機(jī)械的磨損狀況的檢測(cè)一直一來是工業(yè)和學(xué)術(shù)研究的重要課題,而磨損狀況又與磨損產(chǎn)生的磨粒密切相關(guān),所以研究磨粒的特征是一種研究機(jī)械磨損非常好的手段。磨粒的特征分析是一種通過分析磨粒間接得到磨損狀況的方法,由磨損狀況得知機(jī)器的運(yùn)行狀況。針對(duì)人工分析磨粒分析的不足,本文在總結(jié)了磨粒特征的國(guó)內(nèi)外分析方法基礎(chǔ)上,運(yùn)用數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別算法結(jié)合摩擦學(xué)中磨損磨粒的特點(diǎn),提出了一種基于數(shù)字圖像的磨粒特征分析方法,針對(duì)磨粒的形狀和紋理進(jìn)行了分析,并使用相關(guān)程序得到了實(shí)現(xiàn)。本文采用了電子顯微鏡及其配套驅(qū)動(dòng),完成了對(duì)磨粒圖像的采集工作,在Visual Studio 2015開發(fā)平臺(tái),使用了C++和OpenCV一些函數(shù)庫對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理、背景分割、磨粒計(jì)數(shù)、輪廓提取。然后對(duì)圖像進(jìn)行了形狀特征的提取,主要提取了曲率半徑和一些幾何參數(shù);對(duì)磨粒進(jìn)行了紋理特征提取,紋理特征由細(xì)節(jié)紋理特征和全局紋理特征組成,提取方法是:檢測(cè)Harris角點(diǎn),用LBP算子對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行提取特征,將提取的特征使用K-Mean聚類,構(gòu)成細(xì)節(jié)紋理特征,對(duì)整幅圖片進(jìn)行LBP特征提取,并進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì),構(gòu)成全局紋理特征。最后使用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)磨...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究路線圖1-1

第1章緒論磨損狀況和故障，提前對(duì)未發(fā)生的故障進(jìn)行處理，提高設(shè)備的安全性和使用壽命。(3)降低成本，由于程序的智能化和計(jì)算機(jī)的高性能，將大量減少專業(yè)人員的需求，減少用工成本，提高企業(yè)利潤(rùn)。(4)操作簡(jiǎn)單，操作人員不同知道大量的專業(yè)知識(shí)，只需了解通用的電腦知識(shí)和圖像采集，....

圖1-2磨粒樣本

圖2-1磨損階段圖

第2章磨損機(jī)理與磨粒的特征研究磨損一般由設(shè)備零件的磨損、腐蝕、疲勞等造成的，磨損過程比損過程形成不同的磨損表面，不同的磨損表面也會(huì)影響摩擦的性過程中的產(chǎn)物，磨粒的形狀、大小、數(shù)量含有豐富的摩擦磨損信損的表面磨粒更容易獲取，本文就是通過分析磨粒對(duì)設(shè)備的磨損此必須先了解一些典型....

圖2-2粘著磨損磨粒

燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文形成粘著點(diǎn)，隨著機(jī)械運(yùn)動(dòng)接觸面將將會(huì)斷開，使得其中一個(gè)表面的材料研究者都認(rèn)為粘著形成必須在一定的著磨損的程度[18]，摩擦力決定破壞力系。粘著點(diǎn)形成的情況十分復(fù)雜，它原因、摩擦系數(shù)和磨損程度盡管都不轉(zhuǎn)移，同時(shí)滑動(dòng)方向上也形成不同程由于前兩類粘著磨損對(duì)設(shè)備運(yùn)....

本文編號(hào)：3946202