[发明专利]一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法

说明书

一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法，其特征在于，步骤一：根据各种材质本身的颜色及其各级回火温度下的回火颜色，构建材质标准颜色样本库；步骤二：利用区域标记联通算法求出RGB图像灰度化后的图像、S分量磨粒图像、V分量磨粒图像所对应的三幅分割后的磨粒图像的磨粒面积，保留各自图像中最大的磨粒，对比三幅图像选出其中磨粒面积最大的磨粒图像；步骤三：利用K‑Mean聚类提取所分割出的磨粒图像主颜色；步骤四：利用基于欧式距离的最小距离分类法求取所提取的磨粒图片主颜色与标准颜色样本的距离，实现磨粒材质的自动识别。本发明将磨粒加热分析法与图像处理技术相结合，基于K‑Mean聚类和欧式距离的最小距离分类法，实现了常见磨粒材质的自动识别。

技术领域

本发明属于机器故障诊断领域特别涉及一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法。

背景技术

在机械设备零件失效的各种原因中，80％以上的机械设备故障和失效是由磨损是造成的。而磨粒携带了设备磨损状况的重要信息，其通常由材料的塑性变形、加工硬化、发热氧化和腐蚀等复杂的过程导致产生的，因此对油液中的磨粒进行监测和分析不仅可以获得设备的磨损程度和趋势信息，也可以确定设备的磨损机理和故障发生的诱导因素，最终可以为改进设备运转工况和设计改良提供信息，从而提高设备运行的可靠性和安全性。因此，磨粒分析(WDA)技术已经成为设备运行状态监测和故障诊断最有效的方法。

其中离线铁谱磨粒分析技术由于其分析精度高、准确性好，能够准确获得磨损机理与磨损类型，从而提供深层次磨损致因，已经成为了机械系统磨损分析的主要技术依据。在机械设备磨损过程中所产生的磨粒来源于设备中的各个摩擦副，而不同的摩擦副其主要构成材质又不一致，因此磨损过程中所产生的磨粒材质也各有差异。基于此通过研究磨粒的材质就可以通过它们来确定磨粒的来源，进而判断机器磨损的具体部位以及磨损零部件。通常磨粒材质按类型一般分为铁系金属、有色金属、金属氧化物、润滑剂产物以及污染物等，而在机械设备中多数摩擦副主要材质为铁系金属以及有色金属，因此针对材质的识别主要研究铁系金属及其氧化物和有色金属。

目前在铁谱图像磨粒材质识别领域应用最广的是加热分析法和扫描电镜能谱分析法,其中加热分析法是铁谱分析技术中识别磨粒合金成分的十分有效的手段，其投资少，操作简单，并且不需要细腻地追求磨粒的具体的元素组成及元素含量，只需事先了解机器各零部件的材质情况，关注的是铁谱片上所看到的磨损颗粒其材质与哪个零部件相吻合。但传统的磨粒材质识别主要依靠领域专家或有丰富经验的分析员对磨粒进行多级温度的加热，依据不同温度下的磨粒表征颜色对磨粒的材质进行人工判别,这要求操作者需要具有很高的专业知识,难以推广应用。由于这种分析结果往往过分依赖于分析员的主观判断及经验,可能会造成很大的误差,而且人工分析效率低,这就会在一定程度上导致人力资源的浪费。上海交通大学的王伟华在“磨粒制谱及分析技术系统研究”中依据磨粒的热传导特性，将不同材质的磨粒加热到一定温度，利用红外测温技术观察其冷却过程，从颗粒温度场随时间变化的导热过程中观察颗粒表面的温度变化来研究磨粒材质。该方法需要借助红外热成像仪，其易受被测物体的背景温度、加热温度选择、物体发射率以及颗粒尺寸大小等因素影响，准确率精度难以保证，且操作复杂，自动化程度较低。因此如何提高磨粒材质识别的程序化、自动化，从而提高磨粒材质识别的效率，满足工业实际应用需求则成为了磨粒自动化识别亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法，以解决上述问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法，包括以下步骤：

步骤一：根据各种材质本身的颜色及其各级回火温度下的回火颜色，构建材质标准颜色样本库；