1•磨粒监测的意义在机器设备的运转过程中，相对运动的零件间不可避免地会发生摩擦磨损 在机械零件的失效形式中磨损失效是最主要、也是最常见的，占机械设备失效故 障的80%润滑油监测是了解和掌握机器运行状态的一种重要方法，对机器进行 实时的状态监测和故障诊断，可预知故障发生的时间和位置，进而实现对机器的 视情维修，减少工作人员的劳动量及经济损失，由此可见对机器设备进行状态监 测具有重要的现实意义在机器的磨损过程中会产生磨粒，润滑油的清洁作用将这些磨粒带入到滑油 系统中磨粒承载着机器设备的磨损信息，能够反映机器的磨损状态材料的磨 损方式和系统状态可通过磨粒的颜色、大小、形状、数量、形貌等特征反映出来 油液中磨粒的参数变化能够反映机器润滑油的状态及零部件的磨损情况，磨粒的 颜色可判断机器磨损的位置、油液含水量和机器的负荷情况；磨粒大小和数量可 判断机器的磨损程度；磨粒形状和形貌可判断机器的磨损类型因此，对在用润 滑油的磨粒监测，可实时的了解机器的磨损情况，进而掌握机器的运行状态，预 测故障发生的趋势和位置，为机器的视情维修提供依据，实现机器的有效经济运 行2. 磨粒监测的两种形式(1) 离线式检测，非周期或周期性的取机器滑油系统或液压系统中具有代表 性的油液，进行现场或实验室分析。
实验结果易受到油样采集时间、采集位置、 油样运输等多种因素的影响，且从取样到检测结果的时间周期比较长，时效性差2) 式监测，将传感器镶入到滑油或液压系统中，在不影响油液流动的 情况下，实现油液的实时连续分析即能够在不受外部影响的条件下实时地监测 油液的参数，能够及时的发现异常情况，时效性很好2.1离线式润滑油中磨粒检测技术简介离线式润滑油中磨粒检测技术主要分为颗粒计数技术、铁谱技术、光谱技术、 红外光谱技术等其中光谱分析技术、红外光谱分析法可以准确地测定油液中各 元素的成分，但无法分析颗粒的形态、表面纹理特征和尺寸分布现有的铁谱 分析技术可对发动机磨损颗粒的形貌进行检测，但无法实现磨粒成分的测量， 而且必须建立在繁锁的制谱基础上，且多只适用于铁磁性颗粒或顺磁性颗粒在 颗粒计数技术中，通过检测单位体积的油样在不同颗粒尺寸范围的磨粒数量或重 量，来判断润滑油的污染程度，但对颗粒的形貌却无能为力目前使用的方法主 要有：过滤称重法，颗粒自动计数器等20世纪70年代初，分析式铁谱技术逐渐发展起来，并很快成为油液磨粒检 测和机器状态监测的重要手段铁谱分析技术利用油液中铁磁性材料与磁铁相吸 的原理，将润滑油中混入的铁、铁合金、铁及其合金的氧化物从润滑油中分离出 来。
磨粒大小不同所受到的磁力不同，导致从油液的入口到出口磨粒依粒径大小、 不重叠地沉积在铁谱片上，然后用显微镜观察铁谱片，依据磨粒图谱和专家经验 分析金属磨粒的表面纹理、边界形貌、粒径大小、颜色等特征参数实现对磨粒的 定性分析直读式铁谱分析技术可定量的检测磨屑的浓度和颗粒大小，分析式铁 谱技术可分析磨粒的形貌、组成元素进而判断磨粒类型通过周期性的对机器设 备进行铁谱分析，根据多次检测的实验结果可计算磨粒的増长速率，及时的发现 异常磨损磨粒的铁谱分析获取的信息量较大，为工程技术人员提供准确的油液 及摩擦磨损信息在分析式铁谱技术中实验操作人员运用显微镜观察己制好的谱 片实现磨粒的特征参数分析，对操作人员的技术水平要求较高，依赖于个人经验 随着计算机和图像识别技术的发展进步，目前图像的模式识别己应用到磨粒自动 识别领域光谱分析技术中一条谱线对应一特定的物质，根据相应物质的特征谱线来判 断该物质是否存在对光谱的构成进行分析，可获得润滑油中各类金属颗粒的组 成元素和含量2.2式润滑油磨粒检测技术的简介随着计算机、信息和传感器技术的发展以及故障诊断理论的完善，润滑油在 线监测越来越受到人们的关注润滑油的式监测系统结合了传感器技术、微 机处理技术、集成电路技术、编程技术显微成像技术等现代信息技术，在柴油机 不停止运行的情况下，通过各种传感器检测机器铜滑系统油液的污染度信息，经 过信号处理及转换，通过显示器将各种参数显示出来。
技术人员通过了解相关参 数，就可以随时掌握润滑油的污染程度和柴油机的磨损及运行状况，进而决定是 否更换油液，或对柴油机进行维护、检修等，其在实时性、连续性方面远远优于 传统离线监测方式油液磨粒传感器通过对机器润滑油或液压系统中的磨粒进行实时监测， 获取磨粒的相关信息，以此为依据判断机器的运行状态，为故障诊断提供技术支 持根据检测原理和磨粒收集方法的不同将监测传感器主要分为：基于电磁 原理的传感器、基于导电原理的传感器、基于光电原理的传感器3种类型 2.2.1润滑油磨粒图像识别技术研究现状应用图像处理技术实现金属磨粒图像的分析主要从以下几个方面进行首 先，图像的増强处理和磨粒图像的分割，将磨粒从油液背景图像中分割出来；然 后，运用适当的方法计算磨粒的形态学特征参数如形状、尺寸、颜色特征和表面 纹理等；最后，以上述所求的磨粒特征参数为基础，采用模式识别方法判断磨粒 的类型及成分伴随着计算机技术的发展，图像处理技术己应用到滑油磨粒识别 领域，经过近几十年国内外学者的共同努力，已经取得了一定成果在国外，首先将图像处理技术应用在磨粒分析领域的是英国威尔士大学的Ken.Xu，他和A.R.Luxmoore研发了一种交互式的磨粒自动识别系统，此系统将 专家系统和神经网络集合在一起。
Odi-Owe等人首先应用扫描电镜和计算机的图 像处理系统分析铁谱片中的磨粒B.J.RoyLance等人进一步分析了磨粒铁谱图 像，应用计算机图像处理处理技术分析了磨粒多个形态学特征参数，如磨粒的面 积、水平截距、厚度等，研究了磨粒的尺寸分布后来B.J.RoyLance等人进一 步增强了图像处理效果和增加了特征参数的提取采用磨粒图像的边缘跟踪、去 噪、二值化等预处理手段，提取预处理后磨粒的边缘细节、圆度因子、傅立叶因 子等特征参数，并总结一些典型磨粒特征参数分布情况Zeng Z， Cumminigl 等人采用小波分析的方法对磨粒图像降噪处理，与以往的降噪方法相比效果更好, 磨粒的特征更加清晰，便于图像的后期处理也提髙了磨粒特征参数的提取精度 英国斯旺西大学的A.D.H.Thomas研究了磨粒数字化表征，并提出了边界链码方 法任G.W.Stachwiak和P.PodsialoPsi研究了磨粒的三体磨烛特点、数字参量 表征方法、分形特征及变尺度特性等，更加注重研究磨粒特征理论Z.Peng•等 开发了一个智能磨粒分析系统，此系统将专家系统和三维磨粒分析系统集成于一 体，且具有磨粒自动识别的功能。
国内各个科研机构的科技工作者也积极地研究金属磨粒图像的自动识别技术，并做了大量的研究工作孔宪梅等针对图像提取、图像预处理、特征提取 及识别问题，提出了一整套的方案研究了应用基于神经网络原理的模式识别技 术识别磨粒类型和可共享的基于因特网的磨粒识别系统及识别系统的硬件组成 高孝清、左洪福等人采用最大类间方差（Otsu）的方法实现磨粒图像分割，将磨 粒图像从油液背景中分割出来，解决了一些传统方法难处理的技术难题并与传 统基于Sobel算子和Lpalace算子的分割方法进行了比较，其分割结果优于后两 个本方法的边界跟踪采用边界链码的方式，可W—次跟踪图像中所有磨粒詹 松等人在图像的预处理技术上，采用图像的滤波和平滑处理、颗粒筛选及图像二 值化技术并且运用空白卷积法处理铁谱图像，取得了比较好的结果磨粒的颜 色包含着很多信息，例如可以从颜色判断磨粒的材料，判断油液是否含有过量的 水，判断运动部件的磨损情况等随着图像处理技术的发展和各种图像处理软件 的出现，一些学者从事磨粒图形的颜色方面的研究樊建春等人实现了彩色磨粒 图像的图像分割对化windows调色板进行分析，并在此基础上提出的一种针对 铁谱图像的色彩分割方法，并将该方法扩展到基于知识的聚类过程。
李忠等人提 出一种针对彩色磨粒自动识别问题的研究思路、研究方法，该方法采用神经网络 扩展内容寻址方式来实现陈果等人运用加以推广的最大类间方差法（Otsu）和 图像的Fisher评价函数的特征量自动选取方法，来实现彩色磨粒图像的自动分 割周新聪在磨粒的处理技术上运用小波分析技术，提出了磨粒统计特征粒度参 数的概念，其研究表明磨粒图像统计特征的总和特征参数可以用粒度参数表示 左洪福等详细总结了磨粒显微形态量化描述体系研究了彩色磨粒图像的预处理 过程，包括复杂背景磨粒图像的分割及所感兴趣的目标提取等讨论了 BP神经 网络及灰色定权聚类等方法在油液金属磨粒模式识别问题上的应用2.2.2基于微流体与铁谱分析的磨粒监测技术简介将微流体技术与铁谱技术相结合的方法实现磨粒检测用微流控芯片取代传 统铁谱片并显微成像，监测润滑油污染度和磨粒大小及形状等参数此种方 法集成微流控技术和铁谱技术的优点，既分析便捷、试剂消耗少，又能实时观测 磨粒的形态、大小和其它特征，从而实现迅速确定设备磨损类型3. 视频图像处理技术简介数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要高，处理方便，易于操作 和整理但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素，在实际的视频监控应 用中，仍会出现视频图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。
而在视频图像处 理的过程中，由于操作技术问题或者客观因素等，给视频图像处理技术的应用带 来一些负面影响，降低了处理技术的水平和质量视频图像处理过程中会涉及到 对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了 一个系统的整体周期，可以连续性的运作在视频图像处理技术范围内最主要的 就是包括了图像的压缩技术和视频图像的处理技术等目前，市场上主流的视频 图像处理技术包括：智能分析处理，视频透雾增透技术，宽动态处理，超分辨率 处理智能分析处理技术智能视频分析技术是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的重要手 段目前国内智能分析技术可以分为两大类：一类是通过前景提取等方法对画面 中的物体的移动进行检测，通过设定规则来区分不同的行为，如拌线、物品遗留、 周界等；另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建 模，从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用，如车辆检测、人流统计、 人脸检测等应用视频透雾增透技术视频透雾增透技术，一般指将因雾和水气灰尘等导致朦胧不清的图像变得清 晰，强调图像当中某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使得图像的质量改 善，信息量更加丰富。
由于雾霾天气以及雨雪、强光、暗光等恶劣条件导致视频 监控图像的图像对比度差、分辨率低、图像模糊、特征无法辨识等问题，增透处 理后的图像可为图像的下一步应用提供良好的条件数字图像宽度动态的算法数字图像处理中宽动态范围是一个基本特征，在图像和视觉恢复中占据了重 要的位置，关系着最终图像的成像质量其动态的范围主要受保护信号量和平均 噪声比值来决定的，其中动态范围可以从光能的角度来定义数字的信号处理会受到曝光量中曝光效果、光照度和强度的影响和作用动 态范围跟图案的深度息息相关，如果图像动态范围宽，则在图像处理时亮度变化 较为明显，但如果动态范围较窄，在亮度转化时，亮暗程度的变化并不明显目 前图像的宽动态范围在视频监控、医疗影像等领域应用较为广泛超分辨率重建技术提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的传感器密度然而高密度 的图像传感器的价格相对昂贵，在一般应用中难以承受；另一方面，由于成像系 统受其传感器阵列密度的限制，目前已接近极限解决这一问题的有效途径是采 用基于信号处理的软件方法对图像的空间分辨率进行提高，即超分辨率（ SR： Super-Resolution）图像重建，其核心思想是用时间带宽（获取同一场景的多帧 图像序列）换取空间分辨率，实现时间分辨率向。