论文题目: 磨粒图像计算机识别分析方法研究与实现
论文类型: 硕士论文
论文专业: 信号与信息处理
作者: 李大光
导师: 阙大顺
关键词: 铁谱技术,磨粒,图像处理,模式识别,神经网络
文献来源: 武汉理工大学
发表年度: 2005
论文摘要: 铁谱技术是以磨损磨粒分析为基础的故障诊断方法。铁谱磨粒分析因其高效、经济而在机械设备的监测、故障诊断和预防性维修等方面得到了广泛应用。磨粒识别是铁谱磨粒分析的核心。由于磨粒的多样性和复杂性,磨粒识别尚无成熟的理论方法来指导,目前的磨粒识别还主要由专家人工完成。计算机图像处理和人工智能的发展为磨粒分析的智能化提供了有力的条件。本文以铁谱故障诊断的基本理论为基础,结合图像处理的原理和方法,研究了基于图像处理的铁谱覆盖面积计算,通过对一组油样铁谱覆盖面积的回归分析验证了该方法在铁谱故障诊断和预测中的作用;结合模式识别的原理和方法研究了神经网络在磨粒类型识别中的应用,并以此为基础实现了磨粒的实时分析。本文研究对于推动磨粒分析在机械磨损监测中的应用有重要意义。 本文的主要内容有: 1.综合国内外有关文献,对铁谱磨粒分析技术的发展和现状进行综述,结合本课题研究的要求,阐述了本文的主要研究内容。 2.分析总结了磨损的产生机理与分类,与磨损对应的磨粒的分类及特征。阐述了基本磨粒类型、特征、成分和产生机理与设备磨损状态之间的内在联系。 3.基于数字图像处理技术,对图像的平滑、滤波、边缘检测等在磨粒图像预处理中的应用进行了分析、讨论。重点讨论了不同情况下的磨粒图像分割技术。 4.在大量实验的基础上,通过对一组油样的铁谱数据的回归分析研究了基于图像处理的铁谱定量分析的可行性。 5.分析计算了磨粒的形貌,纹理和颜色等几类特征参数,建立了一套较为完备的磨粒特征描述体系。 6.讨论了神经网络在磨粒类别分析中的应用。在此基础上将视频采集、图像处理和模式识别的知识结合起来,在VC++.net平台上实现了磨粒图像的实时获取、分割、特征参数提取和类型识别。
论文目录:
第1章 绪论
1．1 磨损故障监测的意义
1．2 铁谱技术
1．2．1 铁谱技术的概念
1．2．2 铁谱技术的发展
1．2．3 铁谱技术的主要内容
1．3 铁谱诊断技术及其智能化发展
1．3．1 计算机技术在铁谱诊断中的应用
1．3．2 磨粒智能分析的国内外研究现状
1．4 选题的意义及本文的主要工作
第2章 磨损故障分析的理论基础
2．1 磨损失效及其分类
2．1．1 粘着磨损
2．1．2 磨料磨损
2．1．3 表面疲劳磨损
2．1．4 腐蚀磨损
2．2 磨粒分析
2．2．1 磨粒分类
2．2．2 典型磨粒形态特征及形成机理
2．3 本章小结
第3章 图像处理技术在磨粒分析中的应用
3．1 磨粒图像处理的步骤
3．2 磨粒图像预处理
3．2．1 均值平滑
3．2．2 中值滤波
3．2．3 小波去噪
3．3 磨粒图像分割
3．3．1 RGB阈值分割
3．3．2 HSI阈值分割
3．3．3 背景差分分割
3．3．4 灰度阈值分割
3．3．5 基于区域生长的分割
3．4 磨粒图像边缘检测
3．4．1 并行边缘检测
3．4．2 串行边界分割
3．5 本章小结
第4章 铁谱覆盖面积定量分析
4．1 铁谱覆盖面积定量分析在铁谱分析中的地位
4．2 覆盖面积定量参数及其特点
4．3 定量参数分析方法
4．3．1 铁谱趋势分析
4．3．2 铁谱回归分析
4．4 东风公司油样定量参数分析研究
4．4．1 油样的采集
4．4．2 铁谱图像采集与覆盖面积计算
4．4．3 铁谱数据分析
4．5 本章小结
第5章 磨粒形态参数描述及计算
5．1 磨粒特征分析简介
5．2 几何参数
5．3 颜色参数
5．3．1 RGB颜色参数
5．3．2 HSI颜色参数
5．4 纹理参数
5．4．1 纹理概念简介
5．4．2 灰度共生矩阵
5．4．3 磨粒图像纹理特征描述
5．5 本章小结
第6章 磨粒智能分析与实现
6．1 基于 BP神经网络的磨粒类型识别
6．1．1 BP神经网络算法描述
6．1．2 BP算法的改进
6．1．3 磨粒参数的采集
6．1．4 参数的归一化
6．1．5 BP神经网络设计与实现
6．2 磨粒成分分析
6．3 磨粒在线分析的实现
6．4 本章小结
第7章 结论与展望
7．1 本文要点与贡献
7．2 今后工作的建议
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目
发布时间: 2006-01-04
参考文献
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