【摘 要】
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该论文以CNG发动机磨损故障监测智能化为目的,着重研究了将小波和神经网络分析方法应用于磨粒图像的处理与分析,实现了基于神经网络的计算机磨粒识别过程.主要工作如下：1、开
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该论文以CNG发动机磨损故障监测智能化为目的,着重研究了将小波和神经网络分析方法应用于磨粒图像的处理与分析,实现了基于神经网络的计算机磨粒识别过程.主要工作如下：1、开发出一个铁谱图像分析系统,可实现对磨粒图像的采集、存储、格式转换、滤波、二值化、灰度变换和数学形态学处理及形态参数的统计分析等.该系统能提取的磨粒特征参数包括：几何特征参数、傅立叶描绘子、矩特征参数和表面细节特征参数.2、特征的提取方面,用小波变换对磨粒图像进行处理,提取磨粒的7个不变矩特征.3、根据对磨粒图像的轮廓形状、边缘细节特征的计算机图像分析,获得该磨粒图像的特征参数.基于改进的BP神经网络,实现磨粒的自动识别.4、将CNG发动机中磨粒图像作为样本,用于训练神经网络.
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