潤滑油的磨粒圖像能反映柴油機的磨損狀態(tài),但磨粒圖像的特征參數(shù)提取方法不一.選用不同的小波進(jìn)行圖像處理,得到的結(jié)果也存在差異.通過對潤滑油的磨粒圖像進(jìn)行多種小波分析,提取出能夠反映柴油機磨損程度的特征參數(shù)值,指出DB4小波分析獲得的參數(shù)值更能體現(xiàn)柴油機磨損程度.最后將小波分析處理得出的結(jié)論與同油樣的油液光譜分析結(jié)果對照,表明應(yīng)用小波分析方法處理磨粒圖像具有較高的可靠性. 

【文章來源】：廣州航海學(xué)院學(xué)報. 2020,28(04)

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【部分圖文】：

某磨粒圖像的小波分解圖

計算得出3幅磨粒圖像全局閾值分別為18.256 4、12.548 4、13.578 9.經(jīng)過去噪處理后的圖像小波分解見圖2.2.3 計算像素分量并提取特征參數(shù)值

從表3數(shù)據(jù)可看出,出現(xiàn)異常磨損的磨粒圖像其特征參數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于第三、四步驟中柴油機正常運行時的磨粒圖像處理所得數(shù)值,側(cè)面驗證了小波處理數(shù)據(jù)的可靠性.表3 異常磨損磨粒圖像DB4小波分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)表 圖片序號 原圖像標(biāo)準(zhǔn)方差 去噪后細(xì)節(jié)統(tǒng)計數(shù)據(jù) 水平分量 垂直分量 對角分量 特征參數(shù) 1 53.131 1 12.085 8 89.290 8 10.251 3 7.191 4 2 47.134 9 11.638 6 75.556 4 11.162 4 7.260 6

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]鐵譜磨粒圖像的計算機紋理分析[J]. 王峰,呂植勇,何曉昀,陳慶虎,闕大順,嚴(yán)新平.  潤滑與密封. 2005(02)

碩士論文
[1]基于小波變換的十二導(dǎo)聯(lián)心電信號分析研究[D]. 賀京生.南昌大學(xué) 2016



本文編號：3509338