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)過程中對燒成帶的溫度測量和監(jiān)控在整個工業(yè)生產(chǎn)過程中有著至關(guān)重要的地位。
　　 由于回轉(zhuǎn)窯內(nèi)熟料燒結(jié)的過程是一個十分復(fù)雜的物理化學(xué)，具有強干擾、非線性、大滯后等特點，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。實際生產(chǎn)中常采用人工看火的方式，監(jiān)測結(jié)果有相當(dāng)大的隨機性。經(jīng)過長期觀察研究發(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所采集的回轉(zhuǎn)窯視頻圖像進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。接著對濾除后的圖像采用改進的最大類間方差閾值分割算法對彩色圖像進行分割，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)上對分割處理過的連續(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、改進的HSI光流算法，得到三個區(qū)域的光流特征。在光流運算方面，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的研究進展，提出了一種基于小波變換和HSI顏色模型的改進加權(quán)彩色圖像序列光流算法，用該方法對圖像序列進行運算，可以提高對運動物體的識別精度。最后，根據(jù)光流場建立矢量直方圖，統(tǒng)計矢量信息分布情況，提供給控制工人做出控制動作。
　　 因此，本文對回轉(zhuǎn)窯彩色圖像進行了處理并且提取了運動圖像的光流失量場，進而建