一种基于图像识别的油色检测方法技术

本发明专利技术属于图像识别的技术领域，公开了一种基于图像识别的油色检测方法，包括利用油色传感器采集旧油油色图像；采集未运行的新油图像与旧油进行比对，分析旧油油色的劣化程度；将旧油图像转换为灰度图像，利用灰度差分析判断旧油的污染度；基于灰度图像对图像水分含量进行处理，判断油色的乳化现象。本发明专利技术通过计算机图像识别的方式为人对油液的视觉感受提供了可供量化的模型框架，帮助油液运维人员准确判断油液运行状况，为油色的在线监测提供了可行性，在一定条件下可直接通过在线取样的方式分析油色，极大的规避了由语言描述带来的认知误差，为用油设备的安全可靠运行提供了进一步保障。步保障。步保障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的油色检测方法


[0001]本专利技术涉及图像识别的
，尤其涉及一种基于图像识别的油色检测方法。

技术介绍

[0002]在水力发电厂、火力发电厂、大型船舶、大型液压启闭机等设备均设置有油循环系统，油在这些系统中承充当着压力传递介质、散热介质、润滑剂等诸多角色，油质的好坏直接关系到这些大型设备的运行稳定。油色一直以来是衡量油质的重要指标之一，但由于工业现场普遍使用的全封闭管路和油箱，无法观察实际油色。传统油质检测一般都是定期取油样进行化验。这样的方式难以实时观测油质变化，大多数情况下设备取油样需要停止运行，耽误生产，并且油色通过语言难以准确描述，都是通过基本颜色进行粗略概括。

技术实现思路

[0003]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0004]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术解决的技术问题是：现有技术难以实时观测油质变化，耽误生产并且油色难以通过语言难以准确描述的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于图像识别的油色检测方法，包括：
[0007]利用油色传感器采集旧油油色图像；
[0008]采集未运行的新油图像与旧油进行比对，得到旧油油色的劣化程度；
[0009]将旧油图像转换为灰度图像，利用灰度差分析判断旧油的污染度；
[0010]基于灰度图像对图像水分含量进行处理，判断油色的乳化现象。
[0011]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：所述油色检测传感器，包括：进油管、微型油泵、照相机、受油器和回油管。
[0012]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：在备检测油箱上引一路油管与所述进油管相接，再引一路油管与所述回油管相接；
[0013]所述受油管内壁为纯白涂料涂刷，受油器底部为黑色十字标识的检测图案，当油泵启动后会更新受油管内部的油液，待一定时间后油泵停止运行，摄像机对油液拍照取样，通过摄像机拍到的图像进行计算。
[0014]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：通过所述照相机获得的图像可转化为RGB色彩空间图像，每一个图像其在数学上可表示为三个三维矩阵，包括：
[0015]新油图像表示为：
[0016][0017]旧油图像表示为：
[0018][0019]其中，R、G、B分别为红色、绿色、蓝色通道的色值，X、Y为像素点在平面中的坐标。
[0020]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：定义单一颜色的通道为在坐标系为X、Y色值中的一个曲面，采用最小二乘法进行单一颜色通道的颜色收敛，收敛目标为平行于X轴的一平面。
[0021]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：定义红色通道的直线方程为y＝b，色值偏差为e，
[0022][0023]其中，为红色通道色值总和，当时，e2取得最小值；
[0024]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：所述新油图像颜色表示为：
[0025][0026]所述旧油图像颜色表示为：
[0027][0028]新油、旧油相对色差表示为：
[0029][0030]该参数在实际运维中可作为油色的相对变化值，用以表征油色的劣化程度。
[0031]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：将所述旧油图像由RGB色彩空间转化为灰度图像，对于单一像素点按照灰度权重比例进行转换，权重系数根据油色进行调整；
[0032]定义单一像素点的灰度值为：
[0033]H＝0.3R+0.6G+0.1B
[0034]图像中的黑色十字标识用于计算污染度(或颗粒度)，一般来说黑色十字标识的灰度色值低于40，所以筛选图像中H<60H<40的像素点并标记这些像素点的坐标。
[0035]所筛选出像素点的平均灰度表示为：
[0036][0037]计算剔除像素点后该图像的平均灰度表示为：
[0038][0039]图像的灰度差表示为：
[0040][0041]灰度差L与油的污染度成反比关系，从而可以利用灰度差间接反应油的污染度。
[0042]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：定义油液灰度值变化量为ΔK，所述灰度值变化量表示为：
[0043]ΔK＝H
k2
‑
H
k1
[0044]其中，H
k1
为起始时刻的油液平均灰度值，H
k2
为使用一段时间后的平均油液灰度值，当ΔK>0时，则可说明油液中可能混入水分发生乳化。
[0045]作为本专利技术所述的一种基于图像识别的油色检测方法的一种优选方案，其中：定义油液灰度差变化量为ΔL，所述灰度差变化量表示为：
[0046]ΔL＝L2‑
L1[0047]其中，L1为起始时刻的油液灰度，L2为使用一段时间后的油液灰度差当油液，当ΔK>0且ΔL<0时，则说明油液发生了乳化现象。
[0048]本专利技术的有益效果：本专利技术通过计算机图像识别的方式为人对油液的视觉感受提供了可供量化的模型框架，帮助油液运维人员准确判断油液运行状况，为油色的在线监测提供了可行性，在一定条件下可直接通过在线取样的方式分析油色，极大的规避了由语言描述带来的认知误差，为用油设备的安全可靠运行提供了进一步保障。
附图说明
[0049]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0050]图1为本专利技术一个实施例所述的基于图像识别的油色检测方法的整体流程图；
[0051]图2为本专利技术一个实施例所述的基于图像识别的油色检测方法的油色传感器装置示意图；
[0052]图3为本专利技术一个实施例所述的基于图像识别的油色检测方法的试验油样图；
[0053]图4为本专利技术一个实施例所述的基于图像识别的油色检测方法的油液取样图；
[0054]图5为本专利技术一个实施例所述的基于图像识别的油色检测方法的灰度化后的标记图像；
[0055]图6为本专利技术一个实施例所述的基于图像识别的油色检测方法的灰度化后的起始油样与过程油样图。
具体实施方式
[0056]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的油色检测方法，其特征在于，包括：利用油色传感器采集旧油油色图像；采集未运行的新油图像与旧油进行比对，分析旧油油色的劣化程度；将旧油图像转换为灰度图像，利用灰度差分析判断旧油的污染度；基于灰度图像对图像水分含量进行处理，判断油色的乳化现象。2.如权利要求1所述的基于图像识别的油色检测方法，其特征在于：所述油色检测传感器，包括：进油管、微型油泵、照相机、受油器和回油管。3.如权利要求2所述的基于图像识别的油色检测方法，其特征在于：在备检测油箱上引一路油管与所述进油管相接，再引一路油管与所述回油管相接；所述受油管内壁为纯白涂料涂刷，受油器底部为黑色十字标识的检测图案，当油泵启动后会更新受油管内部的油液，待一定时间后油泵停止运行，摄像机对油液拍照取样，通过摄像机拍到的图像进行计算。4.如权利要求3所述的基于图像识别的油色检测方法，其特征在于：通过所述照相机获得的图像可转化为RGB色彩空间图像，每一个图像其在数学上可表示为三个三维矩阵，包括：新油图像表示为：旧油图像表示为：其中，R、G、B分别为红色、绿色、蓝色通道的色值，X、Y为像素点在平面中的坐标。5.如权利要求4所述的基于图像识别的油色检测方法，其特征在于：定义单一颜色的通道为在坐标系为X、Y色值中的一个曲面，采用最小二乘法进行单一颜色通道的颜色收敛，收敛目标为平行于X轴的一平面。6.如权利要求5所述的基于图像识别的油色检测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张禹，李鹤，徐瑞，周喜，夏家华，那仲彪，齐心，龙泳，史艳娟，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：