[发明专利]一种基于磨粒图像颜色提取的在线氧化磨损状态监测方法

说明书

技术领域

本发明属于装备摩擦学系统的磨损状态在线监测技术领域，特别涉及一种基于磨粒图像颜色提取的在线氧化磨损状态监测方法。

背景技术

设备运行过程中，由于润滑条件的不足造成摩擦副金属的直接接触摩擦而产生大量的热，不仅造成润滑油的降解甚至失效，也会导致摩擦副发生氧化磨损，进而导致胶合、剥落等失效发生。因此，氧化磨损成为设备运行状态监测及故障预警的重要内容。

磨粒作为磨损过程中的直接产物，携带有大量的磨损信息。在氧化过程中产生的磨损颗粒则具有明显的颜色特征，因此可以通过颜色来区别在磨损过程中最常见的颗粒：低碳钢、氧化铁、四氧化三铁等。磨粒的颜色可以表示着不同的氧化程度，即磨粒的颜色信息能够很好的反应氧化磨损的严重性。

在离线的监测方法中，通常是采用光学显微镜来获取高清晰的磨粒图片，并以此提取磨粒的颜色，之后使用多尺度的分类方法，将磨粒按颜色进行鉴别、分类。比如，陈桂明等人提出了聚类树分析、模糊聚类技术与统计分析相结合的定量研究方法，使用光学显微镜获得不同光照条件下高清晰的铁谱图片，之后进行背景、磨粒区域分割，以获得可进行定量分析的磨粒。这样的方法虽然能够准确的获得磨粒的颜色信息，进而判断机器的氧化磨损情况，但是无法将显微镜应用于在线监测，因而无法在线获得同样高清晰的磨粒图像，这就使得上述方法无法应用于在线磨粒监测。张云强等人提出了一种简化脉冲耦合神经网络的磨粒图像颜色特征提取方法，但如果图像受到噪声的影响，对应的神经元点火行为也会随之发生改变，导致最终提取的颜色特征数值改变。因此针对离线铁谱分析提出的方法对所获取的磨粒图像清晰度有很高的要求。

西安交通大学发明了一种基于视频获取的润滑油磨粒在线监测探头(公开号：CN201310141314.9)，实现了在润滑油流动状态下的磨粒图像获取。然而由于在用润滑油的污染以及油中非金属杂质等的影响，在线磨粒图像具有难以避免的模糊性。因此，模糊磨粒图像的特征提取成为解决在线磨粒颜色特征提取的技术瓶颈。另一方面，在获取磨粒的颜色之后，应建立磨粒颜色特征与氧化磨粒类别的对应关系。殷勇辉提出了一种分类方法，通过选择适合的HSV获得不同磨粒的空间分布，设置分割线来识别不同颜色的磨粒，但是，针对不同的磨粒群，需要建立不同的空间模型及设置不同的分割线，尚无法满足在线监测的即时性要求。因此，如何建立磨粒颜色特征与氧化磨粒的对应关系仍然是磨损在线监测技术的难题。由于上述缺陷，当前的在线磨粒监测尚无法实现基于磨粒颜色的氧化磨损状态实时分析，其技术应用受到极大地限制。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于磨粒图像颜色提取的在线氧化磨损状态监测方法，通过图像传感器获得实时在线磨粒图像，由于采集到的磨粒图像很可能是模糊的，因此需要进行图像处理，获得清晰的图像，并进行磨粒分割，提取磨粒的颜色特征，最后建立磨粒颜色信息与氧化磨损颗粒的对应判别模型，实现在线油液监测系统中氧化磨损类型的实时判别。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于磨粒图像颜色提取的在线氧化磨损状态监测方法，包括以下步骤：

步骤一、对油液中的磨粒进行实时可视监测，获得磨粒的图片及视频信息:由于在线氧化磨损状态监测应用于工业现场，且是一种即时的监测手段，所以由于油液特征、环境因素的影响，会使采集到的图像中，磨粒边缘颜色及轮廓变得模糊，因此需要对图像进行背景差分、滤波和模糊恢复等处理，以得到清晰的磨粒图像；模糊的磨粒图像中，模糊角度θ和模糊长度L通常能反映模糊区域的特点；通过傅立叶频谱分析的方法可得到模糊角度θ值；同时认为在极短的曝光时间内磨粒做匀速直线运动，由此得到模糊长度L值；得到模糊图片的模糊角度θ和模糊长度L后，使用维纳滤波的方法对运动磨粒的模糊图像进行处理，便可得到清晰的、轮廓及颜色分明的磨粒图像；

方法具体为：用函数f(x,y)代表清晰的图像，函数g(x,y)代表模糊的图像，在退化函数h(x,y)和噪声函数n(x,y)的作用下，他们之间的关系为：

g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)

其中*表示一次卷积，x,y分别表示图像的横坐标和纵坐标；

根据维纳滤波方法去除噪声函数n(x,y)，并根据退化函数h(x,y)的表达式：