金屬斷口的圖像識(shí)別研究.pdf

1、斷口圖像的智能化模式識(shí)別與分類是斷裂構(gòu)件智能化診斷的重要內(nèi)容之一。從斷口圖像中提取有用的特征信息是實(shí)現(xiàn)斷口分析定量化和智能化的最根本問(wèn)題，而斷口的模式識(shí)別與分類又是進(jìn)行斷裂故障智能化分析的關(guān)鍵性問(wèn)題?？v觀國(guó)內(nèi)外的研究，雖然在斷口識(shí)別上已取得一些有效的成果，但也存在識(shí)別率不高的缺點(diǎn)。因此，很有必要采用新的方法對(duì)斷口的識(shí)別與分類進(jìn)行進(jìn)一步的研究和探索。本研究以灰度級(jí)的空間相關(guān)矩陣即共生矩陣為基礎(chǔ)進(jìn)行紋理特征提取，應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)典型斷口進(jìn)行識(shí)別

2、和分類的問(wèn)題開(kāi)展了系統(tǒng)的研究工作，為今后全面開(kāi)展金屬斷口定量分析實(shí)現(xiàn)斷口故障診斷的智能化提供了重要的組成部分和技術(shù)手段，主要內(nèi)容如下：
　　 選擇疲勞、韌窩、沿晶、解理四種典型金屬斷口圖像為研究對(duì)象。通過(guò)分析灰度共生矩陣特征參數(shù)隨其三個(gè)構(gòu)造因子(生成步長(zhǎng)d，圖像灰度級(jí)g和生成方向θ)的變化規(guī)律，并結(jié)合金屬表面紋理自身的特點(diǎn)，確立了適合描述金屬表面紋理的灰度共生矩陣構(gòu)造方法。以上述研究為基礎(chǔ)，獲取灰度共生矩陣的14個(gè)紋理特征參數(shù)，