m of multi-thresholds segmentation Р 15 3,216 15 7,053 Р 16 3,230 16 7,115 Р 图 8 中第 4 个图到第 10 个图所对应区间的灰度Р 17 3,298 17 7,806 Р点分布较散乱,具有随机性.且由图 9,图 10 可以看 18 3,366 18 8,220 Р出合格与故障扬声器时频图区别主要集中在灰度值 19 3,393 19 8,949 Р0~0.3,且在高频区域,因此统计时频图中高频区域 20 3,421 20 9,201 Р 21 3,473 21 9,441 Р内且灰度值在~ 的所有像素的个数(记为 N),Р 0 0.3 22 3,477 22 11,236 Р作为判断扬声器故障的特征值(简称特征值). 23 3,544 23 14,146 Р 24 3,647 24 14,258 Р 25 4,049 25 14,923 Р Р (a) 0~0.1 (b) 0.1~0.2 (c) 0.2~0.3 Р 图 9 合格扬声器灰度值分布示意图Р Fig. 9 Diagram of good loudspeaker’s gray value Р distribution Р Р 图 11 扬声器的特征值分布Р Fig. 11 Characteristic value distribution Р Р (a) 0~0.1 (b) 0.1~0.2 (c) 0.2~0.3 由图 11 可以看出,合格扬声器与故障扬声器具Р 图 10 故障扬声器灰度值分布示意图有明显的分布区间,故障扬声器最小特征值大于合格Р Fig. 10 Diagram of fault loudspeaker’s gray value 扬声器最大特征值.因此可选择略大于合格扬声器Р distribution (下转第 78 页)
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