船舶柴油机磨损颗粒图像处理方法研究

(广州航海高等专科学校,广州 510725)

据统计，在众多海难事故中，船舶主动力装置机械故障位居第一，约占事故总数的22%，在船舶机械故障中，船舶柴油机发生故障概率最大，约占45%[1]。可见，船舶主动力装置，尤其是船舶柴油机的运行状况直接影响到船舶的运行安全。而船舶柴油机润滑油中磨损颗粒监测是实现柴油机故障诊断的重要方法，开展磨损颗粒图像识别是判定柴油机磨损性故障的发生、发展及机理判定的有效途径。因此，借助计算机编程对图像信息进行的处理，要把一幅模拟图像通过采样与量化转化为数字图像，实现图像多信息提取，从而实现柴油机磨损颗粒图像的信息化智能识别。

1 数字图像的数学模型与表达

对柴油机油液中分离出来的磨损颗粒通过显微镜拍出的图像都是连续的模拟图像，包含图像的形状和色彩信息。色度学理论认为，任何图像的颜色都可以由红色(red)，绿色(green)，蓝色(blue)按不同比例混合得到，因此红、绿、蓝被称为三原色[2]。一幅图像的每个像素点颜色都可以用基于位置坐标的三维函数来表示，即：

f(x,y,z)={fR(x,y,z),fG(x,y,z),fB(x,y,z)}

(1)

式中：f(x,y,z)——图像像素点的颜色；

fR(x,y,z)、fG(x,y,z)、fB(x,y,z)——该像素点的红、绿、蓝三种颜色的分量值。

油液柴油机磨损颗粒图像是平面图像，因此式(1)应该调整为

f(x,y)={fR(x,y),fG(x,y),fB(x,y)}

(2)

在数字图像处理中，常用矩阵与向量的方式表达图像。一幅离散化成m×n样本的数字图像是一个整数数组，数学上自然就把它描述成一个矩阵F，即

F=f(x,y)=

(3)

2 数字图像处理算法

2.1 图像灰度化

柴油机磨损颗粒图像包含丰富的柴油机故障机理信息，这些信息只有通过一系列算法才能量化，图像的灰度转换是第一步。……