本文選題：金剛石磨粒 + 改進(jìn)的Otsu��； 參考：《華僑大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：金剛石磨粒作為參與磨削加工的主要材料,是砂輪的重要組成部分,其在金剛石砂輪空間的分布特性直接影響磨削加工結(jié)果。通過對(duì)金剛石的分布狀態(tài)、出露高度、形狀特征等信息進(jìn)行研究,并預(yù)測磨粒均勻磨損量與破碎深度,能夠?qū)饎偸拜喣ハ餍阅苓M(jìn)行評(píng)估。因此,對(duì)金剛石砂輪磨粒進(jìn)行分析和形狀識(shí)別,有利于指導(dǎo)磨削加工工藝,優(yōu)化砂輪磨削性能。本文基于光學(xué)顯微層析測量技術(shù),采用聚焦合成在位測量儀獲取不同深度的磨粒層析圖像,通過對(duì)金剛石砂輪磨粒的光學(xué)顯微層析圖像的分析,提取磨粒特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)磨粒形狀的識(shí)別和分類。主要的研究工作包括:(1)磨粒圖像預(yù)處理。分析不同深度的磨粒層析圖像,針對(duì)不同因素引起的磨粒圖像降質(zhì),研究不同的圖像預(yù)處理方法。采用基于MSRCR與直方圖均衡化結(jié)合的圖像增強(qiáng)算法增強(qiáng)磨粒區(qū)域,獲取磨粒較好的區(qū)域信息;(2)磨粒圖像分割�；谥狈綀D閾值,提出一種粒子群優(yōu)化改進(jìn)的Otsu自適應(yīng)閾值分割算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同層面破碎磨粒的分割;基于Hough直線檢測與最小二乘法區(qū)域擬合,對(duì)分割后的磨粒區(qū)域進(jìn)行區(qū)域合并;(3)磨粒特征提取與識(shí)別。研究單顆磨粒幾何特征提取方法,采用小波描述子表示不同磨粒輪廓特征,并以此作為后續(xù)支持向量機(jī)磨粒形狀識(shí)別的特征輸入;分析多顆磨粒間的方位信息,獲取單顆磨粒不同深度截層的特征參數(shù);采用支持向量機(jī)分類器實(shí)現(xiàn)不同磨粒形狀的識(shí)別與分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所研究的針對(duì)光學(xué)顯微層析圖像分析和識(shí)別的算法,較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)金剛石砂輪磨粒的特征提取和識(shí)別分類。
[Abstract]:As the main material to participate in grinding, diamond abrasive particles are an important part of grinding wheel. The distribution characteristics of diamond abrasive particles in diamond wheel space directly affect the grinding results. By studying the information of diamond distribution, appearance height and shape characteristics, and predicting the uniform wear quantity and crushing depth of abrasive particles, the grinding performance of diamond wheel can be evaluated. Therefore, the analysis and shape recognition of diamond wheel abrasive particles are helpful to guide grinding process and optimize grinding performance. In this paper, based on the optical microscopic tomography technique, the wear particle tomography images of different depths were obtained by focusing synthetic in-situ measuring instrument. The characteristic parameters of the abrasive particles were extracted by analyzing the optical microscopic tomography images of diamond grinding wheels. The recognition and classification of wear particle shape are realized. The main research work includes: 1) image preprocessing of wear particles. The wear particle tomography images with different depth were analyzed and different image preprocessing methods were studied according to the degradation of wear particle images caused by different factors. The image enhancement algorithm based on MSRCR and histogram equalization is used to enhance the wear particle area, and the better region information is obtained. Based on histogram threshold, an improved Otsu adaptive threshold segmentation algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is proposed to realize the segmentation of broken particles in different layers, which is based on Hough line detection and least square region fitting. The feature extraction and recognition of the segmented abrasive region are carried out. The geometric feature extraction method of single wear particle is studied. The wavelet descriptor is used to represent the contour features of different wear particles, which is used as the feature input for the shape recognition of wear particles in the subsequent support vector machine, and the azimuth information between several grains is analyzed. The characteristic parameters of different depth cut layers of single grain are obtained, and the support vector machine classifier is used to realize the recognition and classification of different wear particle shapes. The experimental results show that the algorithm of image analysis and recognition based on optical microscopic tomography is better for the feature extraction and classification of diamond grinding wheel abrasive particles.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TG580.619.3;TP391.41

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本文編號(hào)：1995782