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名称 : 具有改进的粒子分割和分类方法的铁谱分析
发表日期 : 2019-10-16
摘要 :

介绍了一种具有分割方法和两级分类策略的自动铁谱分析模型。为了从彩色铁谱图像中获取磨损颗粒，在三通道图像中采用自适应Otsu阈值来解决颗粒分割中的颜色模糊问题。通过将粒子参数分为形状参数和形态参数，提出了一种两级识别策略。一是对摩擦、切削、球状颗粒进行分类，参照形状参数的模糊接近程度。在第二级，形状接近的粒子用不可察觉的纹理和反向传播神经网络（BPNN）进行分类。这些目标参数是通过将主成分分析应用到七个纹理特征中构建的，并输入到基于 BPNN 的模型中，以对疲劳和严重滑动粒子进行分类。为了训练 BPNN，将 100 多张铁谱图像一起采样，从而对粒子识别进行标准铁谱分析。识别性能对摩擦、切割和球形颗粒的准确度超过 90%，而对严重滑动和疲劳颗粒的准确度约为 80%。

网址 : https://asmedigitalcollection.asme.org/computingengineering/article/20/2/021001/1066028/Ferrograph-Analysis-With-Improved-Particle
领域 : 机器人技术
出版公司 : ASME
出版国家 : US
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重点项目名称 : 工业机器人智能故障诊断及健康评估系统
项目所属数据集 : 工业机器人关键部件与整机动力学测试数据集
类型
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出版物作者
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