基于图像处理的润滑油内杂质检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，包括：获取润滑油图像的各个图像块；根据单个图像块的投影方向得到各个像素点的密度指数，进而得到润滑油图像中的边界图像块以及纯物质图像块；根据纯物质图像块得到各个中心区域以及对应的边界图像块；根据任意一个中心区域对应单个边界图像块的各个初始序列，得到单个边界图像块的扩散均匀程度；根据各个像素点的第一、二集合与密度指数以及单个边界图像块的扩散均匀程度得到各个像素点的互达距离；根据各个像素点对应的互达距离得到各个杂质聚类结果，进而得到胶状杂质含量以及粉状杂质含量。本发明专利技术可以得到润滑油内杂质更加准确、可靠的检测结果。可靠的检测结果。可靠的检测结果。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的润滑油内杂质检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及基于图像处理的润滑油内杂质检测方法。

技术介绍

[0002]润滑油内杂质产生的原因主要分为三大类：一是设备长期使用；二是润滑油的储存、运输、和使用没有按照规定的操作要求执行；三是加入润滑油之前设备系统本身存在的杂质，加入润滑油后，这些原有杂质同样会破坏润滑油的使用性能，例如机械杂质；除此之外，高粘度添加剂量过多，环境粉尘的进入等因素也是润滑油杂质产生的主要原因。
[0003]对于系统本身的机械杂质，通常有两种检测方法，一是使用检测仪器进行检测，例如机械杂质测定仪；二是通过对润滑油进行抽样检测检测的方法，例如酸分解法、溶剂抽出法，这类方法是通过检测液剂，例如乙醇
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苯混合液、蒸馏水等进行杂质检测，检测完成后可以通清洁输油管、油箱或者进行油循环冲洗的方式进行清除。
[0004]然而对于润滑油杂质产生的常见场合，即在润滑油在储存、运输和使用过程中所产生杂质的检测一般是使用人员通过目视的方式观察润滑油中是否存在杂质。此类检测方法仅仅对于大面积的杂质具有一定的检测效果，对于润滑油中多数杂质的检测效果并不能符合润滑油机械杂质测定法的标准。润滑油内的杂质一方面会影响润滑油的使用，例如，输油嘴、输油管道的堵塞，另一方面，还会增大设备的腐蚀性，破坏油膜而增加磨损和积碳。因此对润滑油内杂质的检测对设备使用寿命和润滑油质量都是必要的环节。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，以解决现有的问题。
[0006]本专利技术的基于图像处理的润滑油内杂质检测方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，该方法包括以下步骤：获取润滑油图像，获取各个像素点在HSV颜色空间中对应的分量值；获取润滑油图像的各个图像块；根据单个图像块内各个像素点的灰度值得到单个图像块的投影方向以及各个像素点的灰度值对应的投影点；根据投影方向上相邻投影点之间的距离得到高密度邻域距离；根据高密度邻域距离得到单个图像块中各个像素点的近邻集合；根据预设调参因子以及各个像素点的近邻集合中包含的所有像素点对应的所有分量值得到各个像素点的密度指数；根据各个图像块中像素点的密度指数得到润滑油图像中的边界图像块以及纯物质图像块；根据所有纯物质图像块中的所有像素点得到各个中心区域以及各个中心区域的质心点；将与各个中心区域相邻的边界图像块称为各个中心区域对应的边界图像块；以任意一个中心区域为目标中心区域，根据目标中心区域的质心点获取目标中心区域对应单个边界图像块的各个初始序列以及各个初始序列在删除不同数量的像素点后对应的各个删除后序列；根据各个删除后序列与对应的初始序列得到单个边界图像块的扩
散均匀程度；根据单个边界图像块中各个像素点的密度指数得到各个像素点的第一集合与第二集合，结合各个像素点的密度指数以及单个边界图像块的扩散均匀程度得到各个像素点的互达距离；以各个中心区域为目标中心区域，根据各个中心区域对应的各个边界图像块中的各个像素点以及对应的互达距离得到各个杂质聚类结果；根据各个杂质聚类结果得到胶状杂质含量以及粉状杂质含量，完成润滑油内杂质的检测。
[0007]优选的，所述高密度邻域距离的获取表达式为：式中，是高密度邻域距离，是第k个图像块中像素点数量，是润滑油图像中图像块的数量，是第k个图像块对应的投影方向，是在投影方向上第u个投影点与第v个投影点之间的欧氏距离，J是在投影方向上各个投影点周围需要分析的投影点数量；是在第k个图像块的投影方向上相邻两个投影点之间欧氏距离的最大值。
[0008]优选的，所述单个图像块中各个像素点的近邻集合的获取方法为：将以单个图像块中各个像素点为圆心，以高密度邻域距离为半径的圆形区域作为各个像素点的邻域范围，处于各个像素点的邻域范围内的所有像素点构成的集合称为单个图像块中各个像素点的近邻集合。
[0009]优选的，所述各个像素点的密度指数的获取表达式为：式中，表示第i个像素点的密度指数；为第i个像素点的第m个分量值，表示是第i个像素点对应的近邻集合内的第p个像素点的第m个分量值，是第i个像素点的近邻集合中包含像素点的数量；是预设调参因子，为绝对值符号。
[0010]优选的，所述润滑油图像中的边界图像块以及纯物质图像块的获取步骤包括：将单个图像块中各个像素点的密度指数之间的方差称为各个图像块的密度方差；计算润滑油图像中各个图像块的密度方差之间的均值，将密度方差大于等于均值的图像块称为边界图像块，将密度方差小于均值的图像块称为纯物质图像块。
[0011]优选的，所述各个中心区域的获取方法为：设置所有纯物质图像块中所有像素点的标记值为1，所有杂质边界区域中所有像素点的标记值为0，各个像素点以及对应的标记值构成了标记图像，对标记图像进行连通域分析，得到各个连通域，将包含像素点个数最多的连通域进行剔除后，剩余的各个连通域称为各个中心区域。
[0012]优选的，所述目标中心区域对应单个边界图像块的各个初始序列的获取方法为：将单个边界图像块中距离目标中心区域的质心点最远的图像块顶点作为第一代表点，将单个边界图像块中形成第一代表点的两条边的中心点分别为第二代表点与第三代
表点；将处于目标边界图像块内且处于各个代表点与目标中心区域的质心点之间的所有像素点分别构成了各个初始序列。
[0013]优选的，所述单个边界图像块的扩散均匀程度的获取表达式为：优选的，所述单个边界图像块的扩散均匀程度的获取表达式为：优选的，所述单个边界图像块的扩散均匀程度的获取表达式为：优选的，所述单个边界图像块的扩散均匀程度的获取表达式为：式中，为目标中心区域对应的第A个边界图像块的扩散均匀程度，是第A个边界图像块的分布均匀度；表示第A个边界图像块对应的第s个初始序列，Y是对初始序列删除的像素点数量；是初始序列对应的第Y个删除后序列；是初始序列的一维图像熵，是第Y个删除后序列的一维图像熵；是初始序列在删除Y个像素点后的波动系数；是初始序列的相关系数；是初始序列与删除后序列之间的DTW距离，是初始序列中可删除的像素点的最大数量；是预设调参因子；是目标中心区域对应的所有边界图像块对应分布均匀度的均值。
[0014]优选的，所述各个像素点的第一集合与第二集合的获取方法为：将第f个像素点对应的近邻集合中，密度指数大于第f个像素点对应密度指数所有像素点构成的集合称为第f个像素点的第一集合；将密度指数小于第f个像素点对应密度指数的所有像素点构成的集合称为第f个像素点的第二集合；对各个像素点进行处理，得到各个像素点的第一集合与第二集合。
[0015]优选的，所述各个像素点的互达距离的获取表达式为：式中，为第A个边界图像块中第f个像素点的互达距离；为第f个像素点的密度指数；是第f个像素点的第一集合，是第f个像素点与第一集合中所有像素点之间欧氏距离的最小值；是第f个像素点的第二集合；是第f个像素点与第二集合中所有像素点之间欧氏距离的最小值；为第A个边界图像块的扩散均匀本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取润滑油图像，获取各个像素点在HSV颜色空间中对应的分量值；获取润滑油图像的各个图像块；根据单个图像块内各个像素点的灰度值得到单个图像块的投影方向以及各个像素点的灰度值对应的投影点；根据投影方向上相邻投影点之间的距离得到高密度邻域距离；根据高密度邻域距离得到单个图像块中各个像素点的近邻集合；根据预设调参因子以及各个像素点的近邻集合中包含的所有像素点对应的所有分量值得到各个像素点的密度指数；根据各个图像块中像素点的密度指数得到润滑油图像中的边界图像块以及纯物质图像块；根据所有纯物质图像块中的所有像素点得到各个中心区域以及各个中心区域的质心点；将与各个中心区域相邻的边界图像块称为各个中心区域对应的边界图像块；以任意一个中心区域为目标中心区域，根据目标中心区域的质心点获取目标中心区域对应单个边界图像块的各个初始序列以及各个初始序列在删除不同数量的像素点后对应的各个删除后序列；根据各个删除后序列与对应的初始序列得到单个边界图像块的扩散均匀程度；根据单个边界图像块中各个像素点的密度指数得到各个像素点的第一集合与第二集合，结合各个像素点的密度指数以及单个边界图像块的扩散均匀程度得到各个像素点的互达距离；以各个中心区域为目标中心区域，根据各个中心区域对应的各个边界图像块中的各个像素点以及对应的互达距离得到各个杂质聚类结果；根据各个杂质聚类结果得到胶状杂质含量以及粉状杂质含量，完成润滑油内杂质的检测。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，其特征在于，所述高密度邻域距离的获取表达式为：式中，是高密度邻域距离，是第k个图像块中像素点数量，是润滑油图像中图像块的数量，是第k个图像块对应的投影方向，是在投影方向上第u个投影点与第v个投影点之间的欧氏距离，J是在投影方向上各个投影点周围需要分析的投影点数量；是在第k个图像块的投影方向上相邻两个投影点之间欧氏距离的最大值。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，其特征在于，所述单个图像块中各个像素点的近邻集合的获取方法为：将以单个图像块中各个像素点为圆心，以高密度邻域距离为半径的圆形区域作为各个像素点的邻域范围，处于各个像素点的邻域范围内的所有像素点构成的集合称为单个图像块中各个像素点的近邻集合。4.根据权利要求1所述的基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，其特征在于，所述各个像素点的密度指数的获取表达式为：
式中，表示第i个像素点的密度指数；为第i个像素点的第m个分量值，表示是第i个像素点对应的近邻集合内的第p个像素点的第m个分量值，是第i个像素点的近邻集合中包含像素点的数量；是预设调参因子，为绝对值符号。5.根据权利要求1所述的基于图像处理的润滑油内杂质检测方法，其特征在于，所述润滑油图像中的边界图像块以及纯物质图像块的获取步骤包括：将单个图像块中各个像...

【专利技术属性】
技术研发人员：付涛，赵之玉，马现刚，张景华，张广昊，刘珍珍，
申请(专利权)人：卡松科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：