基于图像处理和K近邻算法的示温漆判读方法

摘要：

为了提高示温漆温度判读的精度和效率,采用图像处理和K近邻算法进行示温漆自动判读.对样板图像颜色空间进行转换,提取颜色特征,建立判读模型;采用基于邻域颜色相似性的多尺度分割算法对试验件图像进行分割和颜色空间转换,提取颜色特征.通过采用基于K近邻算法和颜色分布特征构建的温度判读模型,在KN3A示温漆矩形样板上进行了温度判读,结果表明:当允许误差在±10℃以内时,像素点温度判读准确率达到96％,区域温度判读准确率达到100％;在KN8蝶形样板上进行了温度判读,结果表明:热电偶附近像素点的温度值与热电偶温度值相比较,其误差在±10℃以内.

关键词：示温漆;图像处理;K近邻算法;颜色分布;温度判读

所属期刊栏目：47

分类号：V219(基础理论及试验)

资助基金：航空动力基础研究项目资助

在线出版日期：2021-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-84