基于回轉(zhuǎn)窯數(shù)字圖像特征信息提取與窯況判別研究.pdf

1、回轉(zhuǎn)窯在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)燒成帶的溫度測(cè)量和監(jiān)控在整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中有著至關(guān)重要的地位。
　　 由于回轉(zhuǎn)窯內(nèi)熟料燒結(jié)的過(guò)程是一個(gè)十分復(fù)雜的物理化學(xué)，具有強(qiáng)干擾、非線性、大滯后等特點(diǎn)，難以用精確數(shù)學(xué)模型描述，傳統(tǒng)控制方法效果往往不理想。實(shí)際生產(chǎn)中常采用人工看火的方式，監(jiān)測(cè)結(jié)果有相當(dāng)大的隨機(jī)性。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期觀察研究發(fā)現(xiàn)，從回轉(zhuǎn)窯燒成帶內(nèi)采集到的火焰圖像中包含了大量燒成帶的溫度信息，本文旨在采用數(shù)字圖像處理技術(shù)，模擬人工看火，從回轉(zhuǎn)窯火焰圖

2、像中提取窯內(nèi)的燃燒圖像特征信息，根據(jù)特征信息建立窯內(nèi)燃燒的判別模型，是一種更有效的智能控制方法。
　　 本文首先采用中值濾波算法對(duì)所采集的回轉(zhuǎn)窯視頻圖像進(jìn)行濾除大量干擾信息，得到較為清晰地便于圖像后續(xù)分割和特征提取的圖像。接著對(duì)濾除后的圖像采用改進(jìn)的最大類間方差閾值分割算法對(duì)彩色圖像進(jìn)行分割，得到燒成帶的火焰區(qū)、物料區(qū)、物料高度區(qū)的燃燒圖像，然后在此基礎(chǔ)上對(duì)分割處理過(guò)的連續(xù)兩幅圖像的火焰區(qū)、物料區(qū)、物料高度區(qū)分別采用基于小波變換

3、改進(jìn)的HSI光流算法，得到三個(gè)區(qū)域的光流特征。在光流運(yùn)算方面，本文首先分析了光流法的基本假設(shè)和原理，研究了已有的算法種類及近年來(lái)的研究進(jìn)展，提出了一種基于小波變換和HSI顏色模型的改進(jìn)加權(quán)彩色圖像序列光流算法，用該方法對(duì)圖像序列進(jìn)行運(yùn)算，可以提高對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別精度。最后，根據(jù)光流場(chǎng)建立矢量直方圖，統(tǒng)計(jì)矢量信息分布情況，提供給控制工人做出控制動(dòng)作。
　　 因此，本文對(duì)回轉(zhuǎn)窯彩色圖像進(jìn)行了處理并且提取了運(yùn)動(dòng)圖像的光流失量場(chǎng)，進(jìn)而建