(shí)標(biāo)記的四鄰域浸沒(méi)改為八鄰域浸沒(méi),解決了異常大磨粒的過(guò)分割問(wèn)題;利用灰靶理論的鐵譜圖像的磨粒識(shí)別方法(GTT),針對(duì)磨粒的濃度以及尺寸等磨粒數(shù)字特征,建立鐵譜圖像分析的標(biāo)準(zhǔn)模式,量化磨粒濃度和磨粒尺寸等參數(shù),將量化后的參數(shù)進(jìn)行灰靶變換與標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較,通過(guò)靶心度實(shí)現(xiàn)磨粒的濃度分析。最后,根據(jù)本文所取得的研究成果,以VC++6.0為軟件平臺(tái)加載了OpenCV函數(shù)庫(kù),搭建了一個(gè)鐵譜圖像處理分析系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)鐵譜圖像的預(yù)處理、背景減除及邊緣檢測(cè)、磨粒分割、磨粒分析等工作。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH17;TP391.41

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本文編號(hào)：1286968