一种基于火焰图像模式识别的陶瓷梭式窑温度智能检测方法

论文摘要

陶瓷梭式窑是一种常用的间歇式陶瓷产品生产窑炉,其烧成带温度检测方法与陶瓷产品生产质量息息相关,因而研究其烧成带温度优化检测方法和算法具有重要意义。本文针对陶瓷梭式窑烧成带温度基于模式识别提出了一种优化检测方法和算法。首先对陶瓷梭式窑火焰图像进行预处理,利用L*a*b*颜色空间和灰度共生矩阵提取火焰图像的颜色特征和纹理特征构成特征向量,其次将特征向量输入到概率神经网络进行识别分类,最后利用温度信息数据与火焰图像得到的综合数据库来确定火焰图像对应的温度值从而识别陶瓷窑炉烧成带温度。实验结果表明所设计的火焰图像模式识别分类器具有较好的火焰图像识别率。因而,所提出的陶瓷梭式窑炉温度智能检测方法是可行和有效的。

论文目录

• 0 引言
• 1 火焰图像处理
•   1.1 图像预处理
•   1.2 特征的提取与选择
• 2 基于火焰图像模式识别的温度检测方法
•   2.1 比色测温法
•   2.2 概率神经网络建模
• 3 实验实现与结果分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱永红,蒋超,王俊祥

关键词: 陶瓷梭式窑,温度智能检测,模式识别,火焰图像,概率神经网络

来源: 陶瓷学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 无机化工,计算机软件及计算机应用

单位: 景德镇陶瓷大学机械与电子工程学院

基金: 国家自然科学基金(61563022,61762054),江西省自然科学基金(20152ACB20009,2017BCB23072)

分类号: TP391.41;TQ174.653.2

DOI: 10.13957/j.cnki.tcxb.2019.03.020

页码: 387-392

总页数: 6

文件大小: 1059K

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