發(fā)布時間：2017-08-16 07:20

  本文關(guān)鍵詞：融合提升小波和霍夫變換的磨粒紋理提取及識別

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【摘要】：隨著現(xiàn)代設備技術(shù)的不斷發(fā)展,如何能有效的對機械設備運行狀態(tài)進行監(jiān)測和故障診斷成為了人們熱點關(guān)注問題。鐵譜分析技術(shù)是一種廣泛應用于機械設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的有效手段,近年來,隨著計算機技術(shù)、圖像處理技術(shù)和智能化技術(shù)的興起與發(fā)展,使得鐵譜分析技術(shù)也向著自動化、智能化發(fā)展。鐵譜圖像分析技術(shù)主要包括鐵譜圖像分割和鐵譜圖像磨粒分析與識別兩個方面,磨粒的分析與識別是鐵譜圖像分析技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),如何有效的對磨粒特征如紋理特征進行提取是磨粒準確識別的前提,磨粒類型的準確識別是機械運行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的主要依據(jù)來源。本文首先對鐵譜圖像分析技術(shù)的原理、發(fā)展和研究現(xiàn)狀作了介紹;對機械磨損機理及磨粒類型進行了概述,并介紹了圖像處理的一些常用方法,如中值濾波、形態(tài)學處理、大津閾值法等;再對分水嶺分割算法以及分割后的磨粒表面紋理研究方法進行了介紹。針對鐵譜圖像磨粒紋理提取問題,本文提出基于D4提升小波的磨粒紋理特征提取方法(LWTE)。該方法首先在RGB空間,分別對R、G、B三個通道圖像進行濾波、形態(tài)學等預處理;然后再對各個通道圖像進行D4提升小波變換,得到磨粒紋理的垂直、水平、對角三個方向的細節(jié)信息;再利用模極大值來提取三個通道的磨粒紋理,并通過或運算將各個通道的磨粒紋理進行融合,從而得到具有磨粒紋理的圖像。在對磨粒紋理進行提取后,本文提出基于霍夫變換的磨粒紋理識別方法(HTTI)。該方法主要針對異常大磨粒如嚴重滑動磨粒和疲勞磨粒,首先對紋理圖像進行統(tǒng)計概率霍夫變換,可以得到紋理中的直線特征參數(shù),如線段的長度和角度;然后提取磨粒的幾何特征參數(shù),如磨粒的長短軸;再通過統(tǒng)計分析,可以檢測出紋理的直線性與方向性,從而區(qū)分嚴重滑動磨粒和疲勞磨粒。最后通過實驗驗證本文方法的有效性。結(jié)果表明本文方法可以有效的對鐵譜磨粒紋理進行有效提取,并能較好的區(qū)分磨粒類型,是一種有效的磨粒分析和識別方法。
【關(guān)鍵詞】：鐵譜圖像 紋理 提升小波 霍夫變換
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 課題研究背景12
• 1.2 鐵譜分析技術(shù)12-15
• 1.2.1 鐵譜分析技術(shù)的發(fā)展和研究意義12-13
• 1.2.2 鐵譜圖像分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 鐵譜磨粒紋理研究15-17
• 1.3.1 紋理研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.2 鐵譜磨粒紋理研究意義16
• 1.3.3 磨粒紋理研究存在的問題16-17
• 1.4 本文研究內(nèi)容17-18
• 1.4.1 本文研究方法和目的17
• 1.4.2 本文的思路和結(jié)構(gòu)框架17-18
• 第二章 鐵譜磨粒紋理研究方法概述18-36
• 2.1 機械磨損機理及磨粒類型18-22
• 2.1.1 機械磨損概述18-20
• 2.1.2 典型磨粒形成機理及其分類20-21
• 2.1.3 典型磨粒類型21-22
• 2.2 圖像處理技術(shù)簡介22-29
• 2.2.1 顏色空間簡介22-23
• 2.2.1.1 RGB顏色空間22-23
• 2.2.1.2 CIE L*a*b*顏色空間23
• 2.2.2 鐵譜圖像預處理23-26
• 2.2.2.1 鐵譜圖像的中值濾波23-24
• 2.2.2.2 鐵譜圖像的形態(tài)學處理24-26
• 2.2.3 大津閾值法去除背景26-29
• 2.2.3.1 大津閾值簡介26
• 2.2.3.2 大津閾值算法原理26-27
• 2.2.3.3 改進大津閾值法去除背景27-29
• 2.3 分水嶺算法分割29-31
• 2.3.1 分水嶺算法原理30-31
• 2.3.2 分水嶺算法分割31
• 2.4 紋理特征提取方法31-35
• 2.4.1 紋理定義31-32
• 2.4.2 統(tǒng)計類紋理特征提取方法32-33
• 2.4.3 結(jié)構(gòu)類紋理特征提取方法33-34
• 2.4.4 模型類紋理特征提取方法34
• 2.4.5 信號處理類紋理特征提取方法34-35
• 2.5 本章總結(jié)35-36
• 第三章 基于提升小波的磨粒紋理特征提取36-58
• 3.1 小波變換理論簡介36-41
• 3.1.1 小波理論的形成和發(fā)展36
• 3.1.2 連續(xù)小波變換36-37
• 3.1.3 離散小波變換37
• 3.1.4 二維小波變換37-38
• 3.1.5 多分辨率分析和Mallat算法38-41
• 3.2 基于提升算法的小波變換41-45
• 3.2.1 提升小波概述41-42
• 3.2.2 提升小波變換42-44
• 3.2.3 提升小波算法實現(xiàn)44-45
• 3.3 基于提升小波的磨粒紋理特征提取45-56
• 3.3.1 小波基的選取原則45
• 3.3.2 幾種小波基的提升算法45-51
• 3.3.3 基于D4 提升小波的磨粒紋理特征提取51-54
• 3.3.4 磨粒紋理特征參數(shù)54
• 3.3.5 實驗結(jié)果分析54-56
• 3.4 本章總結(jié)56-58
• 第四章 基于霍夫變換的磨粒紋理識別58-67
• 4.1 霍夫變換簡介58-61
• 4.1.1 霍夫變換基本原理58-59
• 4.1.2 統(tǒng)計概率霍夫變換檢測59-60
• 4.1.3 霍夫變換紋理檢測60-61
• 4.2 磨粒紋理識別61-66
• 4.2.1 幾何特征參數(shù)61-62
• 4.2.2 特征參數(shù)提取及磨粒識別62
• 4.2.3 實驗結(jié)果分析62-66
• 4.3 本章總結(jié)66-67
• 第五章 鐵譜磨粒紋理提取及識別系統(tǒng)67-72
• 5.1 系統(tǒng)平臺設計介紹67-68
• 5.1.1 平臺搭建67
• 5.1.2 OpenCV介紹67-68
• 5.2 系統(tǒng)模塊功能介紹68-71
• 5.3 本章總結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 本課題的主要研究工作72
• 6.2 本課題創(chuàng)新點72-73
• 6.3 對本課題研究的展望73-74
• 參考文獻74-78
• 致謝78-79
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文79

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3 彭宏;李雄飛;;風格圖案的紋理生成方法[J];吉林大學學報(信息科學版);2011年02期

4 惠鵬飛;苗鳳娟;陶佰睿;周喜權(quán);;基于紋理分析法的豆?jié){凝結(jié)特性試驗研究[J];食品工業(yè);2013年07期

5 于曉晗;袁保宗;;方向測度及其在紋理識別中的應用[J];自動化學報;1990年04期

6 李德仁;張繼賢;;影象紋理分析的現(xiàn)狀和方法(一)[J];武測科技;1993年03期

7 黃勝華,劉海鷹,彭思龍,洪繼光;基于非乘積型小波的紋理分析[J];中國圖象圖形學報;1998年09期

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5 姚明海;應宏微;;基于反饋的汽車牌照紋理分析定位算法的研究[A];第二十三屆中國控制會議論文集（下冊）[C];2004年

6 黃戰(zhàn)華;劉正;張振;蔡懷宇;楊基春;張尹馨;;基于矢量化方法的紋理缺陷快速檢測[A];2008中國儀器儀表與測控技術(shù)進展大會論文集（Ⅰ）[C];2008年

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本文編號：682014