工業(yè)反應(yīng)釜液面分離是根據(jù)釜內(nèi)不同的液體狀態(tài)實(shí)現(xiàn)液體分離,然后將分離后的液體用于工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)。目前實(shí)現(xiàn)液面分離的方式主要是通過人工手動(dòng)操作,由于該方法效率較低且生產(chǎn)成本過高,由此本文提出了一套液面狀態(tài)識(shí)別算法,該算法可以對(duì)工業(yè)反應(yīng)釜內(nèi)液體狀態(tài)的變化快速準(zhǔn)確地識(shí)別,從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)反應(yīng)釜液面分離。通過對(duì)工業(yè)反應(yīng)釜中液面數(shù)據(jù)分析,將液面數(shù)據(jù)分成五種類別;本文采用了五種經(jīng)典特征提取算法分別是LBP、HOG、LPQ、Haar和顏色直方圖;分類器算法有SVM分類算法、隨機(jī)森林分類算法和KNN分類算法。本文的研究內(nèi)容如下:1.基于液面圖像HOG特征的PCA降維分類模型研究。首先,HOG特征提取算法用于提取液面特征時(shí),由于該算法提取得到的液面數(shù)據(jù)特征維度過高,因此使用PCA方法對(duì)HOG特征進(jìn)行降維,然后將降維后的特征與LBP、LPQ、Haar特征提取算法形成的特征在三種分類器進(jìn)行比較,得出PCA對(duì)HOG降維后特征在KNN分類器中識(shí)別率最高達(dá)93.15%,最后研究了PCA貢獻(xiàn)率對(duì)HOG特征提取方法的影響。2.基于自適應(yīng)閾值方式對(duì)顏色直方圖特征提取算法的改進(jìn)。首先,使用傳統(tǒng)的顏色直方圖特征提取算法獲得256... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

五種不同類別的液面狀態(tài)根據(jù)液面狀態(tài)的顏色變化，本文將液面狀態(tài)數(shù)據(jù)分成了五種類別，每一行表

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文9開始進(jìn)入容器，并且物料沾滿了整個(gè)容器壁的狀態(tài)，稱之為進(jìn)料態(tài)；第三種類別是物料已經(jīng)充滿了整個(gè)容器，并且呈現(xiàn)著純凈透明的狀態(tài)，稱之為純凈態(tài)；第四種類別是容器中的物料聚集在一起形成了一種顆粒狀，并呈現(xiàn)出黃色的狀態(tài)，這也是第三種類別向第五種類別過度的狀態(tài)，稱之為過渡態(tài)；第五種類別是物料在容器中經(jīng)過長時(shí)間的滯留，并呈現(xiàn)出一種黑棕色或渾濁的狀態(tài)，稱之為異常態(tài)。2.1.2液面狀態(tài)識(shí)別流程通常情況下，識(shí)別分類的過程均會(huì)存在訓(xùn)練集和測(cè)試集，首先對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，然后使用特征提取算法對(duì)該圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，使用訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)輸入分類器算法進(jìn)行訓(xùn)練得到合適的數(shù)學(xué)模型，再將測(cè)試集的特征輸入該模型進(jìn)行特征匹配操作，具體識(shí)別流程如圖2.2所示。圖2.2識(shí)別分類的過程本文液面圖像數(shù)據(jù)通過工業(yè)攝像機(jī)獲得，該液面圖像數(shù)據(jù)像素值規(guī)整，不需要對(duì)液面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，可直接使用特征提取算法對(duì)該數(shù)據(jù)提取特征，再使用分類器算法對(duì)特征進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。2.2經(jīng)典特征提取算法2.2.1局部二值特征模式LBP算子對(duì)于紋理特征提取具有優(yōu)勢(shì)，就提取人臉的特征而言，LBP的使用十分廣泛。下文會(huì)對(duì)LBP相關(guān)的原理進(jìn)行介紹，并分析LBP算子的相關(guān)特性。LBP特征提取算法具有灰度尺度不變的特性，其基本思想是通過將某一區(qū)域內(nèi)的中心像素值作為閾值，與它的鄰域進(jìn)行比較，最后得到一個(gè)二進(jìn)制碼，然后根據(jù)該二進(jìn)制碼得到該特征。在紋理特征分析方面，LBP算法對(duì)紋理特征具有很好的描述，它主要的優(yōu)勢(shì)

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文10表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)根據(jù)LBP的定義，該算法的灰度尺度不會(huì)隨著任何單一變化而變化，由此在光照的條件下能夠表現(xiàn)很好的魯棒性能；(2)計(jì)算速度快。由于它是通過小鄰域內(nèi)進(jìn)行比較的，使得即使在復(fù)雜的條件下也能夠?qū)D像進(jìn)行可靠地分析；(3)LBP算法是一種無參數(shù)的算法，在應(yīng)用過程中是不用對(duì)它進(jìn)行預(yù)假設(shè)分布[20,21]。通常情況下，LBP算法會(huì)設(shè)置一個(gè)3×3大小的窗口，然后將窗口中心點(diǎn)的灰度值作為閾值，通過該閾值和鄰域灰度值進(jìn)行比較得到0-1的二值形式，然后根據(jù)像素位置的不同采用加權(quán)求和的方式得到窗口的LBP值[22-24]。在圖2.3中，其窗口的中間像素值為5，其周邊的八個(gè)像素值為1、2、2、6、1、3、5、9，經(jīng)過閾值比較后形成的二值模式為000100011，LBP=16+2+1=19。該過程用公示表示為：10(,)2()PPccPcPLBPxysii(2.1)其中(,)是中心像素，ci是灰度值，ni是相鄰像素的灰度值，s(x)是一個(gè)符號(hào)函數(shù)：10()00xsxx(2.2)圖2.3LBP的形成過程通過對(duì)LBP特征提取算法的介紹，使用該特征提取算法對(duì)每類液面狀態(tài)數(shù)據(jù)提取特征并繪制了該特征，如圖2.4所示。根據(jù)該特征提取算法得到的特征向量維度為2891，由于該維度數(shù)過高，使繪制的折線圖看上去像直方圖一樣，但是根據(jù)上圖中的五類液面數(shù)據(jù)的特征分布，第一種類別(初始態(tài))的特征很明顯異于其他四類，而其他類別中的液面狀態(tài)數(shù)據(jù)特征圖在每個(gè)維度的分布也是有所區(qū)別的。

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