【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及抗磨液压油除杂全流程分析管理，具体而言，涉及一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统。
技术介绍
1、在液压系统中，抗磨液压油是重要的工作介质，其质量直接影响液压系统的性能和稳定性，然而，在长时间使用过程中，液压油中容易混入杂质，这些杂质会严重影响液压油的性能，甚至导致液压系统故障，因此，为了保障液压系统的正常运行，需要对抗磨液压油除杂全流程进行分析管理。
2、现有的对抗磨液压油除杂全流程进行分析管理方式中还存在以下几个方面的问题：1、当前分析抗磨液压油的除杂效果是否存在异常时，未结合抗磨液压油的灰度差异系数和灰度达标度综合分析抗磨液压油的清澈度，灰度差异系数和灰度达标度是评价液压油清澈度的两个重要指标，单独考虑清澈度可能会忽略掉液压油中其他杂质的影响，导致分析结果片面，同时可能无法针对不同灰度的杂质采取有效的处理措施，从而影响液压油的质量和性能。
3、2、当前当抗磨液压油的综合杂质度过大时，仅开启过滤装置，未对过滤装置的设定过滤压力和设定过滤流量进行深度分析，可能会导致过滤效果不佳，无法有效去除液压油中的杂质，在过滤过程中，如果过滤压力和过滤流量未得到合理设定，可能会导致能源的浪费，无法更好地平衡液压油的过滤效果和生产效率，从而降低了整个液压系统的运行效率。
4、3、当前分析抗磨液压油的含水量是否存在异常时，未结合抗磨液压油的含水量变化速率和含水量偏差指数综合分析含水量异常评估指数，可能会忽略含水量的动态变化，从而导致误判，无法全面地评估含水量的异常情况，进而无法准确
技术实现思路
1、鉴于此，为解决上述
技术介绍
中所提出的问题，现提出一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：本专利技术提供一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，包括：液压油清澈度分析模块，用于从目标抗磨液压油中提取一定量的液压油，并将其作为液压油样本，对液压油样本进行灰度图像采集，将采集到的灰度图像按照等比例划分为各监测区域，得到液压油样本的各监测区域中各监测点对应的灰度值，分析目标抗磨液压油的清澈度，当目标抗磨液压油的清澈度小于设定值时，则表明目标抗磨液压油的除杂效果存在异常，执行综合杂质度分析模块。
3、综合杂质度分析模块，用于对液压油样本进行图像采集，将采集到的图像按照等比例划分为各子区域，并识别出液压油样本中各子区域的悬浮物数目和各悬浮物的体积，分析目标抗磨液压油的综合杂质度。
4、含水量异常分析模块，用于采集目标抗磨液压油在各监测时间点对应的含水量，分析目标抗磨液压油的含水量异常评估指数。
5、除杂效果控制模块，用于确认目标抗磨液压油的除杂效果异常原因，并对目标抗磨液压油的除杂进行控制。
6、云数据库，用于存储目标抗磨液压油的初始灰度值区间，存储目标抗磨液压油的许可最大含水量，存储单位综合杂质度偏差对应的适宜过滤压力和适宜过滤流量，并存储各含水量异常评估指数对应的适宜脱水时长和适宜脱水速度。
7、具体地，所述分析目标抗磨液压油的清澈度，具体分析过程为：a1、将液压油样本的各监测区域中各监测点对应的灰度值进行均值计算，得到液压油样本的各监测区域对应的平均灰度值，并将其作为液压油样本的各监测区域对应的灰度值，记为，其中，表示监测区域的编号，。
8、a2、计算液压油样本的灰度差异系数，，其中，表示设定参照的灰度值偏差，表示第个监测区域对应的灰度值。
9、a3、计算液压油样本的灰度达标度。
10、a4、计算目标抗磨液压油的清澈度，，其中，和分别表示设定参照的灰度差异系数和灰度达标度，和分别表示设定的灰度差异系数和灰度达标度对应清澈度评估占比权重。
11、具体地，所述计算液压油样本的灰度达标度，具体计算过程为：b1、将液压油样本的各监测区域对应的灰度值与云数据库中存储的目标抗磨液压油的初始灰度值区间进行对比，若某监测区域对应的灰度值位于初始灰度值区间内，则将该监测区域记为清澈区域，统计液压油样本中清澈区域数目，记为。
12、b2、从液压油样本的各监测区域对应的灰度值中提取最大值，记为。
13、b3、计算液压油样本的灰度达标度，，其中，和分别表示设定参照的清澈区域占比和灰度值，和分别表示设定的清澈区域占比和灰度值对应灰度达标度评估占比权重，表示监测区域数目。
14、具体地，所述分析目标抗磨液压油的综合杂质度，具体分析过程为：c1、将液压油样本中各子区域的悬浮物数目和各悬浮物的体积分别记为和，其中，表示子区域的编号，，表示悬浮物的编号，。
15、c2、计算液压油样本中各子区域的杂质度，，其中，和分别表示设定参照的悬浮物数目和悬浮物体积，和分别表示设定的悬浮物数目和悬浮物体积对应杂质度评估占比权重。
16、c3、将液压油样本中各监测区域的杂质度与设定参照的杂质度进行对比，若某子区域的杂质度大于或者等于设定参照的杂质度，则将该子区域记为异常区域，统计液压油样本中异常区域数目，记为。
17、c4、计算目标抗磨液压油的综合杂质度，，其中，和分别表示设定参照的杂质度和异常区域占比，和分别表示设定的杂质度和异常区域占比对应综合杂质度评估占比权重，表示子区域数目。
18、具体地，所述分析目标抗磨液压油的含水量异常评估指数，具体分析过程为：d1、从目标抗磨液压油在各监测时间点对应的含水量中分别提取最高含水量和最低含水量，并分别记为和，同时提取最高含水量和最低含水量对应的监测时间点，进而获取最高含水量和最低含水量之间的间隔时长，记为。
19、d2、计算目标抗磨液压油的含水量变化速率，。
20、d3、从云数据库中提取目标抗磨液压油的许可最大含水量，并据此计算目标抗磨液压油的含水量偏差指数。
21、d4、计算目标抗磨液压油的含水量异常评估指数，，其中，和分别表示设定参照的含水量变化速率和含水量偏差指数，和分别表示设定的含水量变化速率和含水量偏差指数对应含水量异常评估占比权重，表示自然常数。
22、具体地，所述计算目标抗磨液压油的含水量偏差指数，具体计算过程为：e1、将目标抗磨液压油在各监测时间点对应的含水量与目标抗磨液压油的许可最大含水量进行作差，得到目标抗磨液压油在各监测时间点对应的含水量偏差，统计含水量偏差大于或者等于0的监测时间点数目，并将其记为偏差监测时间点数目。
23、e2、从目标抗磨液压油在各偏差监测时间点对应的含水量偏差中提取最大值，记为。
24、e3、计算目标抗磨液压油的含水量偏差指数，，其中，和分别表示设定参照的偏差监测时间点占比和含水量偏差，和分别表示设定的偏差监测时间点占比和含水量偏差对应含水量偏差评估占比权重。
25、具体地，所述目标抗磨液压油的除杂效果异常原因的确认方式为：构建除杂效果异常原本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述分析目标抗磨液压油的清澈度，具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述计算液压油样本的灰度达标度，具体计算过程为：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述分析目标抗磨液压油的综合杂质度，具体分析过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述分析目标抗磨液压油的含水量异常评估指数，具体分析过程为：
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述计算目标抗磨液压油的含水量偏差指数，具体计算过程为：
7.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述目标抗磨液压油的除杂效果异常原因的确认方
8.根据权利要求7所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述对目标抗磨液压油的除杂进行控制，具体控制过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述分析目标抗磨液压油的清澈度，具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述计算液压油样本的灰度达标度，具体计算过程为：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述分析目标抗磨液压油的综合杂质度，具体分析过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的抗磨液压油除杂全流程分析管理系统，其特征在于：所述分析目标抗磨液压油的含水量异常评估指数，具体分析过程为：
【专利技术属性】
技术研发人员：季营垒，苏玉州，荣维久，张永全，张旭东，
申请(专利权)人：山东宇驰新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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