基于计算机图像分析的油液污染度测试方法研究

• 作者: 韦丽莉
• 来源期刊: 环境科学与管理
• 学科: 地球科学
• 关键词: 计算机图像分析 油液污染度 污染颗粒 灰度 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 监测分析
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: X830.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1212.2018.08.024

摘要

传统检测方法存在抗干扰性弱、检测误差大的问题,为了解决该问题,提出了基于计算机图像分析的油液污染度测试方法.根据图像获取原理重现油液污染颗粒含量,使用梯度向量来表示图像灰度变化,采用神经网络检测算法对图像边缘进行检测分析,利用学习向量量化神经网络对颗粒识别,并在识别图像文件获取颗粒污染度含量,并设计污染度评定流程.通过实验验证结果可知,该测试方法抗干扰性强,误差始终没超过20％,检测结果与传统方法相比较为准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦丽莉		14	7	1.0	2.0