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文檔簡介
1、機械設備在運轉過程中,摩擦副的相對運動會產生大量的磨損顆粒,研究事實證明這些磨粒由于磨損機理的不同而具有各自的特征。鐵譜技術以磨損產生的微觀顆粒為研究對象,通過分析機器中各種類型磨損顆粒的數量及趨勢,監(jiān)測機器所處的狀態(tài),進而預測機器可能發(fā)生的故障。 隨著計算機技術的發(fā)展,將圖像處理、模式識別和人工智能的方法與鐵譜技術相結合,研究和開發(fā)基于鐵譜磨粒圖像自動識別的機械設備智能化狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是使鐵譜技術適應現代化機械監(jiān)測的需
2、要和發(fā)揮其工業(yè)應用價值的必然趨勢。 本文在總結國內外近年來將圖像技術應用于鐵譜分析的基礎上,針對目前國內鐵譜圖像系統(tǒng)所存在的問題,圍繞磨粒圖像定性分析所必須解決的圖像處理、特征提取和磨粒識別三個基本問題展開了一系列的工作。首先在圖像處理上,采用新穎的均值平移濾波算法和競爭聚類算法實現圖像的無監(jiān)督自動分割,并運用數學形態(tài)學的方法完成了磨損顆粒與圖像的分離;其次在特征提取上,除了常規(guī)的形態(tài)學特征外,本文將分形理論引入磨粒邊界細節(jié)和表
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