改进分水岭和灰靶理论在铁谱图像分析中的研究

发布时间：2017-12-14 07:04

  本文关键词：改进分水岭和灰靶理论在铁谱图像分析中的研究

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【摘要】：机械零部件的磨损是机械设备运行时不可避免的现象,若不及时发现并维修,会不断造成材料和能源的损耗。随着磨损的加深,会导致机械的一部分零件失效,甚至可能引起重大的事故,造成人员伤亡。因此,建立设备的磨损状态监测、提高故障的诊断技术具有重大的社会经济效益。随着计算机技术的发展,铁谱分析技术逐渐向智能化发展,其中铁谱图像的自动化分割和磨粒分析作为重要环节,对机械设备故障的准确快速的诊断具有重要的意义。本文首先介绍铁谱技术的原理、研究重点和存在的问题,以及一些铁谱图像处理技术中常用的一些方法;由于铁谱图像背景颜色相对稳定,利用3O颜色空间,基于大津阈值算法减除铁谱图像背景的方法(IBS-3O),该方法可以得到准确去除背景的铁谱图像;在铁谱图像的质量改善阶段,使用暗通道先验的去雾算法(DCPH)来改进图像质量。其次,本文提出了使用改进分水岭算法(IWA)来分割铁谱图像。在该算法中:首先,用大津阈值算法将原始图像背景减除,将磨粒与背景分离开来;在使用分水岭算法进行分割时,增加了在灰度递增浸没时对阈值的处理以及分水岭算法在浸没时标记的四邻域浸没改为八邻域浸没,解决了异常大磨粒的过分割问题;利用灰靶理论的铁谱图像的磨粒识别方法(GTT),针对磨粒的浓度以及尺寸等磨粒数字特征,建立铁谱图像分析的标准模式,量化磨粒浓度和磨粒尺寸等参数,将量化后的参数进行灰靶变换与标准模式进行比较,通过靶心度实现磨粒的浓度分析。最后,根据本文所取得的研究成果,以VC++6.0为软件平台加载了OpenCV函数库,搭建了一个铁谱图像处理分析系统,能够实现铁谱图像的预处理、背景减除及边缘检测、磨粒分割、磨粒分析等工作。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH17;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1286968