一种基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，具体包括以下步骤：将发动机油样滴一滴在滤纸上得到油斑；用照相机采集油斑的RGB彩色图像f输入计算机；将油斑图像去噪，得到去噪后的RGB彩色图像；将其转换至HSI颜色模型；对HIS颜色模型的S分量图像分割得到饱和度分割图MS；提取饱和度差异图CS；计算饱和度差异图CS的像素数NS；对HIS颜色模型的I分量图像分割得到油斑的密度分割图MI；提取密度差异图CI；计算密度差异图CI的像素数NI；计算油品的清净分散性系数K：本发明依据沉淀区、扩散区和油环区对亮度的具有不同透射率的特性，自动检测检测扩散区和油环区，从而测定清净分散性的原理。该方法计算简单、精度高，适合在实时的系统中采用。
【专利说明】一种基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种润滑油的清净分散性测定方法，特别是一种基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法。
【背景技术】
[0002]发动机是汽车的心脏，汽车运转过程中发动机内有许多相互摩擦运动的金属表面，这些部件运动速度快、工作环境差。发动机润滑油，被誉为汽车的“血液”，对发动机起到润滑、清洁、冷却、密封、减磨等作用，可降低发动机零件的磨损，延长其使用寿命。随着发动机工作时间的延续，润滑油在高温下的氧化、机械零件的磨损产物、使用过程中的燃油和水分的混入其中，这些原因都将使润滑油受到污染，导致油品下降，甚至丧失润滑油的效能。对润滑油进行实时监测，一方面发现润滑油质量的变化，做到按需要更换润滑油，降低运行成本；另一方面可提前预知机器技术状态，进而及时发现机器的故障征兆及预报设备可能发生的故障，有针对性地进行维护和修理。
[0003]目前，发动机润滑油的监测最常用的方法主要是通过油滴斑点试验，具体操作为:首先，用金属或玻璃棒把从发动机内取出的油样滴一滴在滤纸上，静置3个小时以上，滤纸上便形成颜色不同的晕环似的斑痕，斑痕的图像因滤纸、润滑油质量及污染物不同而不同，一般都显示三个或更多的晕环:沉积环、扩散环和油环。其次，手工勾勒出扩散环和油环，并用人工直尺法测量扩散环和油环的直径。再次，重复测量多组扩散环和油环的直径数据，计算每组扩散环和油环直径的比值(扩散环和油环直径的之比为清净分散性系数)，并取平均值作为该润滑油的清净分散性系数，清净分散性系数值越大，表明润滑油分散性越好，反之亦反。
[0004]传统的人工直尺法存在以下问题:一是测量过程费时、费力，为了提高精度常常需要进行多次测量；二是测量精度不高。由于实际中无论是扩散环还是油环，都不是标准圆形，而且两环质心一般不重合，这样测得的扩散环和油环直径的就容易存在误差，造成测量精度不高，即使是多次测量也无法保证测量的精度。
[0005]综上，研究一种快速、准确地测定发动机润滑油清净分散性的方法，对于快速、准确判定润滑油的质量尤为重要。
【发明内容】
[0006]针对上述现有技术中存在的缺陷或不足，本发明的目的在于，提供一种基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，该方法依据沉淀区、扩散区和油环区对亮度的具有不同透射率的特性，自动检测扩散区和油环区，从而测定清净分散性的原理。本发明的计算简单、精度高，且运行时间短，适合在实时的系统中采用。
[0007]为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案予以解决:
[0008]一种基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，具体包括以下步骤:
[0009]步骤1:将发动机油样滴一滴在滤纸上，得到油斑；[0010]步骤2:用照相机采集油斑的RGB彩色图像f，并将得到的RGB彩色图像f输入计算机，RGB彩色图像f的大小为MXN ; (R(x, y), G(x, y), B(x, y))分别表示像素(x, y)的R分量值、G分量值和B分量值，I < χ < M，I < y < N，χ和y均为整数；
[0011]步骤3:将油斑图像去噪，得到去噪后的RGB彩色图像；
[0012]步骤4:将去噪后的RGB彩色图像转换至HSI颜色模型；
[0013]步骤5:对HIS颜色模型的S分量进行图像分割，得到油斑的饱和度分割图MS ；
[0014]步骤6:提取饱和度差异图CS ；
[0015]步骤7:计算饱和度差异图CS的像素数NS ；
[0016]步骤8:对HIS颜色模型的I分量图像分割，得到油斑的密度分割图MI ；
[0017]步骤9:提取密度差异图Cl ；
[0018]步骤10:计算密度差异图Cl的像素数NI ；
[0019]步骤11:利用式8计算油品的清净分散性系数K:
【权利要求】
1.一种基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，具体包括以下步骤: 步骤1:将发动机油样滴一滴在滤纸上，得到油斑； 步骤2:用照相机采集油斑的RGB彩色图像f，并将得到的RGB彩色图像f输入计算机，1?8彩色图像€的大小为1\10?(\7)，6 0^7)，8 0^7))分别表示像素(x，y)的R分量值、G分量值和B分量值，I≤X≤M，I≤y≤N，X和y均为整数； 步骤3:将油斑图像去噪，得到去噪后的RGB彩色图像； 步骤4:将去噪后的RGB彩色图像转换至HSI颜色模型； 步骤5 J^HIS颜色模型的S分量进行图像分割，得到油斑的饱和度分割图MS ； 步骤6:提取饱和度差异图CS ； 步骤7:计算饱和度差异图CS的像素数NS ； 步骤8:对HIS颜色模型的I分量图像分割，得到油斑的密度分割图MI ； 步骤9:提取密度差异图Cl ； 步骤10:计算密度差异图Cl的像素数NI ； 步骤11:利用式8计算油品的清净分散性系数K:
2.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤3中对油斑图像去噪采用中值滤波法。
3.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤4中所使用的转换公式如下:
4.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤5对HIS颜色模型的S分量进行图像分割的公式如下:
5.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤6具体包括如下步骤: 首先，采用8-连通标记油斑的饱和度分割图MS中MS (x，y) = I的连通区域；其次，统计各连通区域的像素数；最后，将像素数最多的连通区域作为饱和度差异图CS。
6.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤7计算饱和度差异图CS的像素数NS包括如下步骤: 从首行开始，从左到右扫描饱和度差异图CS中的所有行，记第X行中CS(x，y) = I的像素的最左列和最右列的列坐标值分别为Sxl和Sxl.，则饱和度差异图CS的像素数NS为:
7.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤8对HIS颜色模型的I分量图像分割的公式如下:
8.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤9提取密度差异图Cl的操作步骤如下: 首先，采用8-连通标记油斑的密度分割图MI中MI (x，y) = I的连通区域；其次，统计各连通区域的像素数；最后，将像素数最多的连通区域作为密度差异图Cl。
9.如权利要求1所述的基于图像处理的发动机润滑油清净分散性测定方法，其特征在于，所述步骤10计算密度差异图Cl的像素数NI包括如下步骤: 从首行开始，从左到右扫描图Cl中的所有行，记第χ行中Cl (x，y) = I的像素的最左和最右列的列坐标值分别为Ixl和Ixl?，则密度差异图Cl的像素数NI为:
【文档编号】G06T7/00GK103472063SQ201310425726
【公开日】2013年12月25日 申请日期:2013年9月17日 优先权日:2013年9月17日
【发明者】张雷, 肖梅, 刘龙, 马登辉, 韩光 申请人:长安大学