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基于数字图像处理技术的磨损磨粒识别方法研究

苑茂存  
【摘要】:目前磨损磨粒识别主要由人工分析来完成,识别的准确性有很大的主观性,这使磨损磨粒识别难以智能化。计算机图像处理技术以及人工智能特别是神经网络技术的不断发展,为实现磨损磨粒识别的智能化创造了有力条件,对磨损磨粒自动识别的研究具有重要的意义。 本文立足于铁谱技术,将计算机图像处理技术及人工神经网络技术应用到铁谱磨粒分析中,为实现磨损磨粒识别的智能化、自动化打下基础。 本文介绍了磨损的分类以及磨粒的生成机理、磨粒的形态特征,应用摩擦学系统分析的观点,确定磨粒边缘数字特征为磨粒的识别特征参数;根据磨粒图像的特征,利用计算机图像处理技术对磨粒图像进行预处理、分割、轮廓参数的提取,采用傅立叶级数展开式提取磨粒四个形状特征参数:圆形度、散射度、凹度、细长度;针对 BP(Back-Propagation)神经网络收敛速度慢的特点,对现行的 BP 算法进行改进,并通过实验验证改进后的网络收敛速度快;研究设计了磨粒图像采集系统;利用 BP 算法建立磨损磨粒自动识别算法模型 AWPRM(Auto Wear Particle Recognition Model)。在以上工作基础上结合磨粒的四个形状特征参数建立磨粒识别分类器。最后对此磨粒分类器进行学习、训练。 利用 MATLAB 工具箱对磨粒分类器的测试实验结果表明,磨粒分类器识别能力为 90%,具有比较高的实用价值。


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