位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于机器视觉的航空发动机转子裂纹故障识别系统
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP206[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西北工业大学航空学院,陕西西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60472116,50675178).
中文摘要:

在大型设备早期故障诊断中,利用数字图像处理可以很好地对设备状态做出测试和分析,以航空发动机转子表面早期裂纹故障为例,首先利用CCD图像采集将被摄取目标转换成图像信号,其次通过像素分布和亮度、颜色分析,将这些信息转变成数字信号,再次利用现代数字信号处理技术对这些信号进行运算来提取目标特征,最后对设备的故障状态做出判断,以图像获取、预处理、图像分割、裂纹特征提取和故障识别为算法流程,设计了一套转子系统早期裂纹自动检测识别系统,实验分析表明,该系统在航空发动机转子早期表面裂纹故障检测识别中具有精度高、速度快的优点。

英文摘要:

In large equipment early fault diagnosis research, the digital image processing can detect and analyse the state of machine effectively. In this paper, we discuss the early crack on the surface of aero-engine rotor. First, convert the image into image signal by CCD image acquisition. Second, convert the image signal into digital signal by analysis of the brightness, color and distribution ofpixels. Third, modem digital signal processing technology are used to get features of image, at last, estimate the state of the equipment. We designed a self-detecting system in the algorithms of image acquisition, preprocessing, split, and crack feature extraction. This system has a high accuracy and speed advantages in aero-angine surface early crack detection.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924