论文题目: 图像处理技术在铁谱磨粒图像分析中的应用研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 信号与信息处理
作者: 王峰
导师: 阙大顺
关键词: 铁谱技术,磨粒分析,图像处理,模糊聚类
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。在铁谱技术中,磨粒图像是反映机械设备内部零部件磨损状况的重要信息载体,磨粒特征分析是监测对象实际状态十分丰富而又有效的方法。磨粒识别是铁谱分析的核心环节,识别的正确与否,直接关系到磨损状态诊断的正确性。由于磨粒的多样性和复杂性,这种识别过程尚无成熟的理论方法来指导。磨粒识别日前主要由该领域的专家来完成,识别的准确性很大程度上取决于人在该领域的经验和知识水平。这使得铁谱技术难以得到进一步的推广与应用。计算机图像处理技术以及人工智能技术的不断发展,为实现综合定量铁谱诊断创造了有力的条件。将智能化技术应用到铁谱分析,提高铁谱分析的准确度和智能化程度,是故障诊断领域中的热点问题。磨损磨粒的模式识别方法是实现铁谱分析数字化和智能化的最为重要的内容。美国控制论专家Zadeh于1964年提出的模糊数学理论的快速发展弥补了传统数学方法在数据决策问题上的不足,基于模糊数学理论的优点,本论文研究了以模糊聚类为理论基础的磨粒识别方法。 本文的主要研究工作有: 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.分析论述了磨损的产生机理与分类,磨粒的分类及特征。阐述了基本磨粒类型、特征、产生机理与设备运行状态之间的内在联系。 3.基于数字图像处理技术,采用对图像的平滑、滤波,阈值分割和HSI彩色模型分割等方法,对铁谱图像进行数字化图像预处理,有效降低了磨粒图像的噪声,成功地将磨粒与图片背景分割开来。 4.分析计算了磨粒的形貌,纹理和颜色等几类特征参数,形成一套较为完备的磨粒特征描述体系。 5.论述了模糊数学的基本理论,研究了适用于磨损磨粒识别的模糊聚类模式识别方法。根据模糊集理论的择近原则对磨粒种类进行识别,通过仿真试验检验了该方法的可信性和有效性。研究结果证实了模糊聚类识别方法
论文目录:
第1章 绪论
1．1 磨损故障监测的意义
1．2 铁谱技术的发展
1．3 图像处理技术在铁谱技术中的应用
1．4 铁谱磨粒识别的智能化发展
1．4．1 铁谱磨粒识别的主要内容
1．4．2 铁谱磨粒识别的国内外研究现状
1．5 本论文的主要工作
第2章 磨损机理与磨粒特征
2．1 磨损分类
2．1．1 按磨损机理分类
2．1．2 按磨损形式分类
2．2 磨损机理和磨粒的生成
2．2．1 粘着磨损
2．2．2 磨料磨损
2．2．3 表面滚动接触疲劳磨损
2．2．4 腐蚀磨损
2．3 磨粒种类及特征
2．3．1 与粘着磨损有关的磨粒
2．3．2 与磨料磨损有关的磨粒
2．3．3 与疲劳磨损有关的磨粒
2．3．4 与腐蚀磨损有关的磨粒
2．4 本章小结
第3章 磨粒图像数字化处理
3．1 数字图像处理步骤和基本要求
3．2 数字图像的平滑
3．3 数字图像的滤波
3．4 数字图像边缘检测
3．4．1 一阶梯度算子
3．4．2 二阶梯度模板匹配法
3．5 本章小结
第4章 磨粒图像分割
4．1 灰度阈值分割
4．2 HSI颜色模型法图像分割
4．3 本章小结
第5章 磨粒特征提取
5．1 磨粒特征分析简介
5．2 磨粒形貌参数
5．3 磨粒颜色特征参数
5．4 磨粒纹理特征参数
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 模糊识别的仿真实现
6．1 模糊理论简介
6．1．1 模糊集合和隶属函数
6．1．2 模糊集合的基本运算
6．2 模糊模式识别方法
6．2．1 模糊模式识别直接方法(用最大隶属原则)
6．2．2 模糊模式识别间接方法(贴近度与择近原则)
6．2．3 磨粒模糊识别的自动分类设计
6．2．4 样本学习
6．2．5 识别过程
6．3 基于模糊模式识别的磨粒自动分类
6．4 仿真试验
6．5 本章小结
第7章 结论与展望
7．1 论文所做的主要工作
7．2 研究发展方向
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: 2005-07-11
参考文献
- [1].基于支持向量机的铁谱磨粒图像识别技术[D]. 邱丽娟.太原理工大学2015
- [2].磨损磨粒的计算机识别分析系统研究[D]. 詹松.合肥工业大学2004
- [3].融合提升小波和霍夫变换的磨粒纹理提取及识别[D]. 唐春锦.南京航空航天大学2015
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- [6].融合提升小波和灰色关联度的磨粒边缘检测研究[D]. 陈付梦.南京航空航天大学2013
- [7].铁谱磨粒图像预处理与磨粒识别技术研究[D]. 沈如芸.昆明理工大学2008
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- [9].基于图像数字化处理的油液磨粒检测系统[D]. 杜叶挺.北京交通大学2014
- [10].磨损磨粒彩色铁谱图像的识别技术研究[D]. 邢凡.昆明理工大学2009
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