技术特征：
1.一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测润滑油样本对应的磨粒图像，所述润滑油样本是从机器中取样得到的，所述磨粒图像包含多个磨粒区域；获取各磨粒区域对应的长宽比；根据各磨粒区域对应的轮廓像素点，得到各磨粒区域对应的弯曲度，所述磨粒区域对应的轮廓像素点为磨粒区域最外层的像素点；根据各磨粒区域对应的最小拟合圆的面积，得到磨粒区域对应的球状度；根据各磨粒区域对应的灰度共生矩阵，得到各磨粒区域对应的粗糙度；根据各磨粒区域中的像素点，得到各磨粒区域对应的空洞指标；根据磨粒类别数量、k-means算法以及各磨粒区域对应的长宽比、弯曲度、球状度、粗糙度和空洞指标，对各磨粒区域进行分类，得到各磨粒类别对应的最优簇；根据各磨粒类别对应的最优簇对应的各磨粒区域的面积，得到润滑油磨粒质量指标；若润滑油磨粒质量指标大于质量阈值，则判定待检测润滑油样本中磨粒的质量良好。2.根据权利要求1所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，所述得到各磨粒区域对应的弯曲度，包括：对于任一磨粒区域：对于该磨粒区域对应的轮廓上的任一轮廓像素点：获取该磨粒区域对应的轮廓上与该轮廓像素点的直线距离最远的轮廓像素点，将所述与该轮廓像素点距离最远的轮廓像素点记为该轮廓像素点对应的目标像素点；利用弗洛伊德算法获取该轮廓像素点与对应的目标像素点之间的内距离；所述内距离为该轮廓像素点与对应的目标像素点在该磨粒区域内部的最短路径的长度；计算该磨粒区域对应的轮廓上的各轮廓像素点与对应的目标像素点的直线距离与对应的内距离的比值的和，作为该磨粒区域对应的弯曲度。3.根据权利要求1所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，所述得到磨粒区域对应的球状度，包括：对于任一磨粒区域：计算该磨粒区域的面积与对应的最小拟合圆的面积的比值，作为该磨粒区域对应的球状度。4.根据权利要求1所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，所述得到各磨粒区域对应的粗糙度，包括：对于任一磨粒区域：根据该磨粒区域对应的灰度共生矩阵，计算该磨粒区域对应的灰度共生矩阵对应的熵和逆方差；根据所述熵和逆方差，计算该磨粒区域对应的粗糙度；所述计算该磨粒区域对应的粗糙度的公式如下：其中，r为该磨粒区域对应的粗糙度，ent为该磨粒区域对应的灰度共生矩阵的熵，idm为该磨粒区域对应的灰度共生矩阵的逆方差，exp( )为以e为底的指数函数。5.根据权利要求1所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，所述得到各磨粒区域对应的空洞指标，包括：对于任一磨粒区域：
使用canny算子对该磨粒区域进行边缘检测，得到该磨粒区域中存在的各边缘；将边缘上的像素点记为边缘像素点；对于该磨粒区域内的任一边缘：判断该边缘上的边缘像素点对应的八邻域内存在的边缘像素点数量是否大于等于2，若是，则将对应的边缘像素点标记为0，若否，则将对应的边缘像素点标记为1；计算该边缘上的各边缘像素点的标记值的累加和，若累加和为0，则判定该边缘为闭合边缘，若累加和不为0，则判定该边缘不是闭合边缘；若该磨粒区域内存在闭合边缘，则将该磨粒区域对应的空洞指标赋值为1；若该磨粒区域内不存在闭合边缘，则将该磨粒区域对应的空洞指标赋值为0。6.根据权利要求1所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，根据磨粒类别数量、k-means算法以及各磨粒区域对应的长宽比、弯曲度、球状度、粗糙度和空洞指标，对各磨粒区域进行分类，得到各磨粒类别对应的最优簇，包括：根据各磨粒区域对应的长宽比、弯曲度、球状度、粗糙度和空洞指标，将各磨粒区域映射到多维空间当中，得到各磨粒区域在多维空间中对应的磨粒点；在多维空间中获取设定数量个初始质心；所述设定数量为磨粒类别数量；根据各磨粒点对应的长宽比、弯曲度、球状度、粗糙度和空洞指标，计算各磨粒点与各初始质心之间的特征距离；基于各磨粒点与各初始质心之间的特征距离，利用k-means聚类算法对各磨粒点进行聚类，得到各磨粒类别对应的初始簇；获取各初始簇对应的聚类中心的长宽比、弯曲度、球状度、粗糙度和空洞指标；计算各初始簇中各磨粒点与对应的聚类中心之间的特征距离；计算各初始簇中各磨粒点与对应的聚类中心之间的特征距离的和，作为第一次聚类的簇内差异指标；根据各初始簇对应的聚类中心的长宽比、弯曲度、球状度、粗糙度和空洞指标，得到第一次聚类的簇间差异指标；获取正常滑动磨粒与球形磨粒对应的初始簇；根据正常滑动磨粒与球形磨粒对应的初始簇，得到正常滑动磨粒和球形磨粒对应的初始簇的轮廓评价指标和中心区域评价指标；根据所述轮廓评价指标和中心区域评价指标，得到第一次聚类的聚类评价因子；所述正常滑动磨粒和球形磨粒为各磨粒类别中的两种磨粒类别；根据第一次聚类的簇内差异指标、簇间差异指标以及聚类评价因子，得到第一次聚类的聚类效果指标；判断第一次聚类的聚类效果指标是否大于效果阈值，若是，则将第一次聚类得到各磨粒类别对应的初始簇记为最优簇；若否，则从多维空间中重新选取设定数量个初始质心，并对多维空间中的各磨粒点进行第二次聚类，得到各磨粒类别对应的第二初始簇；计算第二次聚类的聚类效果指标，判断第二次聚类的聚类效果指标是否大于效果阈值，若是，则将各磨粒类别对应的第二初始簇记为最优簇，若否，则继续重新选取设定数量个初始质心，对多维空间中各磨粒点进行重新聚类，直到聚类效果指标第一次大于效果阈值为止；将最后一次聚类得到的各磨粒类别对应的簇记为最优簇；所述聚类效果指标的计算公式如下：
其中，p为聚类效果指标，p1为簇内差异指标，p2为簇间差异指标，p3为聚类评价因子，exp( )为以e为底的指数函数。7.根据权利要求6所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，计算各磨粒点与各初始质心之间的特征距离的公式如下：其中，为第j个磨粒点与第q个初始质心之间的特征距离，为第j个磨粒点对应的长宽比，为第j个磨粒点对应的弯曲度，为第j个磨粒点对应的球状度，为第j个磨粒点对应的粗糙度，为第j个磨粒点对应的空洞指标，为第q个初始质心对应的长宽比，为第q个初始质心对应的弯曲度，为第q个初始质心对应的球状度，为第q个初始质心对应的粗糙度，为第q个初始质心对应的空洞指标。8.根据权利要求6所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，所述簇间差异指标的计算公式如下：其中，为第n1个初始簇对应的聚类中心与第n2个初始簇对应的聚类中心之间的特征距离，k为磨粒类别的数量；所述聚类评价因子的计算公式如下：其中，为球形磨粒对应的初始簇的轮廓评价指标，为球形磨粒对应的初始簇的中心区域评价指标，为正常滑动磨粒对应的初始簇的轮廓评价指标，为正常滑动磨粒对应的初始簇的中心区域评价指标。9.根据权利要求6所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，根据正常滑动磨粒对应的初始簇与球形磨粒对应的初始簇，得到正常滑动磨粒和球形磨粒对应的初始簇的轮廓评价指标和中心区域评价指标，包括：对于正常滑动磨粒和球形磨粒中任一磨粒类别对应的初始簇：对于该磨粒类别对应的初始簇对应的任一磨粒区域：获取该磨粒区域对应的最小拟合圆，以及最小拟合圆的圆心，将所述圆心记为该磨粒区域对应的轮廓中心；根据该磨粒类别对应的初始簇对应的各磨粒区域的各轮廓像素点与对应磨粒区域的轮廓中心的欧氏距离，计算该磨粒类别对应的初始簇的轮廓评价指标；对于该磨粒类别对应的初始簇对应的任一磨粒区域：以该磨粒区域的最小拟合圆的圆心为目标圆心，以最小拟合圆的半径的一半为目标半径作圆，得到目标圆形区域；计算该磨粒区域的目标圆形区域内各像素点的灰度值的平均值，作为该磨粒区域的中心灰度均值；
计算该磨粒类别对应的初始簇对应的各磨粒区域的中心灰度均值的平均值，作为该磨粒类别对应的初始簇的中心区域评价指标；所述轮廓评价指标的计算公式为：所述轮廓评价指标的计算公式为：其中，f为该磨粒类别对应的初始簇的轮廓评价指标，u为该磨粒类别对应的初始簇对应的各磨粒区域的数量，为该磨粒类别对应的初始簇对应的第u个磨粒区域的轮廓像素点的数量，为该磨粒类别对应的初始簇对应的第u个磨粒区域的平滑指标，为所述第u个磨粒区域对应的第i个轮廓像素点与所述第u个磨粒区域对应的轮廓中心的欧氏距离，为所述第u个磨粒区域对应的第i+1个轮廓像素点与所述第u个磨粒区域对应的轮廓中心的欧氏距离，为取绝对值函数。10.根据权利要求1所述的一种润滑油磨粒质量检测方法，其特征在于，得到润滑油磨粒质量指标的公式如下：其中，v为润滑油磨粒质量指标，为第个磨粒类别对润滑油质量的影响程度，为第个磨粒类别对应的最优簇对应的所有磨粒区域的面积之和，exp( )为以e为底的指数函数。
技术总结
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种润滑油磨粒质量检测方法。方法包括：获取磨粒图像中的各磨粒区域的长宽比；根据各磨粒区域的轮廓像素点，得到弯曲度；根据各磨粒区域的最小拟合圆的面积，得到球状度；根据各磨粒区域的灰度共生矩阵，得到粗糙度；根据各磨粒区域中的像素点，得到空洞指标；根据K-means算法以及各磨粒区域的长宽比、弯曲度、球状度、粗糙度和空洞指标，得到各磨粒类别对应的最优簇；根据各最优簇对应的各磨粒区域的面积，得到润滑油磨粒质量指标；若润滑油磨粒质量指标大于质量阈值，则判定磨粒的质量良好。本发明能够更加准确的判断润滑油中磨粒的质量。能够更加准确的判断润滑油中磨粒的质量。能够更加准确的判断润滑油中磨粒的质量。
技术研发人员：杨保华
受保护的技术使用者：聊城市泓润能源科技有限公司
技术研发日：2022.08.09
技术公布日：2022/9/6