[发明专利]一种铁谱图像磨粒链生长过程的分割方法

说明书

本发明请求保护一种铁谱图像磨粒链生长过程的分割方法，涉及铁谱图像分割技术领域，其包括以下步骤：S1、将训练图片输入，训练磨粒目标检测模型；S2、将预测铁谱图像输入，获取预测图片中物体位置信息和类别信息；S3、对铁谱图像采用改进的标记分水岭分割算法进行图像分割，将粘连在一起的磨粒链分割为单个磨粒。本方法可以准确地逐个分割磨粒链中的磨粒，将磨粒标记和背景标记的磨粒链运用标记分水岭算法分割，准确将磨粒链分割出，解决了磨粒链分割中的过分割和欠分割问题。

技术领域

本发明涉及铁谱图像分割技术领域，特别涉及一种油液检测中磨粒链生长 过程铁谱图像的分割方法。

背景技术

机械设备是工业生产的基础，设备能够安全运行、减少故障停机、延长服 役年限能够最大提升设备使用价值。对于绝大部分机械装备而言，润滑系统是 不可缺少的部分，流动的润滑油除了具有润滑、冷却等功能外，还带有机械摩 擦副磨损状态的丰富信息。机械设备常作业于恶劣环境中，设备在相对运动趋 势中接触表面产生摩擦造成材料磨损形成磨粒，磨粒随润滑油在机械设备中流 动，会造成故障隐患。而80％的机械故障是磨损磨粒和润滑失效所致。

铁谱分析利用高梯度强磁场将检测油路中的磨粒进行有序分离，是摩擦学 中一种磨粒分析技术，也是机械磨损检测与诊断的重要手段之一，铁谱图像的 处理是铁谱分析技术领域中的重要内容。硬件技术的快速升级和完善，谱片制 作、铁谱图像采集等过程已经基本实现自动化，铁谱图像中磨粒类型的多样化， 不同磨粒的特征差别较大，铁谱图像的分割与识别难度较大，难以实现铁谱图 像的准确分割，使分割结果的质量参差不齐。在对油液中磨粒链的分割任然需 要具有专业知识和经验的人员从采集中的铁谱图像中人工抠取典型磨粒，这极 大限制了铁谱技术的广泛应用。

CN110223299B，一种基于沉积过程的磨粒分割方法，包括：对在线可视铁 谱所获得的磨粒沉积过程视频进行分解，获得每个时刻的磨粒链图像；将获得 的每个时刻的磨粒链沉积图像中的磨粒链分割出来，得到磨粒链图块；利用最 近邻域法对磨粒每个时刻的磨粒链图块进行匹配，获得磨粒链的沉积变化过程； 根据磨粒沉积链的长度变化来去除冗余的磨粒图块；对磨粒链图块采取每一列 像素值分别相加，对相邻时刻的磨粒链图块的像素值之和相减，匹配相邻磨粒 链图块相同部分；对新沉积的磨粒运用距离变换生成标记，运用标记分水岭进 行分割，获得磨粒的分割图像；本发明能够准确地分割出磨粒沉积链中的磨粒， 对实现在线铁谱图像分析技术的智能化和自动化具有重要意义。在磨粒链堆积 问题上，磨粒在沉积时有可能并没有增加在磨粒链的两端，而是从磨粒链的上 下方向进行沉积，该专利所描述的方法就无法从上下端沉积下来的磨粒进行单 独的标记，就会造成欠分割的现象。在磨粒沉积的过程中，磨粒链的缓慢运动 造成两条磨粒链堆叠到一起，再进行专利所提到的方法进行磨粒链的匹配就会 存在错误现象，无法匹配上后续沉积的磨粒链，同样无法完成对磨粒链的分割。 而本专利所提到的方法则没有方向上的限制，也不会因为两条磨粒链堆叠无法 分割。

CN111832608A，一种基于单阶段检测模型yolov3的铁谱图像多磨粒识 别方法。本发明提供的铁谱图像多磨粒识别方法，首先对yolov3模型主干网 络进行改进，包括添加空间金字塔池化模块，将原始yolov3模型的IOU损失 函数更换为GIOU损失函数，拓展yolo层尺度等，通过对yolov3主干网络的 改进，有效克服了铁谱磨粒识别过程中，相似磨粒的识别率低、小颗粒磨粒 的漏检率高等问题。本发明提供的铁谱图像多磨粒识别方法还通过融合模型 的BN层与卷积层，简化网络结构，限制添加模块带来的额外计算量，保障 yolov3模型最低检测速度的实时性。通过本发明提供的铁谱图像多磨粒识别 方法，只需将多磨粒图片输入训练好的模块，即可得到智能化的识别结果， 无需更多人工操作，实现了智能化识别。该专利能够做到磨粒链进行初步的分 割，同一区域内如果存在多个预测框，多个目标的堆叠，识别效果同样不好。 本专利的方法在通过目标检测网络获取检测物体的位置信息的基础上，通过获 取的位置区域信息进行标记分水岭算法分割，能够做到更为细致的分割。能够 获取磨粒的边界信息，对于油液监测磨粒的边界信息能够反映及机器运转状况。

发明内容