18、磨损颗粒分类与按订单生产系统智能规划研究

磨损颗粒分类与按订单生产系统智能规划研究

1. 磨损颗粒纹理分析分类方法

磨损颗粒的分类在相关研究中具有重要意义，本文采用了两种不同的方法对磨损颗粒进行分类。

1.1 基于统计特征的分类方法

• 特征提取 ：
  • Tamura特征 ：包含粗糙度、对比度和方向性三个主要特征。粗糙度表示纹理的重复和规模，计算公式为(Coarseness(I)=\frac{1}{w\times h}\sum_{x = 1}^{w}\sum_{y = 1}^{h}S_{best}(x,y))；对比度指灰度强度值的动态范围，计算公式为(Contrast(I)=\frac{\sigma}{\sqrt[4]{\alpha_4}})，其中(\sigma)是标准差，(\alpha_4)是均值的四阶矩；方向性通过局部边缘方向的直方图计算。
  • 灰度共生矩阵 ：通过计算强度值为 ‘i’ 的像素与强度值为 ‘j’ 的相邻像素的频率得到。利用该矩阵计算惯性、相关性、能量和均匀性等纹理属性。
  • 图像矩 ：计算公式为(m_k = E(x - \mu)^k)，其中(\mu)是(x)的均值，(E(x - \mu))是((x - \mu))的期望值。纹理描述中使用二阶、三阶和四阶矩，分别对应方差、偏度和峰度。
  • 梯度幅值直方图（HGM） ：先使用高斯滤波器平滑图像，再计算水平和垂直梯度，图像的幅值计算公式为(Mag=\sqrt{