基于图像处理的油液污染度检测技术的研究

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油液污染度可以定量反应油液受到污染的程度,是油液污染控制重要的理论依据。根据资料显示,70%-85%的液压系统故障是由于油液受到污染引起的。因此,进行油液污染度等级检测,对提高液压系统的工作可靠性,延长其使用寿命有着十分重要的意义。目前常用的检测设备,或者价格昂贵,或者操作不方便,或者检测精度不高。为了自主设计一台价廉、高效、准确、便捷的颗粒分析仪,实现油液的污染度检测,本文采用显微成像和计算机图像处理技术,进行了系统整体设计。系统主要包括图像采集和图像处理两部分,重点是利用计算机图像处理技术,识别出油液图像中的污染颗粒并进行相关参数的统计,进而计算出油液的污染等级。针对这个目的,本文主要做了如下的研究内容:1、研究了学习向量量化(LVQ)神经网络在颗粒边缘检测中的应用。首先,根据油液图像的特点,提出了一种基于平均背景的颗粒识别算法,得到目标边缘图像。其次,从边缘点和噪声点的区别出发,提取了三个既能代表边缘信息又有抗噪能力的特征量,组成代表样本图像信息的特征向量,和目标边缘图像共同组成训练样本训练神经网络。最后,用训练好的神经网络对油液图像进行边缘检测。经仿真实验表明,该网络可以较好的进行颗粒的边缘检测。2、研究了BP神经网络在边缘检测方面的应用。采用了和学习向量量化神经网络相同的训练样本,构建了三层的BP神经网络。仿真实验表明,BP神经网络的检测效果优于LVQ神经网络。3、运用标号运算,统计颗粒的数目和大小,从而可以计算油液的污染等级。同时,为了得到更准确的等级,研究了区分水珠气泡和固体颗粒的方法。
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