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《南京航空航天大学》 2011年
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金属断口图像分类与条带周期测量技术研究

李凌  
【摘要】:磨损、腐蚀、断裂是金属构件的三大失效模式,其中以断裂失效的危害最大。随着材料科学的迅猛发展,仪器设备的更新换代以及模式识别技术的不断完善,如何实现断裂构件的自动定量分析,从而达到断裂故障的智能化诊断己成为当今断裂失效研究领域中的前沿课题。由于受构件断裂时的环境状况与仪器拍摄条件的限制,金属断口图像中的纹理特性并不明显,尤其在疲劳断裂中,疲劳条带往往非常模糊,且会出现条带中间断开、合并等现象,这使得工作人员用肉眼观察都难以辨别,给条带周期准确测量带来困难。金属断口图像的分类与疲劳断口条带周期测量是实现构件断裂失效自动定量分析的关键环节与技术难题。本文针对这两大问题,在理论上从金属断口图像分类、疲劳断口图像辨别、疲劳断口图像中条带区域分割以及疲劳条带周期测量等方面展开了较为深入的研究。同时,在实际应用上建立了疲劳断裂失效定量分析系统,本文的主要工作和成果如下: 1、对疲劳、韧窝、沿晶、解理四类典型金属断口图像的分类进行了研究。首先,针对断口图像存在的光照不均问题,改进了离络差滤波方法,消除光照不均的影响;其次,在特征提取问题上,针对传统灰度共生矩阵描述断口纹理特征的不足,本文根据灰度值与灰度压缩区间中心值的不同距离,构造出相应的模糊隶属度函数,提出了模糊灰度共生矩阵。通过实验,验证了模糊灰度共生矩阵在特征描述上更优于传统的灰度共生矩阵。 2、特征选择是疲劳断口图像辨别中的一个重要问题,其实质是一个多目标优化问题。本文基于个体周围的拥挤度差异,改进了多目标遗传算法,并设计了合理的多目标函数,应用于疲劳断口图像的特征选择,提高疲劳断口图像的辨别精度。通过对实际断口图像试验,验证了改进的多目标遗传算法在疲劳断口特征选择上的有效性。 3、对疲劳断口图像进行分割,确定疲劳条带周期测量区域是疲劳条带周期测量的前提。本文提出了疲劳断口图像粗细两级自动分割方法,根据断口图像中的纹理信息,对断口进行粗分割,得到条带类区域;用平方差累积法确定条带的方向,准确定位出疲劳条带的测量区域。 4、疲劳条带是疲劳断口典型的微观特征,其条带周期是计算断口定量反推疲劳寿命和疲劳应力的重要参数,目前采用人工目测标定,本文首次提出了条带周期的自动测量方法。首先,建立了疲劳条带测量的数学模型;然后,分析对比了基于图像细化周期测量方法与本文的线性预测的EMD方法和统计的自相关函数法的测量性能。实际疲劳断口图像测量表明,基于统计的自相关函数法运算效率高,能准确的测量疲劳条带周期。 根据以上理论研究,确定合理的技术方案,在Visual C++ 6.0的平台上,建立了疲劳断裂失效定量分析系统,并对实际断裂中的断口图像进行了大量测试,条带周期的测量误差可控制在5%以内,能达到实际工程测量要求。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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