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J-GLOBAL ID：201702286476845249   整理番号：17A1588767

顕微鏡画像に基づくオンライン潤滑油におけるアブレシブ摩耗の識別【JST・京大機械翻訳】

Recognition for Particles in Lubricating Oil Based on Micro-image Method

著者 (7件)： Hao Yanlong (大連海事大学輪机工程学院 遼寧大連116026) ,  Pan Xinxiang (大連海事大学輪机工程学院 遼寧大連116026) ,  Yan Zhijun (大連海事大学輪机工程学院 遼寧大連116026) ,  Chang Qing (大連海事大学輪机工程学院 遼寧大連116026) ,  Pan Bo (大連海事大学輪机工程学院 遼寧大連116026) ,  Ji Qiang (大連海事大学輪机工程学院 遼寧大連116026) ,  Chen Yigang (大連海事大学輪机工程学院 遼寧大連116026)
資料名： Runhua Yumifeng  (Runhua Yumifeng)
巻： 42  号： 4  ページ： 53-59  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2971A  ISSN： 0254-0150  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の潤滑油摩耗粉の監視技術の欠点に対して、マイクロ流体技術と鉄スペクトル技術を結合した研磨剤のオンライン検出方法を提案した。このシステムはマイクロ流体チップを用いて伝統的な鉄スペクトルを置換し、顕微鏡的に画像化する。画像のファジィ回復において,運動ぼけ画像の微分と自己相関に基づく方法を用いてファジィスケールを計算し,Wienerフィルタによりファジィ画像を復元し,テクスチャと境界のより明確な画像を得た。摩耗粉の特徴を抽出する上で、色の特徴を用いて、摩耗粉の成分を識別するために、鉄粉、有色金属研磨剤と酸化物砥粒を含み、スケールと形状などの特徴を用いて、摩耗粉の摩耗メカニズムを識別した。粒子の認識において,灰色相関分析法を用いて,摩耗粉の自動認識を実現した。この摩耗粉オンライン監視システムは摩耗粉を計数することができるだけでなく、研磨剤タイプに対しても判断でき、その正確率は90%に達することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  鉄 ,  *アブレシブ摩耗 ,  曖昧さ ,  スペクトル ,  画像処理 ,  *顕微鏡 ,  摩耗粉 ,  自己相関 ,  研磨剤 ,  *潤滑油 ,  酸化物 ,  検出法
準シソーラス用語： マイクロ流体 ,  *オンライン ,  *顕微鏡画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： wear particles ,  detection on-line ,  micro-fluidic technology ,  image processing ,  feature extraction ,  theory of grayrelational analysis

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 顕微鏡画像 ,  オンライン ,  潤滑 ,  アブレシブ摩耗 ,  識別