【摘 要】
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针对传统的对气动系统状态监控效率较低以及成本过高的问题,提出了一种基于机器视觉的状态监控和故障诊断方法.该方法利用CCD摄像头为传感器,对气动系统的动态序列图像进行分
【机 构】
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浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
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针对传统的对气动系统状态监控效率较低以及成本过高的问题,提出了一种基于机器视觉的状态监控和故障诊断方法.该方法利用CCD摄像头为传感器,对气动系统的动态序列图像进行分析,通过图像分割和识别等方法获得系统运行状态,与事先进行的自学习所获得的标准状态比较,判断系统是否运转正常,并在故障时给出故障分析和处理.实验结果表明,该方法能很好地完成对气动系统的状态分析和故障诊断.
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