基于机器视觉的斑点图谱法机油污染度检测

• 作者: 王海林 邱峻伟
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机油 污染度检测 机器视觉 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 精密制造与加工
• 页码范围: 1525-1530
• 页数: 6页
• 分类号: TH117
• 字数: 4396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2014.1017

摘要

机油滤纸斑点图谱法是判断机油污染程度的一种常用方法,但这种方法带有一定的主观性.采用机器识别的方法来代替人的判断,则可避免受到主观因素的影响.设计的机油污染度识别系统基于图像检测原理,提取了油斑图像的R、G、B、Gray、a和b这6个颜色特征值,经相关性分析得出6个特征值与机油综合污染度呈中强程度相关,且相关性极显著.建立BP神经网络分类器识别系统,该系统能够根据采集到的油斑图片判断机油的污染程度,为汽车发动机的按质换油提供技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海林	华南农业大学工程学院	57	236	8.0	13.0
2	邱峻伟	华南农业大学工程学院	1	2	1.0	1.0