基于函数型数据时间序列建模的齿轮破损图像识别

简介

当前齿轮破损图像识别未拟合周期性动作捕捉数据,导致齿轮破损图像的识别效率较低,图像边缘轮廓中细节信息丢失,造成识别误差较大、识别效果较差。提出基于函数型数据时间序列建模的齿轮破损图像识别方法,通过小波变换方法提取齿轮破损图像中存在的低频成分,做双直方图均匀化处理,采用高斯高通滤波器提取齿轮破损图像中存在的高频成分,增强齿轮破损图像中存在的细节信息,利用函数型数据分析方法拟合动作捕捉数据,根据获取的数据构建周期时间序列,获得隐马尔可夫模型,通过最大似然估计函数,计算获得测试模型与样本之间的匹配度,实现齿轮破损图像的识别。实验结果表明,所提方法的识别误差较小,识别效果较好,能够有效提高齿轮破损图像的识别效率。