小波分析在柴油机润滑油磨粒图像处理中的应用

发布时间：2021-11-21 10:30

　　润滑油的磨粒图像能反映柴油机的磨损状态,但磨粒图像的特征参数提取方法不一.选用不同的小波进行图像处理,得到的结果也存在差异.通过对润滑油的磨粒图像进行多种小波分析,提取出能够反映柴油机磨损程度的特征参数值,指出DB4小波分析获得的参数值更能体现柴油机磨损程度.最后将小波分析处理得出的结论与同油样的油液光谱分析结果对照,表明应用小波分析方法处理磨粒图像具有较高的可靠性. 

【文章来源】：广州航海学院学报. 2020,28(04)

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【部分图文】：

某磨粒图像的小波分解图

计算得出3幅磨粒图像全局阈值分别为18.256 4、12.548 4、13.578 9.经过去噪处理后的图像小波分解见图2.2.3 计算像素分量并提取特征参数值

从表3数据可看出,出现异常磨损的磨粒图像其特征参数值远远大于第三、四步骤中柴油机正常运行时的磨粒图像处理所得数值,侧面验证了小波处理数据的可靠性.表3 异常磨损磨粒图像DB4小波分析统计数据表 图片序号 原图像标准方差 去噪后细节统计数据 水平分量 垂直分量 对角分量 特征参数 1 53.131 1 12.085 8 89.290 8 10.251 3 7.191 4 2 47.134 9 11.638 6 75.556 4 11.162 4 7.260 6

【参考文献】：
期刊论文
[1]铁谱磨粒图像的计算机纹理分析[J]. 王峰,吕植勇,何晓昀,陈庆虎,阙大顺,严新平.  润滑与密封. 2005(02)

硕士论文
[1]基于小波变换的十二导联心电信号分析研究[D]. 贺京生.南昌大学 2016



本文编号：3509338