船舶柴油机磨损颗粒图像处理方法研究.pdf

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1、第41卷第6期2012年12月船海工程SHIP&0CEANENGINEERINGV01．41No．6Dec．2012DOI：10．3963／j．issn．1671-7953．2012．06．019船舶柴油机磨损颗粒图像处理方法研究胡命杰(广州航海高等专科学校，广州510725)摘要：通过研究磨损颗粒图像处理方法，并应用于磨损颗粒图像的系列处理，获得完整的磨损颗粒图像信息。应用表明，该方法在磨粒图像特征提取上是有效的。关键词：图像处理；磨损颗粒；船舶柴油机中图分类号：TP311，THll7文献标志码：A文

2、章编号：1671-7953(2012)06-0062-03据统计，在众多海难事故中，船舶主动力装置机械故障位居第一，约占事故总数的22％，在船舶机械故障中，船舶柴油机发生故障概率最大，约占45％⋯。可见，船舶主动力装置，尤其是船舶柴油机的运行状况直接影响到船舶的运行安全。而船舶柴油机润滑油中磨损颗粒监测是实现柴油机故障诊断的重要方法，开展磨损颗粒图像识别是判定柴油机磨损性故障的发生、发展及机理判定的有效途径。因此，借助计算机编程对图像信息进行的处理，要把一幅模拟图像通过采样与量化转化为数字图像，实现图像

3、多信息提取，从而实现柴油机磨损颗粒图像的信息化智能识别。1数字图像的数学模型与表达对柴油机油液中分离出来的磨损颗粒通过显微镜拍出的图像都是连续的模拟图像，包含图像的形状和色彩信息。色度学理论认为，任何图像的颜色都可以由红色(red)，绿色(green)，蓝色(blue)按不同比例混合得到，因此红、绿、蓝被称为i原色旧J。一幅图像的每个像素点颜色都可以用基于位置坐标的三维函数来表示，即：／'(z，Y，z)={fR(戈，Y，z)．fc(戈，Y，彳),fB(戈，Y，z)}(1)式中以戈，Y，z)——图像像素点

4、的颜色；62收稿日期：2012—06—06修回日期：2012—06—19资助项目-广东省普通高校自然科学研究项目(04J021)第一作者简介：胡命杰(1973一)，男，硕士，讲师研究方向：计算机仿真E-mail：gzhumj@tom．cnfR(x，Y，z)．fc(戈，Y，z),fB(戈，Y，z)——该像素点的红、绿、蓝三种颜色的分量值。油液柴油机磨损颗粒图像是平面图像，因此式(1)应该调整为／<省，Y)={／；(菇，Y)。，≥(戈，)，)√名(戈，Y)}(2)在数字图像处理中，常用矩阵与向量的方式表达图

5、像。一幅离散化成／7／,×几样本的数字图像是一个整数数组，数学上自然就把它描述成一个矩阵F，即F=八戈，Y)=r八0，0)⋯以0，n一1)]；i(3)If(m一1，0)⋯以rn一1，n一1)．J2数字图像处理算法2．1图像灰度化柴油机磨损颗粒图像包含丰富的柴油机故障机理信息，这些信息只有通过一系列算法才能量化，图像的灰度转换是第一步。在RGB模型中，如果fR=五=厶，贝q颜色表示一种灰度颜色，其中fR=厶=厶的值叫做灰度值。图像灰度化方法有多种，由于人眼对红、绿、蓝三色的敏感度不同，加权平均法进行灰度，

6、根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均，其使用公式见式(4)。火石，Y)=o．3磊(石，Y)+0．52厂c(菇，)，)+O．1lfB(石，Y)(4)2．2图像二值化二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。二值图像在数字图像处理船舶柴油机磨损颗粒图像处理方法研究——胡命杰中占有非常重要的地位，因为图像经二值化后数据量减小，图像变得简单，感兴趣的目标轮廓更加突出，有利于图像的进一步处理。图

7、像二值化的算法旧1：扫描图像所有像素，对于灰度值大于或等于阈值的像素点将其灰度值设置为255，表示该像素属于特定物体。否则该像素点被排除在物体区域以外，将灰度值设置为0，表示背景点或者非目标点。二值化公式为似∽={三麓裴亍口㈣式中：卜指定阈值。2．3形态学处理二值化处理后的磨损颗粒图像还存在着细微的噪声，表现出孤立的小碎点、空洞以及边界存在断点的现象。为了消除这些缺陷，需要采样数学形态学方法【4J。最基本的形态学处理算法包括：膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，在图像形态学处理中，常将这些算法组合起来使用。2．

8、3．1膨胀A被日膨胀，记为AoB，定义为AoB={2I(B)zAA≠D}(6)式中：日——结构元素。式(6)表明A被B膨胀是所有结构元素原点位置的组合的集合，其中映射并平移后的曰至少与A有某些部分重叠。2．3．2腐蚀腐蚀的数学定义与膨胀类似，A被B腐蚀记为AOB，定义为A@B={彳I(B)zAA。=D}(7)膨胀和腐蚀是一对对偶运算，将其组合便形成图像的开运算和闭运算，表述如下。开运算：A·B=(A0曰)oB闭运算：A·B=(AoB)OB膨