CN101539528A - 利用图像传感器检测润滑油含水率的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种运用图像传感器检测润滑油含水率的方法，具体如下：运用图像传感器拍摄得到流经传感器窗口前方的润滑油图像，在后处理程序中，识别出润滑油当前的色饱和度S。色饱和度S与润滑油的含水率或含水量之间标定后表明存在线性关系。由标定公式，可将色饱和度S换算成润滑油的含水率，此法适用于润滑油的含水率在0～5％范围内的检测，优于当前的基于介电常数和电导率的传感器检测方法，扩大含水率的测量范围，传感器稳定性好。可用于船舶、海洋、航空、车辆等设备的润滑油监测和分析。

Description

利用图像传感器检测润滑油含水率的方法

技术领域

本发明涉及一种润滑油中含水率的检测方法，特别是一种利用图像传感器由动态连续视频中提取润滑油的色饱和度来表征含水率的方法。

背景技术

随机械设备日趋大型化、复杂化、运行高参数化，连续工作时间不断延长，尽管在设计、制造阶段寻求保障减少设备的缺陷，以及使用时加强管理，但是设备运行过程的摩擦磨损、变形、腐蚀老化等问题，导致机械设备使用性能的衰退。

磨损、疲劳和腐蚀是机械零件失效的三种主要形式，其中仅磨损一项约占80％左右。通常，磨损会导致机械零部件的逐渐损耗，是个长期的过程，主要表现在降低设备工作效率、精度，增加其能耗，造成漏油、漏气，发出噪音等等。如果不引起重视磨损甚至还可能诱发其他故障，甚至会引起灾难性的事故。这些时变的特征要求设备在运行过程中配备状态监测子系统。

设备状态监测常用到振动分析、声发射技术、油液分析技术等。油液分析包括润滑油中的磨屑、污染磨粒以及润滑油的理化性能如黏度、含水率、降解性等。磨损时有大量带有磨损信息的磨粒进入润滑油，铁谱技术就是利用了润滑油中的磨粒所带的信息。铁谱技术还可与光谱分析、化学分析等分析技术综合起来，实现对机械设备的运行状态进行综合评判，达到在设备不解体、不停机的情况下实现监测设备的目的。

铁谱磨粒图像分析可以实现定性和定量相结合的分析方法，但定量化程度还不够全面，如在图形处理方法的研究，普遍是在灰度空间上进行，不是在彩色空间上。铁谱磨粒图像是彩色的，包含的信息量大，彩色本身也含有磨粒特征和磨损信息，只在灰度空间上进行处理，显然丢失了许多有用的信息。当前对图像处理主要是对获取的彩色磨粒图像进行灰度化、几何变换、增强、锐化清晰、分割处理、边缘与轮廓提取等，从而得到磨粒的纹理、孔隙率等一些特性(沈如芸，昆明理工大学硕士学位论文，铁谱磨粒图像预处理与磨粒识别技术研究，2008.2)。

英国Swansea大学的B.J.Roylance等人首先尝试了图像分析技术在磨粒分析中的应用，试图利用不同金属磨粒灰度值的差别，进行磨粒成分的鉴别，由于磨粒成分的复杂性并不能在色彩上得到充分反映，其效果必然不会明显。

何晓昀，吕植勇，李大光等，采用主成分分析法对HSI颜色模型分析结果提取特征参数，从而给出磨粒中元素成分特征[何晓昀，吕植勇，李大光，陈涛，王虹，严新平，一种基于HSI色度空间的磨粒成分分析法，武汉理工大学学报·信息与管理工程版，27(5)(2005)1-4]。

以上这些图像分析技术，完全是针对磨粒的。铁谱技术本身并未考虑运行过程的润滑油中水分的变化。润滑油中水分会导致接触面油膜厚度变薄，承载能力下降，零件是腐蚀，同时也是造成磨损的重要因素。油液中水分等物理指标可对设备和润滑油造成很大的危害，是不应当忽视的。

在铁谱图像处理过程中油液中含有的水分引起的颜色变化却因灰度处理而丢失，油中水分只能进行复杂的离线分析。OSA(美国Mennen Trust)综合油液分析系统将元素分析光谱仪，红外分析光谱仪等关键分析仪器与智能化的专家诊断软件集成于一体。OSA中基于红外光谱可以测量0-3％的含水范围而准确度达到±0.2％，作为离线使用的仪器，使用效果较好，但在线使用干扰很多。

分光光度法，测量被测液的吸光度值，带入公式换算成以E、B、C为单位的国际标准色度值，公式为

色度(E、B、C)＝10×1.27×A₄₃₀×1.25-1.2，其中A₄₃₀为吸光度值。该方法测量时间较长，适合离线测量。色度法也用来评定啤酒等清亮度较高的液体的颜色。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术不足，提供一种利用图像传感器检测润滑油含水率的方法，该方法抗干扰能力强，可靠性好，便于推广。可以单独使用，也可与图像型铁谱传感器联用，而不增加图像型铁谱传感器的零部件。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术解决方案：

首先，拍摄存储的润滑油的彩色图片进行灰度化，然后转化为灰度图片，若灰度图片的灰度值全部小于30，则图片为无效图片，否则，在灰度图片中确定灰度值最小像素点，选取最小像素点周围50×50的区域内作为坐标范围；

然后，在灰度图片所对应的彩色图片上选取此范围，利用Matlab程序读取选定范围的RGB值，将彩色图片的红、绿、兰RGB值转化为色调，色饱和度，亮度HSI模型，RGB值转换到HIS模型由如下公式得到：

$H=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& B\≤G\\ 360-\mathrm{\θ}& B>G\end{array}\right.$

其中：H表示色调，B为兰色分量值，G为绿色分量值，R为红色分量值，

$\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-G)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

色饱和度分量由下式得出：

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

强度分量由下式得出：

$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$

S为色饱和度分量值，I为强度分量值；

最后，根据标定公式y_V＝kx_S+y_b，即测得润滑油的含水量，其中x_S为色饱和度S分量的值，y_V为润滑油中含有的水的体积百分比含量，k为直线的斜率，y_b为含水量为0时润滑油的初始色饱和度值。

本发明采用CMOS摄像头或CCD摄像头摄取润滑油的彩色图片，从彩色图片的色饱和度分析得到润滑油的含水率。适用于润滑油的含水率在0～5％范围内的检测，优于当前的基于介电常数和电导率的传感器检测方法，传感器成本低，性能稳定，量程宽可达到2v/v％甚至可达4v/v％，完全满足工业监测的需要。所得结果可靠，信号为数字化，易于计算机处理和网络传输。无论是远程或近程、有线或无线传输，具有抗干扰能力强的特点。

附图说明

图1为色饱和度S的平均值随着含水量的变化曲线图；

下面结合附图对本发明的内容作进一步详细说明。

具体实施方式

本发明即利用色饱和度S作为评价指标。

参照图1所示，随着含水量的增加，色饱和度S的平均值变减少，且含水量与色饱和度的单调对应关系很好。

彩色图片是基于RGB描述的。RGB色度空间是最常见的色系坐标系，由R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量组成，三维空间中的三个轴分别与红、绿、蓝三基色相对应，原点对应于黑色，离原点最远的顶点对应于白色，而其他颜色则落在三维空间中由红、绿、蓝三基色组成的彩色立方体中。通常情况下以RGB色系坐标系为基础描述其它色系坐标系，将其它色系坐标系的基色描述为RGB三色的线性或者非线性函数。

HSI色度空间是以色彩的色调(Hue)、饱和度(Saturation)、亮度(Intensity)为三要素来表示的。它同人对色彩的感知相一致，是适合人的视觉特性的色彩空间。线性色彩表示系统如RGB色彩空间，其三个色彩分量没有很好地和人对色彩判断的因素相联系，冗余信息多，对三个分量分别处理将造成颜色信息的丢失和错乱。将RGB空间转换为HSI空间后，它将亮度(I)与反映色彩本质特性的两个参数-色调(H)和饱和度(S)分开。光照明暗给物体颜色带来的直接影响就是亮度分量(I)，所以将亮度分量从色彩中分离出去，而只用反映色彩本质特性的色度、饱和度，可获得比较好的效果。

给定一幅RGB彩色格式的图像，从RGB转换到HSI色彩。每个RGB像素和H分量可用如下公式得到：

$H=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& B\≤G\\ 360-\mathrm{\θ}& B>G\end{array}\right.$

其中：

$\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-G)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

色饱和度分量由下式得出：

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

强度分量由下式得出：

$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$

色调是描述纯色的属性(纯黄色、橘黄或红色)，饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量。亮度是主观的描述因子。色饱和度体现了无色的强度概念，并且是描述彩色感觉的关键参数。因此本专利即利用了色饱和度的特性，建立色饱和度和油中含水率的对应关系，用于含水率的实际测量。

配制不同体积含水量的20号透平油。取10ml的20号透平油放入20ml的试管中，用满刻度为1ml精度为0.02ml的移液管向润滑油中加入表1规定量的去离子水，润滑油水浴加热至30±2℃，保温10min。然后将盛含水润滑油的试管放入超声波振荡器中超声乳化不超过30min，水在油中分散均匀。

表1含水量配制

利用OLF在线铁谱仪(中国发明专利，谢友柏；毛军红；王金涛；袁崇军，短沉积距离图像型在线铁谱装置与方法，200610041773.X，2006.02.09；谢友柏；袁崇军；毛军红；王金涛；吕晓军，在线数字图像型电磁永磁混合励磁铁谱传感器，200510041894.X，2005.04.04)的CMOS图像传感器拍下润滑油初始的彩色图片，由RGB转换到HSI空间提取出色饱和度S的值，针对给定的含水率得到含水的体积百分比与色饱和度S的关系(图1)。色饱和度S分量与含水量的对应关系，经拟合后表现为一次线性关系，具有y_V＝kx_S+y_b形式的标定公式。其中x_S为色饱和度S分量的值，y_V为润滑油中含有的水的体积百分比含量，k为直线的斜率，y_b为含水量为0时润滑油的初始色饱和度值。将此关系储存在数据库中，供分析时调用。

取在用油，利用OLF在线铁谱仪的CMOS图像传感器拍下润滑油的彩色图片，由RGB转换到HSI空间提取出色饱和度S的值，调用储存在数据库中的标定值。从而得其含水量为1.8v/v％。

Claims (1)

1.一种基于图像传感器检测润滑油中的含水量的方法，其特征在于，

首先，拍摄存储的润滑油的彩色图片进行灰度化，然后转化为灰度图片，若灰度图片的灰度值全部小于30，则图片为无效图片，否则，在灰度图片中确定灰度值最小像素点，选取最小像素点周围50×50的区域内作为坐标范围；

然后，在灰度图片所对应的彩色图片上选取此范围，利用Matlab程序读取选定范围的RGB值，将彩色图片的红、绿、兰RGB值转化为色调，色饱和度，亮度HSI模型，RGB值转换到HIS模型由如下公式得到：

$H=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& B\≤G\\ 360-\mathrm{\θ}& B>G\end{array}\right.$

其中：H表示色调，B为兰色分量值，G为绿色分量值，R为红色分量值，

$\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-G)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

色饱和度分量由下式得出：

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

强度分量由下式得出：

$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$

S为色饱和度分量，I为强度分量值；

最后，根据标定公式y_v＝kx_S+y_b，即测得润滑油的含水量，其中x_S为色饱和度S分量的值，y_v为润滑油中含有的水的体积百分比含量，k为直线的斜率，y_b为含水量为0时润滑油的初始色饱和度值。

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