innosiris--oilpas在線微粒氣泡監測

在線微粒氣泡監測, 在線微粒的測量，在線發動機故障檢測，在線汽缸壁的磨損監測，在線潤滑油顆粒檢測，在線軸承故障檢測，在線軸承損壞監測，在線齒輪故障檢測

在線監測微粒，氣泡，泡沫狀物，磨料磨損
隨時間的變化 - 尺寸分布 - 氣體含量 - 損傷預測

原理
測量原理基于從流動單元中液態薄膜得到微粒的光學圖像和由圖像識別方法實現的自動識別及特性描述。可以測量直徑在1微米到300微米范圍內的微粒。

實時測量
    OILPAS系統可用于實時操作，也能用于實驗室分析。在實時操作中，一道大概2升/分鐘的微粒流被從一個液體閉環中提取出來并在一個合適的位置再加入循環。在內燃機上很容易進行這個操作，例如，在油槽的放氣螺桿處提取，然后再在量油計的開口將其加入循環。

流動單元
所提取的微粒流的一小部分不斷地引導通過一個流動單元并被由可變時間間隔的閃光燈和透鏡所組成的系統拍攝在圖像傳感器上。拍攝速度主要取決于具體應用，其zui大值是在1赫茲。

對象識別
對象識別軟件運行在一臺單獨的個人電腦上。

獲得圖像
軟件包可以顯示圖像預覽圖，圖像以及其評估。在*步中，圖像背景被計算出來，可能對象（顆粒，氣泡，液滴等）在評估中被識別出。

識別
在第二步中，zui大的特征差異被用來識別所有認為的可能對象（微粒，氣泡，飛沫等）。光學性質（例如對比度或清晰度）和形狀屬性（例如表面，擴張，穩固或偏心）都被考慮進來。

特征描述
在第三步中，利用可能的對象的屬性，可能的對象（顆粒，氣泡，飛沫，等等）可以被表征和分類。圖像精確度不足以進行可靠的表征的對象（顆粒，氣泡，滴等）沒有被評估。此外氣泡或模糊的污漬可以與磨損顆粒區別出。磨損顆粒可以按不同大小或形狀分類。根據用戶的需要，多次拍攝的評估結果可以顯示為統計分布，時間分布或兩者的組合。

測量結果
顯示氣泡和微粒的大小和分布。
氣體含量可由氣泡的數量和尺寸得到。同時，微粒的數量也能顯示。