回轉(zhuǎn)窯廣泛地應(yīng)用在各個工業(yè)領(lǐng)域,窯內(nèi)燒結(jié)工況識別是對其進(jìn)行穩(wěn)定控制的關(guān)鍵。由于窯體結(jié)構(gòu)的特殊性和現(xiàn)場粉塵環(huán)境,燒結(jié)溫度無法直接物理測量。一方面,燃煤火焰圖像中蘊含了豐富的燒結(jié)工況信息,但是惡劣的窯內(nèi)環(huán)境導(dǎo)致火焰圖像光照不均并且邊緣模糊,后續(xù)分割和特征提取困難。另一方面,圖像相位信息較灰度信息具有更強的魯棒性,且相位一致也符合人類視覺機制。基于上述兩點,本文以回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)過程中的燃煤火焰圖像作為具體對象,利用相位一致原理進(jìn)行煤粉區(qū)的分割從而識別窯內(nèi)溫度,解決了目前“人工看火”造成的設(shè)備使用壽命短、產(chǎn)品質(zhì)量差、產(chǎn)量少、能耗高等問題。具體分為以下幾個方面:(1)綜述了相位一致的基礎(chǔ)理論和近年的發(fā)展應(yīng)用,仿真對比了相位一致邊緣檢測與傳統(tǒng)的邊緣檢測算法,實驗結(jié)果表明相位一致方法較空間灰度方法具有更強的灰度不變特性;(2)針對燃煤火焰圖像的光照不均問題,提出了一種限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)改進(jìn)的光照補償算法。將CLAHE處理后的圖像進(jìn)行小波高頻去噪。針對窯內(nèi)粉塵濃度大,圖像邊緣模糊的問題,對去噪后的圖像運用自適應(yīng)閾值的模糊增強算法,進(jìn)一步提高燃煤火焰圖像的增強效果;(3)提出一種融合相位一致和大津法的火焰圖像燃煤混合區(qū)(俗稱“黑把子”)分割算法。先用相位一致進(jìn)行邊緣檢測,二值化后融合大津法分割出完整的前景,該方法結(jié)合大津法對感興趣區(qū)域的中心分割優(yōu)勢和相位一致的邊緣檢測優(yōu)勢,有效地分割出煤粉區(qū);(4)提取粉煤區(qū)的5個矩形度形態(tài)特征,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行工況分類的結(jié)果表明,本方法可較好的識別出回轉(zhuǎn)窯內(nèi)燒結(jié)工況,為燃煤過程工況檢測提供了一種有效的工況識別手段。
【學(xué)位單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;TF046.4
【部分圖文】：

１９８１年Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ和Ｌｉｍ用實驗證明圖像相位信息的重要性超過了幅度信逡逑息［２７］，他們分別對兩張圖進(jìn)行傅里葉變換，一張?zhí)崛∠辔恍畔�，另一張�(zhí)峁┓儒义闲畔ⅲ侔哑渲匦氯诤铣梢粡埿碌膱D像，反傅里葉變換后，如圖２．１表明圖像相逡逑位信息對于圖像表達(dá)的特征有著決定性的作用。逡逑（ａ）小女孩圖邐（ｂ）電腦圖逡逑：肩＇ｒ邐‘逡逑（ｃ）女孩相位和電腦幅度信息融合邐（ｄ）電腦相位和女孩幅度信息融合逡逑圖２．１相位信息和幅度信息的融合實驗圖逡逑８逡逑

１９８１年Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ和Ｌｉｍ用實驗證明圖像相位信息的重要性超過了幅度信逡逑息［２７］，他們分別對兩張圖進(jìn)行傅里葉變換，一張?zhí)崛∠辔恍畔ⅲ硪粡執(zhí)峁┓儒义闲畔�，再把其重新融合成一張新的圖像，反傅里葉變換后，如圖２．１表明圖像相逡逑位信息對于圖像表達(dá)的特征有著決定性的作用。逡逑（ａ）小女孩圖邐（ｂ）電腦圖逡逑：肩＇ｒ邐‘逡逑（ｃ）女孩相位和電腦幅度信息融合邐（ｄ）電腦相位和女孩幅度信息融合逡逑圖２．１相位信息和幅度信息的融合實驗圖逡逑８逡逑

號進(jìn)行卷積運算，去除直流分量后與第二個濾波器進(jìn)行卷積運算，再將兩個濾波逡逑器進(jìn)行正交，得到的信號卷積的平方和就是局部能量的值。相位一致與局部能量逡逑兩者的關(guān)聯(lián)如圖２．３所示。逡逑邐邐Ｔ．￣逡逑＼邐＾邋＾Ｘ邐７？逡逑＼邋＼邋／／邋．邋Ｌ逡逑ＪＩ逡逑邐＇邐１邐邐邐？逡逑Ｆ，ｘｌ邐實軸逡逑圖２．３相位一致與局部能量的關(guān)系逡逑圖２．３中實線箭頭代表的是信號在ｘ處的傅里葉分量，這些首尾相連的分量逡逑在坐標(biāo)實軸的投影是信號去除直流分量的值Ｆ（ｘ），虛軸上的投影即為Ｈ（ｘ），所有逡逑分量的矢量和對應(yīng)就是ｘ處的局部能量函數(shù)的值。矢量和越大，局部能量函數(shù)的逡逑１０逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2815889