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研究生:李益誠
研究生(外文):Yi-Chen Lee
論文名稱:影像處理於渦扇發動機轉子葉片損傷之檢測
指導教授:黃衍任
指導教授(外文):Yean-Ren Hwang
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:機械工程學系在職專班
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:71
中文關鍵詞:渦扇發動機壓縮機葉片MATLAB影像處理凸殼演算法灰階共生矩陣
外文關鍵詞:turbofan enginecompressorbladeMATLABimage processconvex hullgrayscale co-occurrence matrix
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發動機是航空器動力的來源,組成零件眾多,其中葉片可說是發動機中數量最多的一種零組件,其損傷檢查方式主要仍採用人工目視檢查。機器視覺與影像處理常應用於檢測方面,可作為幾何量測、辨識、檢測等。
本研究使用CCD攝影機拍攝擷取葉片的圖像,以MATLAB軟體設計操作介面,透過灰階、二值化等影像處理分離影像,利用凸殼演算法與灰階共生矩陣,提出損傷尺寸與表面狀況特徵參數,發展一套檢測系統可以自動檢查判定葉片種類,並能檢測出葉片輪廓損傷,有助於提升檢測精準度,提升檢測效率,減少人力成本,將來可作為自動化檢測的基礎。
The engine is the source of aircraft power, and there are many components. Among them, the blade can be said to be the largest number of components in the engine. The visual inspection is still the mainly method of damage inspection. Machine vision and image processing are often used in inspection, and can be used for geometric measurement, identification, and inspection.
In this study, a CCD camera was used to capture the image of the high pressure compressor rotor blades, the operation interface was designed by MATLAB software, and the image was separated through image processing such as grayscale and binarization. The convex hull algorithm and the grayscale co-occurrence matrix were used to propose the damage size and surface condition. The development of a detection system can automatically check and determine the types of blades, and can detect blade contour damage, which will help improve detection accuracy, improve detection efficiency, and reduce labor costs. It can be used as the basis for automated detection in the future.
摘要 I
ABSTRACT II
謝誌 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第1章 緒論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究目的 2
1-3 文獻回顧 3
1-4 論文概述 4
第2章 理論說明 5
2-1 渦扇發動機簡介 5
2-1-1渦扇發動機組成 5
2-1-2葉片檢查方式與常見損傷 7
2-2 影像處理 12
2-2-1數位影像與二值化 12
2-2-2凸殼演算法 14
2-2-3灰階共生矩陣 15
第3章 實驗設計 18
3-1 實驗規劃 18
3-2 實驗設備 21
3-2-1影像擷取設備 21
3-2-2電腦設備與軟體 21
3-2-3程式執行介面 23
第4章 實驗結果與分析 26
4-1 葉片影像拍攝與資料庫建立 26
4-2 葉片種類分類判定 27
4-3 影像前處理 31
4-4 二值化與雜點消除 33
4-5 輪廓損傷檢測 36
4-5-1整體缺損檢測 36
4-5-2翼尖缺損檢測 38
4-5-3邊緣缺損檢測 40
4-6 表面紋理檢查 43
4-7 MATLAB類神經網路工具箱應用 49
第5章 結論與未來展望 54
5-1 結論 54
5-2 未來展望 55
參考文獻 56
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