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故障诊断课程

05
故障诊断发展趋势与挑战
人工智能在故障诊断中的应用
01
02
03
深度学习
利用深度学习算法对故障数据进行学习，实现故障的自动识别和分类。
专家系统
结合领域知识和故障案例，构建故障诊断专家系统，提供快速准确的故障解决方案。
预测性维护
通过分析设备运行数据，预测设备可能出现的故障，提前进行维护和修复，降低故障发生概率。
案例四：空调系统故障诊断
总结词
空调系统故障诊断是家用电器维修中的常见案例，涉及到空调系统的多个部件和工作原理。
详细描述
空调系统故障诊断通常包括对制冷系统、通风系统和控制系统等方面的检测和分析。常见的故障类型包括制冷剂泄漏、通风不畅、遥控器失灵等。在诊断过程中，需要使用各种专业工具和技术，如制冷剂压力表、风速计、遥控器码值匹配等，以确定故障原因并采取相应的修复措施。
THANKS
感谢观看
案例三：汽车底盘故障诊断
总结词
汽车底盘故障诊断是汽车维修中的重要环节，涉及到汽车底盘的多个系统和部件。
详细描述
汽车底盘故障诊断通常包括对转向系统、制动系统、传动系统和悬挂系统等方面的检测和分析。常见的故障类型包括制动盘磨损、悬挂球头松动、传动轴异响等。在诊断过程中，需要使用各种专业工具和技术，如制动检测仪、悬挂举升机、传动轴测试台等，以确定故障原因并采取相应的修复措施。
06
实践环节
实验设备与工具介绍
实验设备
介绍实验中所需的各种设备，如传感器、数据采集器、示波器等，并简要说明其功能和用途。
工具介绍
介绍实验过程中可能用到的各种工具，如螺丝刀、万用表、钳子等，并说明其使用方法和注意事项。

(机械故障诊断大作业)

机械故障诊断大作业作业名称：滚动轴承故障诊断院系：机械工程系学号：姓名：指导教师：李奕璠分数：傅里叶分析滚动轴承的故障诊断摘要：傅里叶变换在故障诊断技术中是重要的工具，但傅里叶变换及其逆变换都不适合数字计算机计算，要进行数字计算机处理，必须将连续性信号离散化，无限长数据有限华，基要进行采样和截断。

这种算话称为有限离散傅里叶变换（DFT），为了提高效率，在DFT的基础上，运用快速傅里叶变换（FFT）对滚动轴承进行故障诊断。

关键词：故障诊断，快速傅立叶变换(FFT)，滚动轴承一、概述滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障越有30%是因为滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。

最初轴承故障诊断是利用听棒，靠听觉判断，继听棒、电子听诊器之后，又引入了各种测振仪；1966年，瑞典SKF公司发明了冲击脉冲仪检测轴承损伤，1976年，日本新日铁株式会社研制了MCV系列机器检测仪。

随着对滚动轴承的运动学、动力学的深入研究，加之快速傅里叶变换技术的发展，开创了用频域分析方法来检测和诊断轴承故障诊断的新领域。

离散傅立叶变换( Discrete Fourier Transform， DFT) 及其快速算法快速傅里叶变换( Fast Fourier Transform，FFT)算法很多，分别依照数据的组合方式和抽取方式可以分为时域法和频域法，基2和基4算法等。

其实现方法主要有两种，一种是用硬件实现, 用硬件实现时速度较快, 但系统的成本很高；另一种是用软件实现，用软件在PC 机或工作站上实现时虽然速度较慢, 但成本非常低。

本文中采用软件实现。

二、快速傅里叶变换（FFT）算法原理FFT是基于DFT的一种离散的傅里叶变化的快速算法。

FFT算法分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍DFT的基本原理，再介绍FFT。

DFT的运算为：X(n)=∑x(k)W N nkN−1k=0，(n=0,1,2,…,N−1)x(k)=1N∑X(n)W N−nkN−1k=0，(k=0,1,2,…,N−1)其中，W n=e−j2πN⁄由于序列x(k)和它的离散傅里叶变换X(n)都是复数,并且随着序列长度k的增大，运动量将急剧增加。

故障诊断课程课件

声发射诊断技术是利用声学测量仪器，采集设备运行时产生的声音信号，通过分析声音信号的特征，了解设备的运行状态和故障类型。该技术广泛应用于各种机械设备的故障诊断，如齿轮箱、轴承、管道等。
温度检测诊断技术
总结词
通过监测设备运行时的温度变化，分析温度信号的特征，判断设备的运行状态和故障类型。
详细描述
本课程涵盖了机械振动分析、声发射技术、油液分析、红外热成像等多种故障诊断技术，通过理论讲解、案例分析和实验操作，使学生全面了解和掌握故障诊断的基本原理和方法。
课程目标
掌握各种故障诊断技术的基本原理和方法；
了解常见机械设备的故障模式和原因；
能够运用所学知识解决实际故障诊断问题；
培养学生的实践能力和创新思维，提高其综合素质。
仪表仪器诊断法
使用各种检测仪器和工具，对设备的各项参数进行测量和检测，以判断设备的状态。
智能诊断法
利用计算机技术、传感器技术和信号处理技术等手段，对设备进行自动检测和诊断。
故障诊断流程
确定故障症状
通过感官诊断法或仪表仪器诊断法，确定设备是否存在故障症状。
制定维修方案
根据故障分析结果，制定相应的维修方案，包括维修内容、维修方法和维修步骤等。
建立远程诊断中心，对接收到的数据进行处理和分析，提供故障诊断服务。
复合故障诊断技术
多源信息融合
综合利用多种传感器信息、运行数据和专家经验，进行多源信息融合，提高故障诊断的准确性和可靠性。
跨学科融合
结合机械、电子、控制等多个学科知识，进行跨学科的故障诊断研究，拓展故障诊断技术的应用范围。
06
02
培养了学生分析问题和解决问题的能力，为今后工作奠定基础。

故障诊断大作业

2016-2017-I《设备远程故障断》期末大作业学院机械工程与应用电子技术学院专业机械工程及自动化姓名冯文超学号13010428指导教师张建宇2016年12月12日北京工业大学图1为某高线精轧机组的传动链简图，该机组的振动监测系统包含14个测点，每架精轧机各有一个测点。

2007年8月18日上午11点，25#轧机的振动指标超过报警限，峰值达到70m/s²，随后增至75m/s²，8月19日峰值达到80m/s²，系统持续出现黄色报警，如图2所示，图3为25#轧机的内部结构。

图1高线精轧机传动链图2H25报警显示图3H25轧机基本结构已知条件：✧系统采样频率为12kHz，采样点数为2048；✧增速箱齿轮参数：Z1=150，Z2=57(奇数侧)/46(偶数侧)；✧25#精轧机齿轮参数：Z3=77，Z4=53，Z5=31，Z6=27。

现提供三组监测信号，说明如下：序号信号采集时间文件名当日电机转速12007.06.308:00200706300800H6K.txt n=1166rpm22007.07.1720:00200707172000H6K.txt n=1173rpm32007.08.205:00200708200500H6K.txt n=1130rpm完成下列分析：(1)计算25#轧机的归一化轴频和啮合频率(即设定电机转速为1rpm)。

(2)每组数据文件均包含14列(对应14个通道)，其中第7列为25#精轧机监测数据，提取该列数据。

(3)计算三组数据的峰值、有效值、峰值指标、峭度指标，比较设备在不同时期的状态差异，根据数值差异你能得到什么结论？(4)画出2007年8月20日的波形、频谱及平方解调谱，给出你的诊断结论（即判断故障发生部位）。

(5)分别画出2007年6月30日和7月17日监测信号的波形、频谱以及概率密度曲线，判断信号中是否已存在故障特征。

(6)画出6月30日和7月17日两组信号的自相关曲线，并计算相关波形的的平方解调谱，从中能否找到故障特征？答：（1）电机转速为为1rpm 时，Z1的轴频为f1=1/60HZ ;奇数侧：Z2的轴频为f2=(Z1/Z2)*f1=5/114HZ ;Z3的轴频为f3=f2=5/114HZZ4的轴频为f4=(Z3/Z4）*f3=385/6042HZ ;Z5的轴频为f5=f4=385/6042HZ ;Z6的轴频为f6=(Z5/Z6）*f5=11935/163134HZ ;Z3与Z4的啮合频率为：(f3)*Z3=385/114HZ;Z5与Z6的啮合频率为：(f5)*Z5=11935/6042HZ(2）该列数据见Matlab 程序；（3）由以上指标可以看出2017年8月30日的振动明显增强，且偏离正态分布的程度在三组数据中最大！（4）2007年8月20日的波形、频谱及平方解调谱如下：信号采集时间峰值有效值峰值指标峭度指标2007.06.3023.9710 6.739 3.5570 2.99122007.07.1725.39437.7556 3.2743 3.10542007.08.2066.760117.6825 3.7758 2.8342波形图频谱平方解调谱由频谱可得故障发生部位的的啮合频率约为2039HZ，轴频约为76HZ；，此时电机转速为1130rmp；由（1）可知此时Z3与Z4齿轮对的啮合频率为3816HZ，Z5与Z6齿轮对的啮合频率为2232HZ，约为故障特征频率。

浙大化工机械-故障诊断大作业

碟式分离机故障诊断综合报告——故障诊断大作业一、课题背景随着科学技术的不断发展，机械设备越来越复杂，自动化水平越来越高，设备的可靠运行对现代工业生产中影响越来越大。

机器运行中发生的故障或失效不仅会造成重大的经济损失，甚至还可能导致灾难性的人员伤亡。

碟式分离机是一种转速比较高的化工旋转机械，广泛应用于液-液，液-固和液-液-固的分离，其工作转速通常从4000r/min到10000r/min，复杂的机械结构使其比其它类型的分离机械，要求有更高的平衡特性。

因为，碟式分离机的进液和排液都是在工作转速下连续进行，特别是在进行液-液分离时，不仅要保证进料分配器同进料管之间，轻、重液出口管同轻、重液收集器之间有足够小的间隙，使进料和排料能顺利进行，而且从升速至工作状态乃至停机的全过程，尤其过临界和发生机座共振时，相互间都不能发生擦碰。

其次，与其它的旋转机械一样，过大的振动会导致机器的动负荷增加，机械效率降低，造成机器零件的过早磨损和疲劳，直接影响机器的正常运行和使用寿命，甚至于引发事故。

二、分离机基本参数及故障特征1. 主要结构特点图1 碟式分离机实物图图2 碟式分离机结构简图如图1所示，此机器为DRJ-395中型胶乳碟式分离机，该机的工作转速为7000r/min。

主要结构参数：针对DRJ-395中型胶乳碟式分离机，该机的工作转速为7000r/min。

主要结构参数:转鼓内径：395mm；碟片数：110-115张；碟片间隙：0.5mm;碟片锥度母线与水平夹角：α=50 度；横轴转速：1450r/min；立轴转速：7027r/min;分离因子：α=10750；生产率：320kg/h;电动机型号：JO3-132M-4 TH/T2 型；电机功率：11kw；电动机转速：1450r/min；外型尺寸（长×宽×高）1210×843×1665；重量：1040kg；碟式分离机主要包括机座、传动系统、横轴系统、立轴系统和转鼓组件等。

故障诊断综合大作业

空间站的安全监测与自主维护装置构思机自24 王东岳 2120101087一、背景与意义在过去的几十年中,世界各国在发展航天技术的过程中,由于错综复杂的原因,发生了数以千计的事故,数以万计的故障。

特别在研制初期这种情况尤为明显,可以说世界各国的航天器是在不断出现事故和故障中发展起来的。

当前,发展载人航天技术已成为世界航天的发展热点,空间站更是其中的一位佼佼者。

它是一项投资巨大、技术复杂的综合性大型航天工程,因此加强空间站的安全保障,尤其是设计初期的安全计划则成了一项必不可少的关键工作,其中故障监测报警、诊断和恢复技术成为航天事业中保障航天器安全,提高可靠性,降低风险的有效对策。

空间站是机械、电子、材料、控制、推进、能源、通讯以及航天医学和生物学、计算机技术、遥感技术、天体物理等多学科最新的尖端成果的协同运用，造价极其昂贵的大型复杂系统，而且要在数以年计的任务时间内可靠运行。

因此，空间站的设计必须要求具备故障检测和诊断能力，这是提高空间站可靠性的极为重要的补充，也是空间站设计中的一个不容忽视的至关重要的环节。

二、国内外展综述故障检测、报警与诊断技术随着80年代初期以来人工智能和专家系统技术在各个民用行业的兴起和成功应用,在载人航天事业中占有越来越关键的地位。

故障诊断系统已与空间站的各分系统,各软、硬件配置集为一体。

以空间站站上火灾的预防和控制方法的具体应用也可看出故障检测、报警与诊断技术的渗透:故障检测系统实时监测站上环境中的温度、放射线、烟雾因子以及空气化学成分等的变化,或产生报警,或由诊断系统诊断后提出对策,由站上的多专家系统(站上二氧化碳,氮,Halan1301为灭火专家) 进行故障隔离。

故障检测诊断技术一直是载人航天器发展的一大特色,经历了60年代简单的状态监测(水星号),70年代初的基于算法的故障监测(阿波罗计划)和80年代基于知识的智能诊断(航天飞机),智能诊断进一步发展到目前的基于模型的自主诊断(空间站)。

故障诊断教学共18页

要先排除压力。 2.故障诊断与修理 (1)确定导致故障的原因。 (2)快速修理。 (3)排除再次发生的可能性 3. 有效的诊断 (1)明了机器的结构、功能和操作。 (2)基于预先的调查（制造商提供的信息、技术资
料）和诊断来推测故障发生的原因。 (3)按照装修手册上规定的诊断步骤进行操作。
注意2：故障重现并进行检查 (1)检查这样的操作方式是否有问题。 (2)检查并确认故障的征兆。 (3)不要进行能够导致故障加大的操作。
故障诊断原因
YES
(A)
YES 当起动开关打到起动档，
起动马达端点C的电压是
起动马达不工作
起动开关端点B的电压是否20-30V？
否20-30V？
NO TO B
(C) NO
备选答案
YES
(AD)
B
当起动开关打到起动档起动开关B、C端点间的
电压是否为0V？
(E)
NO
(1)起动马达和安全继电器有故障
注意1：向用户或操作人员询问的要点 (1)用户是否还有其它问题没有反映？——
一个问题并不意味着一处故障。
(2)在故障发生前是否有些奇怪的征兆？— —不正常的声音、气味、热和黑烟等。
(3)故障何时发生的？——是突然发生的，还是以前发生的。
(4)故障发生时，机器正做什么工作？处于什么样的工作模式？——故障可能仅在特定的情况下发生。
(5)以前是否发生过同样的故障？——以前是否进行过同样的修理。
(6)机器以前有没有经过修理？——机器和操作手都有各自的特性。
(7)机器有没有一些特性？——是否按装了附加装置或选装件？
(8)关于机器的故障有没有比较详细的信息？——操作人员有很多信息。
警告：

故障诊断老师教案

故障诊断老师教案一、教学目标本教案旨在帮助学生了解故障诊断的基本概念、原理和步骤，并掌握相关技能和策略，培养学生的分析和解决问题的能力。

二、教学内容1. 故障诊断的定义和意义2. 故障诊断的基本概念和原理3. 故障诊断的主要步骤4. 故障诊断中常见的技术和工具5. 故障诊断策略和解决问题的方法三、教学方法1. 授课讲解：通过讲解故障诊断的基本概念、原理和步骤，使学生对问题的诊断和解决有一个清晰的认识。

2. 实例演示：通过实例演示常见的故障诊断案例，让学生了解故障诊断的实际应用和思维过程。

3. 小组讨论：分成小组进行故障诊断案例的讨论和分析，培养学生的合作能力和问题解决能力。

四、教学过程1. 导入：引入故障诊断的概念，让学生思考为什么故障诊断对于解决问题很重要。

2. 授课讲解：以PPT为辅助工具，讲解故障诊断的基本概念、原理和步骤，并介绍常见的技术和工具。

3. 实例演示：选择一个实际应用场景的故障案例，通过演示诊断和解决过程，引导学生思考，帮助他们理解故障诊断的实际应用。

4. 小组讨论：将学生分成小组，每组分配一个故障案例，让他们在小组内讨论和分析，并提出解决问题的策略和方法。

5. 汇报和总结：每个小组汇报他们的讨论结果，并与全班一起总结故障诊断的重要概念和步骤。

五、教学评价1. 参与度评价：评估学生在讨论和小组活动中的参与度和表现。

2. 答题评价：通过出一些故障诊断案例相关的问题，评估学生对所学知识的理解和掌握程度。

3. 实践评价：观察学生在实例演示中的表现和解决问题的能力，评估他们运用故障诊断技能的能力。

六、教学资源1. PPT演示稿2. 实际应用场景的故障案例3. 小组讨论辅助工具（白板、笔等）七、教学延伸1. 鼓励学生自主学习和探究，通过阅读相关的故障诊断案例和技术文献，拓展他们的知识面和解决问题的能力。

2. 组织参观实际的故障诊断过程，让学生亲身体验和了解故障诊断在实际工作中的应用。

以上是一个故障诊断老师的教案建议和指导，希望对您有所帮助。

故障诊断流程说明

故障诊断流程说明
一、确定故障现象
1. 用户反馈故障情况,记录下故障现象,如系统卡顿、运行崩溃、功能失效等。

二、分析重现情况
1. 重现系统当前的故障现象。

2. 分析故障是否可以重复。

如果不可重复,需追问更多详情,比如出现的环境和条件。

三、检查系统日志
1. 检查系统日志是否有异常信息。

2. 分析异常日志,定位是哪个模块或代码出现问题。

四、检查相关配置
1. 检查系统和相关组件的配置文件,看是否有异常配置导致问题。

2. 如果是功能类问题,检查该功能模块的设计和实现是否合理。

五、进行代码调试
1. 根据日志和分析,定位到问题点后,添加打印日志与断点进行调试。

2. 确认问题原因,如逻辑、接口调用异常等。

六、修复问题
1. 修复代码或重写相关功能模块。

2. 再次重现问题确认修复成功。

3. 录入改进措施并部署上线。

4. 将问题原因和修复方法记录下来备查。

以上就是一份简单的故障诊断流程说明,实际操作中流程可能会稍微有差异,但原则上都是从报错现象开始,通过连续分析定位解决问题。

大作业基于PCA故障诊断

大作业基于PCA故障诊断PCA（Principal Component Analysis）是一项广泛应用于多变量数据分析中的方法，在许多领域中被用于控制质量、故障诊断等方面。

PCA方法能够进行数据降维，同时保留原始数据中的大部分特征，并且可以通过主成分分析来识别数据集中的主要成分。

因此，PCA方法在故障诊断方面有着广泛的应用。

故障诊断是指对设备、工厂生产过程等的异常作出判断和确认，并找出故障原因的过程。

为了进行故障诊断，需要先收集相关的数据，然后对数据进行分析处理，从中找出异常和故障点。

PCA方法作为数据处理的一种工具，可以在故障诊断中扮演重要的角色。

一个常见的故障诊断问题是如何识别设备始发故障的特征。

在这种情况下，PCA 可用于分析设备的传感器数据，并找出数据中存在的特征。

具体来说，PCA方法可以针对设备的生产参数进行分析，如温度、压力、振动等传感器数据。

通过PCA方法得到的主成分能够精确定位到设备的异常特征，从而来确定设备的故障点。

以机械设备为例，假设在机器运行过程中出现了故障，这时可以通过PCA方法对机器的生产数据进行分析。

首先，用PCA方法来处理机器运行时的所有数据，然后根据数据的主成分进行异常检测。

异常的数据可能表现为主成分中的异常变量，通过对故障数据和正常数据的比较，我们可以更加精确地定位到设备的故障点。

总之，在故障诊断方面，PCA方法可以帮助我们更加精确地定位到设备的故障点，有效提升故障诊断的准确性和效率。

同时，PCA还可以用于控制质量等生产方面的问题。

可以说，PCA方法是一种非常有效的数据处理方法，具有很强的实用性和广泛的应用前景。

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新疆农业大学机械交通学院机械故障诊断课程论文题目：姓名与学号：指导教师：年级与专业：所在学院：课程评分：二零一一年月日棉花异性纤维检测技术的研究综述浙江大学－岑斌（生工052，3051315017）【摘要】本文介绍和分析了目前为止绝大多数对皮棉中异性纤维检测的研究。

这些研究从棉花杂质的几何、物理和成分官能团光谱特性入手，应用可见光机器视觉、红外波段光谱图像和断层X 光摄影等检测技术，采用数字图像处理和化学计量学分析方法，分类识别各种皮棉杂质。

关键词皮棉，异性纤维，检测【Absatract】This paper has described and analyzed the vast majority of lint so far in thedetection of the raw cotton foreign matters.Many researchers have applied different techniques to identify various contaminations of raw cotton based on their characteristics of geometry , physics and spect roscopy..These techniques are machine vision at visible light wave , infrared spect roscopy , X-ray micro-tomographic image , and so on.Keywords：Raw cotton, Foreign matters, Detection.前言我国采摘棉花大部分是人工摘拾。

这样对异性纤维的控制很不利。

由于棉农对异性纤维的危害认识不足，采摘交售棉花时习惯用编织袋装棉花、用有色的或非棉线绳绑扎棉袋口等。

在采摘、装棉、晒棉、运棉和售棉等过程中,难免混入叶子、铃壳、种皮和异性纤维等杂质。

严重影响了棉纺厂的产品质量。

异性纤维是困扰纺织企业的一大难题．每年纺织企业都要投入大量的人力、物力、财力进行人工挑拣。

显然，在纺织清理和加工的每个环节，研究快速检测原棉中杂质，减少并消除它，这对于提高加工质量和效率是非常必要的。

1.原棉杂质检测的主要手段在检测棉花中叶子，茎皮，秆和异性纤维等杂质时，可以从其基本物理特性入手，例如颜色、形状、大小、密度、表面密度和重量等；也可以从其化学成分方面入手来识别这些杂质，比如荧光效应和官能团光谱特性等。

在具体方法上，对杂质的检测有机器视觉（可见光波段）、X光断层摄影、红外波段光谱或图像和紫外荧光光谱或图像等；在对杂质定性和定量分析的方法上，主要有固定线性判别式、聚类算法、贝叶斯学习算法和贝叶斯加权K均值聚类算法等数字图像处理方法。

根据以上皮棉杂质检测技术的特点，从原理上可分为基于图像技术的杂质检测研究和基于分光技术的杂质检测研究。

一些典型的研究见表1。

表1 棉花杂质检测研究的文献整理文献类型范围检测设备杂质类型检测率识别率（％）类型范围检测设备杂质类型检测率识别率（％）文献静态国内显微近红外成像无色塑料、黄麻、编织袋、白头发丝、白羊毛、猪鬃—郏东耀等人，2004[1]多光谱成像无色塑料、黄麻、编织袋、白头发丝、白羊毛、猪鬃—郏东耀等人，2005[3]反射成像15种典型异性纤维—杨文柱等人，2009[4]透射成像白色或无色杂质：纸片、尼龙、编制带、黄麻、白头发—郏东耀等人，2005 [9]透射成像异性纤维，没有特指95%识别率李碧丹等人，2006[10]紫外荧光成像白色丙纶丝，纸张；色泽较重的异性纤维；毛发的识别99；100；50％罗德坡等人，2007[11]静态国外反射成像非棉纤维杂质（植物性杂质）与重力分析之间的相关系数0.82 Taylor. 1990[12]反射成像植物性杂质：皮杂、杆、叶子和碎叶杂质分类。

96％；99％Lieberman et al.1997[17]反射成像植物性杂质：贝叶斯加权K-平均方法，不同颜色棉花识别99.7% Zhang et al. 2002[24]微断层X光摄影茎皮、种皮碎片和聚丙烯杂质识别率96% Pai et al. 2004[25]类型范围检测设备杂质类型检测率识别率（％）文献微断层X 光摄影皮杂、叶子，种皮，聚丙烯。

分类准确率；与AFIS 结果的决定系数 89％；0.7091 Pavani.et al. 2004[26]微断层X 光摄影植物性杂质：评价与AFIS 和Shirley Analyzer 结果相关系数分别为 0.93；0.85 Dogan et al. 2005[27]Nicolet FT-IR 所有杂质分类。

匹配正确率为 90.64-96.55％ Himmelsbach et al. 20061.1 基于图像技术的杂质检测在不同的光谱波段范围，采用不同图像扫描设备，采集或生成棉花图像，通过图像采集卡发送回计算机处理中心，经图像数据处理，判断有无杂质，提取杂质位置、大小和类型等特征，驱动提出装置来剔除。

图像采集或生成的技术包括可见光波段机器视觉、红外波段图像、紫外荧光图像、X 光断层摄影和多波段图像融合技术。

如图1。

落棉净棉198765432图1 基于图像技术的皮棉杂质检测原理示意图Fig. 1 Schematic of detecting foreign matters of raw cotton based on imaging1.棉花2.反光板3.可见光摄像机4.多光谱图像仪5.X 射线探测器6.计算机7.喷头8.光源9.检测通道1.1.1 可见光波段机器视觉机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

在皮棉杂质检测方面，早期国外学者侧重于棉花自带的植物性杂质的检测研究；后期国内学者侧重于非棉类的异性纤维的检测研究。

Lieberman 等人[1]用分层次聚类和神经网络算法处理棉花图像，识别棉花杂质，正确率分别是92 %和99.3 %。

分层聚类法结合神经网络算法可以得到96.3%的准确度。

Lieberman 等人[2]提出学习矢量量化方法(LVQ) 识别棉花样品中杂质。

第一种分类结果，皮棉杂质为95 ，叶87 ，碎叶100 ，茎秆88 ;第二种分类，皮棉杂质类为100 ，非皮棉杂质类为97 。

第三种分类结果，皮棉杂质类为95，叶子碎叶类为99，茎秆为88. Lieberman 等人[3]通过机器视觉测量大块棉花团，采集含有不同皮棉杂质和不同总异性物质的48 个棉花样品图像，通过图像处理分离出杂质区域，分析出异性物质的面积、周长和类型，检测皮棉杂质的预估误差是0.46 %。

Xu 等人[4]采用计算机视觉系统检测棉花样品的杂质，该系统包括彩色CCD 摄像头、氙闪光灯和定制软件。

提出识别杂质和污点的多维阈值算法，针对12 个棉花样品进行杂质和颜色的测量，与HVI 等检测设备对比，结果与HVI 等设备检测效果一致。

Xu 等人[5]通过对棉花杂质的颜色，几何特征来对棉花杂质进行分类，并举出了三种方法平方和、模糊和神经网络聚类方法。

对比分析后表明:3 种方法识别棉花杂质准确性分别为83 %、93 %和95 % ，但是神经网络耗时较多。

Xu等人[6]通过神经网络法，对比人机交互对棉花进行分级，通过实验数据证实神经网络法能极大的减少人机交互所产生的误差。

Tae 等人[7]通过Hitachi KP-C551 CCD 彩色摄像机采集原棉图像，将得到的原棉彩色图像转化成灰度图像，采用8领域方法，选择适当的阈值分离出植物性杂质，并计算杂质数量、含量和分布，结果表明样品中主要的杂质是碎叶和种皮，多于大叶子、茎秆和茎皮等Siddaiah 等人[8]通过几何特征为基础分类，由此产生的系统正确分类棉花杂质的准确率达到了98%。

金守峰等人[9]构建基于高速高分辨率CCD 摄像机的棉花异性纤维检测系统，采集样品原始图像信号，采用Canny 算子边缘检测处理，重心定位算法得到异性纤维的大致范围。

金守峰等人[10]通过机器视觉，采用三基色RGB最佳阈值算法来识别原棉图像信号中存在的异性纤维，试验结果表明，该算法可以有效地识别出原棉中存在的异性纤维。

符宝鼎等人[11]基于RGB 颜色模型，以色度为主要特征量，设定阈值判别原棉图像中异性物质。

识别效果: B>G>R ;其中对白麻袋片识别效果很差。

李碧丹等人[12]设计了机器视觉在线皮棉异性纤维剔除系统，系统由图像采集(TK-C1381EG型CCD)、处理模块和剔除机构等组成。

以图像形态学的二进制图像腐蚀改进算法识别图像中异性纤维。

当棉流速度为413m/s，棉层厚度为3cm，识别率达到95%，总剔除率可达90%，落棉率4%。

赵燕等人[13]设计原棉异物剔除系统样机，包括TCD142D 彩色线阵摄像机、图像采集卡和气动喷嘴(媒介为墨汁) 。

常磊[14]采用FPGA与DSP相结合的方式实现实时图像处理。

充分利用以上二者在图像处理方面的优势，达到了可靠性、准确性、经济性和发展性的标准。

郭彩霞等人[15]在RGB颜色空间下建立BP 神经网络识别模型，识别原棉图像中异性纤维。

高伟等人[16]利用3D-LUT技术，有效解决了颜色空间转换的时间损耗问题，利用HIS颜色空间的色度和饱和度信息，对棉花中的杂质进行高效检测和定位，实验结果表明，该系统在棉流速度为18m/s，杂质大小为2×2mm2的情况下，杂质识别正确率可达到95.4%。

郑文秀等人[17]通过对棉花异性纤维的图像进行分割，利用均值平移（Mean-shift）算法和膨胀、滤波算法相结合的图像分割方法，并将其应用于棉花异性纤维图像的识别中，具有较强的抗噪性，最后结果表明该方法具有分割速度快，精度高的特点。

冯显英等人[18]在异性纤维清除系统中采用阀岛技术，用来清除混入棉纤维中的异性纤维。

清除率在96.8%以上。

冯显英等人[19]通过机器视觉提取原棉图片，利用彩色聚色分割方法对实际采集的图像处理与分析，可有效去除皮棉中肉眼难以识别的绝大多数异性纤维．通过对试验结果分析识别率在90％以上，表明了该原理方法的可行性。

1.1.2 紫外荧光和红外波段图像技术原棉中纤维杂质的种类可以归纳为合成、植物和蛋白质纤维。

利用不同物质在紫外荧光和红外光波照射下激发所发出的光强度不同的原理来分离杂质。

郏东耀等人[20]使用MU2300 型动态近红外CCD 相机(加10 倍放大镜头) ，采集皮棉中异性纤维近红外光谱图像，利用自适应图像增强和二值化图像处理，从皮棉背景中提取异性纤维。