共查询到17条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
针对铁谱磨粒图像识别中存在特征单一、异类特征的综合利用率低等问题,提出一种磨粒图像多特征的异类信息融合识别方法。首先,对在线铁谱图像预处理基础上提取磨粒纹理(ASM、熵、相关、对比度)、颜色(均值、方差、斜度)、几何(7个不变矩)3种统计特征;其次,对提取特征数据进行[0,1]归一化处理,采用超球心间距法确定核参数,运用超球多类SVM实现基于单种特征的多类磨损识别;最后,在单种特征识别基础上通过后验概率构造3种特征所需的软判决基本概率赋值(BPA)函数,运用超球多类SVM与D-S证据理论结合法实现异类特征融合的铁谱图像识别。特征融合方法识别最高识别率达到了96.1%,与单一特征识别结果相比,识别准确度更高,且实现了不同特征的互补。 相似文献
2.
《机械制造与自动化》2016,(5)
针对铁谱图像背景与磨粒的分割,提出了基于人工蜂群算法的彩色铁谱图像背景减除方法(ABCTO)。该方法是在CIE L*a*b*颜色空间,利用人工蜂群算法分别对L、a、b三通道图进行分割;再通过对各通道分割结果进行操作,得到铁谱图像二值图,实现磨粒与背景的分离;最后将原始图像的背景像素点设置为白色,从而得到减除背景的彩色铁谱图像。实验证明该方法可以精确减除铁谱图像背景,是一种有效的背景减除方法。 相似文献
3.
4.
铁谱图像有效分割是实现铁谱图像自动化分析的基础,但彩色磨粒图像背景颜色相对单一,磨粒区域同时包含亮区域和暗区域且与背景色差较大,且部分磨粒存在黏连的情况,因此铁谱图像的有效分割难以实现。根据彩色铁谱图像特点,提出基于两次K-means颜色聚类分离磨粒区域与背景区域后,再对磨粒区域采用改进的分水岭算法分割黏连磨粒的图像分割方法。该方法解决了铁谱图像中亮暗磨粒同时存在的情况下磨粒提取不完全的问题,并实现了黏连磨粒的分割。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
5.
为准确获取铁谱图像中磨粒几何形状和特征参数,提出一种图像处理算法并对其进行验证。针对铁谱图像底色特征及磨粒特征提取精度要求,提出基于反相操作的铁谱图像灰度图转化方案,得到边缘清晰的铁谱灰度图;提出一种三段式阈值分割方案,利用腐蚀和膨胀操作解决二值化对铁谱图像有效磨粒区域的影响,讨论油污等干扰因素的消除策略;确定磨粒特征参数及磨粒识别方案,完成标准的正常滑动磨损图像处理和某实际的齿轮箱磨粒铁谱图像处理验证。结果表明:所提出的算法能够准确提取铁谱图像中磨粒所在区域的几何特征,通过磨粒标定计算得到了8个特征参数值,证明齿轮箱正处于滑动磨损状态。 相似文献
6.
提出一种基于背景减除和标记分水岭算法的彩色铁谱图像自动分割方法.其分割流程为:基于颜色分量比对彩色铁谱图像的背景进行减除,实现磨粒与背景的分离;通过对分离后的图像进行形态学处理使其成为后续分水岭分割的基础图像;结合形态学复合开闭重建和阈值极小值提取技术得到磨粒前景标记图像,对磨粒测地影响区骨架进行提取得到图像背景标记;利用形态学极小值强加技术修改基础图像,并利用分水岭算法实现其自动分割. 相似文献
7.
《机械科学与技术》2013,(10):1466-1470
利用小波多尺度特性提取图像边缘是目前研究热点之一。铁谱图像磨粒边缘作为铁谱图像中最基本的特征,为铁谱图像特征提取提供了非常有价值的重要特征参数,在基于铁谱分析的机器故障诊断技术中有着重要的地位。将第二代提升小波算法应用于铁谱图像边缘检测:首先将彩色铁谱图像分解为R、G、B单通道图像,对三通道图像分别进行预处理,并利用直方图处理和图像深度转换实现磨粒和背景的分离;然后对各个通道图像进行D4提升小波变换,在小波域中,通过阈值判断提取高频子图中的边缘像素;最后通过或运算将各个通道的边缘进行融合得到最终的磨粒边缘图像。本文结果与Sobel算子和Canny算子的结果进行比较表明:本文中算法能有效的抑制噪声,较好地再现铁谱图像的磨粒边缘信息,是一种有效的铁谱图像边缘检测算法。 相似文献
8.
利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标。铁谱原始图像需要平滑、滤波、磨粒分割等预处理,才能有效地减少噪声污染并简化数据处理。探讨了铁谱图像的预处理技术,采用自动阈值分割法对某内燃机铁谱图像进行处理,验证了该方法的有效性。 相似文献
9.
基于K-means聚类与最大类间方差的磨粒彩色图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在HSI颜色空间下存在的图像的二维颜色分量分布散乱不紧密,存在聚类中心计算错误,利用二维颜色分量很难将背景和磨粒准确分割开,分割完的铁谱图像仍包含许多不需要的微小磨粒等问题,提出采用K-means聚类与最大类间方差的图像分割方法。分别选取球粒、切削磨粒、严重滑动磨粒、红色氧化物、疲劳磨粒的彩色图像,在Lab颜色空间下利用二维颜色分量进行聚类分析及最大类间方差阈值分割,并进行三维数学形态学处理。结果表明,提出的方法实现了小磨粒与目标磨粒的有效分割,可以得到较为完整的彩色磨粒图像,为磨粒的颜色参数识别提供有效的依据。 相似文献
10.
为了对铁谱图像中的磨粒链进行有效分割,提高磨粒特征提取的精度,通过分析铁谱磨粒链图像不同区域的特点,提出一种融合铁谱图像颜色、形状特征信息的磨粒链分割方法。该方法首先基于形态学运算对磨粒链分割方法,对异常大磨粒进行提取并断开磨粒链黏连部分,然后利用标记分水岭与灰色聚类的方法对磨粒链进行分割,最后考虑到不同磨粒链颜色信息存在差异,结合自适应阈值法对灰色聚类进行改进,从而实现磨粒链的自适应分割。结果表明,相较于传统分割方法,提出的方法能有效避免过分割与欠分割,分割效果较好,适用性高,操作简单。 相似文献
11.
为有效描述铁谱磨粒特征,提出用多重分形谱参数表达磨粒形态特征的新方法。选择盒计数法计算磨粒图像的多重分形谱,研究磨粒多重分形谱的有效性,分析磨粒多重分形谱参数的不变性和鲁棒性;确定磨粒图像预处理方法,并对4类典型磨粒的多重分形谱参数进行统计分析。结果表明:将多重分形谱参数应用于磨粒识别,总识别率为82.5%。磨粒具有明显的多重分形特性,可用多重分形谱参数来描述磨粒的形态特征;多重分形谱参数具有平移不变性,但对灰度变化和噪声干扰的鲁棒性较差,在提取多重分形谱参数时,需要对磨粒图像做严格的预处理。 相似文献
12.
13.
14.
曲波变换具有多尺度分析能力,与小波变换相比可更好地表达图像的曲线特征.为有效描述铁谱磨粒的形貌特征,提出一种曲波域图像特征提取方法.利用曲波变换将磨粒图像进行分解,得到不同尺度的曲波系数;根据曲波系数统计分布特点,采用广义高斯分布模型对细尺度和精细尺度曲波系数分布进行建模;提取粗尺度曲波系数的均值、标准差、能量和熵等统计特征,以及细尺度和精细尺度曲波系数的广义高斯分布模型参数描述磨粒特征.将提取的特征用于发动机典型磨粒识别,识别成功率达到了88.9%,表明该方法所提特征能很好地表达铁谱磨粒的形貌特征. 相似文献
15.
多核融合多尺度特征的高光谱影像地物分类 总被引:1,自引:0,他引:1
对于高光谱影像地物分类问题,为更加有效地利用像元空间信息和光谱信息,提高地物分类精度,提出了多核融合多尺度特征的分类方法。首先,通过多尺度空间滤波和PCA白化,提取出多尺度特征;接着在核稀疏表示分类器内使用多核方式对分别表示每项特征,在分类器内实现特征自动融合,根据子核与理想核、子核之间距离求取核组合的权重,使用训练集所构成的字典在特征空间内对待测样本进行线性表示,根据每类地物的重构误差确定待测像元所属地物类别。实验结果表明:对于Indian Pines影像和Pavia University影像总体分类精度分别达到99.51%和97.96%,较传统方法明显提高,并且对于小样本地物识别精度也都能达到90%以上。本文算法对于高光谱影像地物具有更强的识别能力,并且具有较强的稳定性和鲁棒性。 相似文献
16.
提出了一个基于改进支持向量机的磨粒模式识别系统。该系统首先对磨粒的铁谱分析图像进行预处理,然后提取其特征参数,最后利用支持向量机对磨粒所属的类型进行分类。 相似文献