【摘 要】
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为了提高示温漆温度判读的精度和效率,采用图像处理和K近邻算法进行示温漆自动判读.对样板图像颜色空间进行转换,提取颜色特征,建立判读模型;采用基于邻域颜色相似性的多尺度分割算法对试验件图像进行分割和颜色空间转换,提取颜色特征.通过采用基于K近邻算法和颜色分布特征构建的温度判读模型,在KN3A示温漆矩形样板上进行了温度判读,结果表明:当允许误差在±10℃以内时,像素点温度判读准确率达到96％,区域温度判读准确率达到100％;在KN8蝶形样板上进行了温度判读,结果表明:热电偶附近像素点的温度值与热电偶温度值相比
【机 构】
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中国航发沈阳发动机研究所,沈阳110015;华中科技大学人工智能与自动化学院,武汉430074
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为了提高示温漆温度判读的精度和效率,采用图像处理和K近邻算法进行示温漆自动判读.对样板图像颜色空间进行转换,提取颜色特征,建立判读模型;采用基于邻域颜色相似性的多尺度分割算法对试验件图像进行分割和颜色空间转换,提取颜色特征.通过采用基于K近邻算法和颜色分布特征构建的温度判读模型,在KN3A示温漆矩形样板上进行了温度判读,结果表明:当允许误差在±10℃以内时,像素点温度判读准确率达到96％,区域温度判读准确率达到100％;在KN8蝶形样板上进行了温度判读,结果表明:热电偶附近像素点的温度值与热电偶温度值相比较,其误差在±10℃以内.
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