發(fā)布時(shí)間：2017-06-08 05:14

  本文關(guān)鍵詞：基于鐵譜技術(shù)的油液監(jiān)測(cè)數(shù)字化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：磨損會(huì)導(dǎo)致材料的消耗,影響機(jī)械設(shè)備的使用壽命和可靠性。鐵譜技術(shù)是一種有效的磨損工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,本文針對(duì)傳統(tǒng)鐵譜分析存在不同的人分析同一張譜片可能得出不同結(jié)過的缺點(diǎn),且沒有實(shí)用的診斷軟件系統(tǒng)投放于市場(chǎng),對(duì)磨粒圖片進(jìn)行數(shù)字化的研究,將油液中的磨粒進(jìn)行分類和統(tǒng)計(jì),為機(jī)械設(shè)備故障診斷奠定基礎(chǔ)。具體研究?jī)?nèi)容如下：(1)尋找出一種合理有效的磨粒分割方法。采用實(shí)際磨粒圖片進(jìn)行分割算法的研究,確定了基于區(qū)域生長(zhǎng)的RGB顏色特征的分割法去除磨粒圖片的背景,減小了人工取點(diǎn)的誤差：通過對(duì)磨粒圖片進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)實(shí)驗(yàn),確定了生長(zhǎng)準(zhǔn)則；選用Ostu自動(dòng)分割法,實(shí)現(xiàn)了磨粒與沉積鏈的分離。(2)分析磨粒的特征參數(shù)。提取不同磨粒的特征參數(shù)(尺寸、顏色、紋理),通過參數(shù)分析,確定了不同特征參數(shù)對(duì)磨粒識(shí)別的影響程度以及影響磨粒識(shí)別的特征參數(shù)范圍。(3)提出了一套對(duì)磨粒的類型和成分識(shí)別有效的算法。對(duì)常用智能識(shí)別理論(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、灰色關(guān)聯(lián)分析)的原理以及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析,選擇了適合本研究要求的識(shí)別理論。(4)利用Visual Basic 2008編寫磨粒識(shí)別軟件,將上述(1)、(2)、(3)提出的理論轉(zhuǎn)化為編程語言,并實(shí)現(xiàn)了磨�；咎卣鞯奶崛�。采用實(shí)際磨粒圖片進(jìn)行了分割和分類統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證,結(jié)果證明了分割算法和識(shí)別方法是合理且有效的。
【關(guān)鍵詞】：摩擦磨損 鐵譜技術(shù) 圖像識(shí)別 編程
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH17;TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-20
• 1.1 研究背景10-17
• 1.1.1 油液分析技術(shù)11-12
• 1.1.2 鐵譜技術(shù)概述12-13
• 1.1.3 磨粒智能識(shí)別的研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2 研究?jī)r(jià)值與意義17-18
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容18-20
• 2 磨損機(jī)理與磨粒類型的研究20-28
• 2.1 磨損分類20-24
• 2.1.1 磨損階段20-21
• 2.1.2 磨損機(jī)理21-24
• 2.2 磨粒種類及特征24-27
• 2.2.1 磨粒分類24-25
• 2.2.2 磨粒特征及形成機(jī)理25-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 3 鐵譜圖像處理算法研究28-52
• 3.1 數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)28-29
• 3.1.1 圖像分類29
• 3.1.2 圖像數(shù)字化29
• 3.2 圖像預(yù)處理29-33
• 3.3 圖像灰度化33
• 3.4 圖像增強(qiáng)處理33-35
• 3.5 圖像分割35-44
• 3.5.1 基于區(qū)域生長(zhǎng)的磨粒圖像背景減除36-42
• 3.5.2 Ostu分割法42-43
• 3.5.3 分割流程圖43-44
• 3.6 磨粒形態(tài)學(xué)運(yùn)算44-45
• 3.7 磨粒標(biāo)號(hào)45-49
• 3.7.1 磨粒邊界提取45-47
• 3.7.2 種子填充47-49
• 3.8 圖像處理算法實(shí)例49-51
• 3.9 本章小結(jié)51-52
• 4 磨粒特征參數(shù)的提取與識(shí)別52-74
• 4.1 磨粒特征參數(shù)計(jì)算52-67
• 4.1.1 尺寸參數(shù)52-59
• 4.1.2 顏色參數(shù)59-64
• 4.1.3 紋理參數(shù)64-67
• 4.2 識(shí)別方法67-73
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法67-70
• 4.2.2 灰色關(guān)聯(lián)方法70-71
• 4.2.3 磨粒識(shí)別次序71-73
• 4.3 本章小結(jié)73-74
• 5 磨粒智能識(shí)別系統(tǒng)74-88
• 5.1 系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)74-80
• 5.1.1 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)74-76
• 5.1.2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)76-80
• 5.2 結(jié)果分析80-86
• 5.2.1 磨粒分割結(jié)果分析80-82
• 5.2.2 磨粒識(shí)別結(jié)果分析82-86
• 5.3 本章小結(jié)86-88
• 6 結(jié)論88-90
• 參考文獻(xiàn)90-94
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果94-98
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集98

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