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题名基于显微成像与图像识别的在线油液颗粒传感研究
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作者
孙冉
林显军
许士锦
杨智宏
杨双宾
石新发
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机构
广州机械科学研究院有限公司
中国南方电网有限责任公司
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出处
《润滑与密封》
北大核心
2025年第7期190-198,共9页
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基金
南方电网公司科技项目(ZBKJXM20232211)。
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文摘
针对大型充油设备中油液污染颗粒物的动态监测,开发一款基于显微成像与图像识别技术的污染颗粒物视觉传感器,该传感器通过远心物镜、碗状光源以及高速工业相机等器件的配合,实现污染颗粒在油液中运动过程的视频采集。结合图像深度学习技术,根据采集的图像提取污染颗粒物的多维信息特征实现污染颗粒物的计数和分类。通过模拟仿真与理论计算验证光学系统设计的合理性,并使用掩膜板对系统的分辨力进行测试。结果表明,所设计的视觉传感器能实现等效粒径5~200μm的颗粒物检测,能有效识别金属类、纤维类、气泡等不同性质的颗粒物,并对颗粒物的尺寸与等效面积进行计算。该视觉传感器可有效甄别油液中颗粒物形态、性质,提高设备的运行可靠性,防范颗粒物污染造成油液劣化故障率,为大型充油电力设备的故障诊断提供科学工具。
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关键词
油液污染颗粒
视觉传感器
显微成像
图像识别
深度学习
故障诊断
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Keywords
oil contamination particles
visual sensor
microscopic imaging
image recognition
deep learning
fault diagnosis
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分类号
TH117.1
[机械工程—机械设计及理论]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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