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基于目标检测技术的图像磨损定位与机理实时识别方法

磨损故障是最普遍的机械装备故障之一，研究在线磨损状态监测方法对机械设备的智能运行与健康管理具有重要意义。当前，通过金相显微镜、扫描电子显微镜等高分辨率成像设备拍摄磨损图像来对磨损机制进行判别是一种常用的图像检测方法，但此种方法对磨损机制的判别主要依靠观察者的主观经验，缺乏统一的判别标准，且耗时耗力。本研究提出了一种基于目标检测技术来对机械零部件进行磨损定位与磨损机制实时识别的图像检测方法。自制了具有在位连续采集磨损图像功能的直线往复式摩擦磨损试验机，获取三种磨损机制的磨损图像数据集：磨粒磨损、黏着磨损与腐蚀磨损，并将正常无磨损图像作为一类图像参与到磨损机制的分类当中。通过对比四种不同目标检测模型的定位与分类精度，发现Faster R-CNN模型的训练精度最高，利用该算法对233张不同磨损机制的磨损图像进行测试，其分类准确度可达到100%，通过金相显微镜对磨损机制识别进行验证，证明该方法对磨损机制判别具有较高的识别精度。此方法未来或可实现对机械设备的实时在位磨损定位与检测，从而简化磨损检测操作、降低检测成本，为机械设备的磨损检测提供一个不受观察者主观经验影响的客观评价指标。