鐵譜技術(shù)以磨損產(chǎn)生的微觀顆粒為研究對(duì)象,通過(guò)分析機(jī)械設(shè)備中各種類型磨損顆粒的數(shù)量及趨勢(shì),監(jiān)測(cè)機(jī)械設(shè)備所處的狀態(tài),進(jìn)而預(yù)測(cè)機(jī)械設(shè)備可能發(fā)生的故障。在鐵譜技術(shù)中,磨粒圖像是反映機(jī)械設(shè)備內(nèi)部零部件磨損狀況的重要信息載體,磨粒特征分析是監(jiān)測(cè)對(duì)象實(shí)際狀態(tài)十分豐富而又有效的方法。磨粒識(shí)別是鐵譜分析的核心環(huán)節(jié),識(shí)別的正確與否,直接關(guān)系到磨損狀態(tài)診斷的正確性。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展,將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等引入鐵譜分析技術(shù)中,實(shí)現(xiàn)磨粒識(shí)別的智能化已成為鐵譜技術(shù)研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。由于圖像具有灰色特性,如圖像像素的灰度值、圖像的邊緣、圖像的噪聲及圖像分割閾值等等,近年來(lái),灰色系統(tǒng)理論受到圖像工程領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注和重視,同時(shí)探討它在圖像工程中的可行性和有效性逐漸成為一個(gè)嶄新的課題。本文以鐵譜磨粒圖像的處理、特征提取及識(shí)別為背景,在運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論對(duì)磨粒圖像進(jìn)行處理的基礎(chǔ)上對(duì)以下五個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了研究。1.提高灰色預(yù)測(cè)模型精度研究研究發(fā)現(xiàn),影響灰色預(yù)測(cè)模型精度的主要因素有原始數(shù)據(jù)序列的光滑度、模型的背景值及模型的初值�；诖�,分別就上述三個(gè)影響因素對(duì)提高灰色預(yù)測(cè)模型精度進(jìn)行了研... 

【文章來(lái)源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：205 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

一l三種系統(tǒng)及轉(zhuǎn)化

為了進(jìn)一步測(cè)試該算法對(duì)各種噪聲的抵抗性能，對(duì)原圖分別加入強(qiáng)度為0.01的Salt&pepperl噪聲、Gaussianl噪聲、Speekle噪聲及poisson噪聲后進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果女f}圖4一n—圖4一13所示，其中4.1.3部分算法選取的閩值為0.97，4.1.吐部分算法選取的閩值為0.86，4.1.5部分算法選取的閩值為5。妙妙妙妙(小alt&pepPerJ噪聲(b)gat.ssia;飛l噪z臺(tái)(e)Speckle噪聲圖4一10噪聲污染圖像(d)Poisson噪聲

I.場(chǎng)淤滲洶(OC:，。1，1)算子(g)Zeroeross算子(l、)4.13檢測(cè)算法(i)4.1.4檢測(cè)算法臼)4.1.5檢測(cè)算法圖4一9各種邊緣檢測(cè)算子比較對(duì)于原圖中小貓右耳上一個(gè)白色像素檢測(cè)的情況:Sobel算子、PI-ewitt算子、LOG算子、零交叉法無(wú)法檢測(cè)，Calllly算子檢測(cè)出4個(gè)像素，但邊緣不連續(xù)。對(duì)于原圖中小貓左眼珠的檢測(cè)情況:Sobel算子和Prewitt算子不能檢測(cè)出貓的左眼珠。對(duì)于原圖cat中小貓鼻.子右邊一個(gè)黑色像素的檢測(cè)情況:Sobel算子、Pfewitt算子、Log算子、零交又法、Callny算子及Robert算子都不能檢測(cè)出這一黑色像素。而本文提出的三種算法均能準(zhǔn)確地檢測(cè)出，這表明本文的檢測(cè)方法是有效和可行的，能夠得到較好的檢測(cè)結(jié)果。 4.1.6.2抗噪聲試驗(yàn)為了進(jìn)一步測(cè)試該算法對(duì)各種噪聲的抵抗性能，對(duì)原圖分別加入強(qiáng)度為0.01的Salt&pepperl噪聲、Gaussianl噪聲、Speekle噪聲及poisson噪聲后進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果女f}圖4一n—圖4一13所示，其中4.1.3部分算法選取的閩值為0.97

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的發(fā)動(dòng)機(jī)磨損磨粒識(shí)別[J]. 李艷軍,羅鋒.  潤(rùn)滑與密封. 2009(04)
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博士論文
[1]灰色系統(tǒng)建模技術(shù)研究[D]. 謝乃明.南京航空航天大學(xué) 2008
[2]發(fā)動(dòng)機(jī)故障圖像的三維測(cè)量、視覺(jué)重建與識(shí)別方法研究[D]. 于輝.南京航空航天大學(xué) 2002
[3]基于磨粒分析和信息融合的發(fā)動(dòng)機(jī)磨損故障診斷技術(shù)研究[D]. 吳振鋒.南京航空航天大學(xué) 2002

碩士論文
[1]灰色趨勢(shì)關(guān)聯(lián)分析及其應(yīng)用[D]. 彭文菁.武漢理工大學(xué) 2008
[2]鐵譜磨粒圖像預(yù)處理與磨粒識(shí)別技術(shù)研究[D]. 沈如蕓.昆明理工大學(xué) 2008
[3]磨損顆粒的特征分析與自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究[D]. 趙孟軍.合肥工業(yè)大學(xué) 2008
[4]基于灰色系統(tǒng)理論的圖像去噪算法研究[D]. 魯勝?gòu)?qiáng).武漢理工大學(xué) 2007
[5]基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的磨粒圖像分析與識(shí)別方法的研究[D]. 劉建輝.北京交通大學(xué) 2007
[6]灰色關(guān)聯(lián)度的研究與應(yīng)用[D]. 周秀文.吉林大學(xué) 2007
[7]基于灰色系統(tǒng)理論的信息隱藏技術(shù)研究[D]. 王海軍.西北工業(yè)大學(xué) 2007
[8]磨粒的特征參數(shù)優(yōu)化與集成識(shí)別方法研究[D]. 周志紅.武漢理工大學(xué) 2007
[9]顯微圖像自動(dòng)采集與處理技術(shù)研究[D]. 薛林俊.南京航空航天大學(xué) 2007
[10]灰色關(guān)聯(lián)分析模型及其應(yīng)用的研究[D]. 曹明霞.南京航空航天大學(xué) 2007



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