基于颜色特征提取的磨粒材质识别

发布时间：2021-04-28 16:24

　　在机械设备磨损过程中,不同材质摩擦副磨损产生的磨粒颜色各不相同,通过研究磨粒颜色可以判断发生磨损的材质及磨损产生机制,进一步判断出磨损或故障所发生的部位。采用典型材质磨粒颜色标准库,构建基于磨粒颜色模糊辨识的材料判断方法,利用K-Means聚类算法和基于欧氏距离的最小距离分类法实现磨粒颜色提取及典型材质的自动识别,为机器设备磨损故障监测中的机制分析及磨损部位判定提供了新方法。 

【文章来源】：润滑与密封. 2020,45(05)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 常见磨粒材质类型
2 典型材质标准颜色样本库的构建
    2.1 铁系金属标准颜色样本
    2.2 有色金属的标准颜色样本
    2.3 金属氧化物的标准颜色样本
    2.4 磨粒材质标准颜色样本库
3 基于 K-Means 聚类的磨粒主颜色提取
    3.1 K-Means 聚类算法
    3.2 K-Means聚类算法提取磨粒图像主颜色
4 磨粒材质的自动识别
    4.1 基于欧氏距离的最小距离分类法
    4.2 磨粒材质分类具体算法步骤
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于拓展有限元的齿轮点蚀磨粒形态学特征模拟[J]. 程俊,王硕,武通海,陈峰.  机械工程学报. 2016(15)
[2]基于分形特征的磨粒图像分割[J]. 郭恒光,瞿军,汪兴海.  计算机应用与软件. 2014(05)



本文编号：3165795