[发明专利]一种用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集生成方法

说明书

本发明公开了一种用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集生成方法，特点是：1)生成图像基础数据集；2)得到图像缩小数据集；3)得到图像旋转数据集；4)得到颗粒缩小数据集；5)得到均匀光照数据集；6)得到非均匀光照数据集；7)对所有数据集按类别和尺寸进行数量统计分析，得到各个数据集包含的颗粒个数，每个颗粒的类别和尺寸；8)对所有数据集进行准确率分析，得到准确率对照数据，从而生成由准确率对照数据构成的用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集，优点在于通过对图像进行特定的处理，并经过准确率分析，从而生成由准确率对照数据构成的基准数据集，能够为评估颗粒污染物检测识别方法的性能提供参考依据。

技术领域

本发明涉及一种用于颗粒污染物显微图像识别的评估方法，尤其是涉及一种用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集生成方法。

背景技术

随着社会经济水平的不断提高，汽车增量逐年加大以满足人们的出行需求。据公安部统计数据显示，截至2021年底，全国汽车保有量达3.02亿辆，比2019年增长7.5％。同时，用户对汽车的质量要求不断提高，其中清洁度作为汽车变速器总成及零部件的一项关键指标，对变速器总成的性能和寿命有直接影响，零部件清洁度测试是提升产品可靠性的重要手段之一。因此，对零部件清洁度进行控制和监测成为了汽车生产过程中必不可少的步骤。颗粒污染物的识别有助于提升系统零部件清洁度的测量精度，促进系统向可靠性更高的方向发展。

针对颗粒污染物清洁度的检验，国际标准ISO 16232:2018种给出了两种标准分析方法：光学分析方法和重力分析方法。近年来，随着颗粒过滤技术水平的提高，颗粒在滤膜上能够达到单独不重叠的效果，使得光学分析方法成为了清洁度分析中常见的方法。目前工业中的自动清洁度检测仪主要是采用光学分析方法，通常由显微图像采集和显微图像分析两部分组成。然而市面上的自动清洁度检测仪其准确率无法获知，主要原因是缺乏一个公开的，无法对提出的识别方法进行准确率评估。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种能够对颗粒污染物显微图像识别方法进行准确率评估的用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集生成方法，该基准数据集包含颗粒污染物详细信息，能够为评估颗粒污染物检测识别方法的性能提供参考依据。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集生成方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1)采集颗粒污染物显微图像序列，生成图像基础数据集；

步骤S2)对图像基础数据集中的图像进行图像缩小，得到图像缩小数据集；

步骤S3)对图像缩小数据集中的图像进行旋转，得到图像旋转数据集；

步骤S4)对图像基础数据集中的图像进行颗粒缩小，得到颗粒缩小数据集；

步骤S5)对图像缩小数据集中的图像进行光照补偿处理，得到均匀光照数据集；

步骤S6)对均匀光照数据集进行非均匀处理，得到非均匀光照数据集；

步骤S7)对所有数据集按类别和尺寸进行数量统计分析，得到各个数据集包含的颗粒个数，每个颗粒的类别和尺寸；

步骤S8)对所有数据集进行准确率分析，得到准确率对照数据，从而生成由准确率对照数据构成的用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集。

用于颗粒污染物显微图像识别的基准数据集生成的方法具体包括：

步骤S1-1)根据国际标准ISO 16232中的颗粒污染物检验方法得到颗粒污染物显微灰度图像序列S；

步骤S1-2)对颗粒污染物显微灰度图像序列S中的每张图像A，标注出较大的颗粒污染物，得到标注图像B；