瓦斯灰是高爐冶煉的重要副產(chǎn)物,含有大量的可燃性含碳物和豐富的金屬資源。含碳物的含量可反映高爐供料結(jié)構(gòu)的合理性以及生產(chǎn)參數(shù)的穩(wěn)定性,金屬及其氧化物可進行資源回收再利用。因此,實現(xiàn)瓦斯灰成分的定量分析對于指導(dǎo)高爐順行、低耗生產(chǎn)以及瓦斯灰的高效、潔凈化利用具有實際意義。本文在分析瓦斯灰中不同目標成分顯微圖像特點的基礎(chǔ)上,采取分割與分類相結(jié)合的方式對于含碳物和金屬氧化物進行識別,鑒于兩者尺寸不一以及識別的難易,制定了不同的識別方案,最后融合識別結(jié)果實現(xiàn)瓦斯灰顯微圖像的多目標識別。論文的主要工作內(nèi)容如下:（1）在查閱大量文獻及現(xiàn)場調(diào)研的基礎(chǔ)上,綜述瓦斯灰處理與分析以及圖像分割與分類方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并闡明論文的研究背景與意義。（2）分析瓦斯灰中不同目標成分顯微圖像特點,綜合考慮成分之間與內(nèi)部的特征差異,確定目標識別的整體方案。（3）針對MeanShift聚類的不足,采用SLIC超像素算法與區(qū)域合并算法對原MeanShift聚類算法進行改進,提出一種基于改進MeanShift聚類的瓦斯灰顯微圖像分割方法,并與其他方法的分割結(jié)果對比與分析,以驗證改進方法的有效性。（4）針對分割區(qū)域形狀不規(guī)則且特... 

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究對象與內(nèi)容
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 瓦斯灰處理與分析的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 圖像分割方法的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 圖像分類方法的研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要內(nèi)容與安排
第二章 瓦斯灰顯微圖像的采集與目標成分分析
    2.1 瓦斯灰顯微圖像的采集
        2.1.1 瓦斯灰實物的收集
        2.1.2 樣本的制備
        2.1.3 顯微圖像采集
    2.2 瓦斯灰顯微圖像目標成分分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于聚類分析的含碳物目標區(qū)域分割
    3.1 基于Kmeans聚類的圖像分割方法
    3.2 基于Mean Shift聚類的圖像分割方法
        3.2.1 Mean Shift向量的基本形式
        3.2.2 Mean Shift向量的擴展形式
        3.2.3 Mean Shift向量的偏移過程
        3.2.4 Mean Shift聚類
    3.3 基于改進Mean Shift聚類的圖像分割方法及含碳物目標區(qū)域的分割
        3.3.1 改進思想與流程
        3.3.2 分割原理及步驟
            3.3.2.1 利用SLIC算法生成超像素
            3.3.2.2 提取超像素特征
            3.3.2.3 基于顏色-位置-紋理特征的Mean Shift聚類
            3.3.2.4 區(qū)域合并
        3.3.3 含碳物目標區(qū)域分割結(jié)果與分析
    3.4 不同分割方法的結(jié)果比較與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 瓦斯灰顯微圖像中含碳物的識別
    4.1 含碳物的特征提取與分析
        4.1.1 顏色特征提取與分析
        4.1.2 紋理特征提取與分析
        4.1.3 邊緣特征提取與分析
    4.2 基于支持向量機的含碳物分類
        4.2.1 支持向量機
        4.2.2 含碳物的分類
            4.2.2.1 特征量組合分類
            4.2.2.2 特征量降維分類
            4.2.2.3“二叉樹”分類
        4.2.3 不同分類方案的結(jié)果對比與分析
    4.3 含碳物的識別結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 瓦斯灰顯微圖像中金屬氧化物的識別
    5.1 基于閾值分割的金屬氧化物識別
    5.2 金屬氧化物的“固形+定位+排異”識別
        5.2.1 基于超像素分割實現(xiàn)金屬氧化物的“固形”
        5.2.2 基于規(guī)則分類實現(xiàn)金屬氧化物的“定位”
        5.2.3 基于鄰域差異實現(xiàn)金屬氧化物的“排異”
    5.3 與含碳物識別結(jié)果的融合
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
在學(xué)研究成果
致謝
附錄A 插圖清單
附錄B 插表清單
附錄C 部分核心源程序


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]利用除塵灰?guī)r相分析研究高爐噴吹煤粉燃燒狀況[J]. 馬保良,張玉柱,許瑩,蔡艷青.  礦冶. 2017(02)
[3]基于改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類性能[J]. 常祥,楊明.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)). 2017(03)
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[5]基于支持向量機的路面圖像分類方法[J]. 段瑗,李春書,閆堯.  河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2016(06)
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[7]參考1維光譜差異的區(qū)域生長種子點選取方法[J]. 李修霞,荊林海,李慧,唐韻瑋,戈文艷.  中國圖象圖形學(xué)報. 2016(09)
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[10]RGB空間下基于矢量梯度的彩色圖像邊緣檢測算法改進[J]. 喬冬冬,趙子濤.  軟件導(dǎo)刊. 2016(06)

碩士論文
[1]高爐煤氣布袋除塵系統(tǒng)的研究[D]. 郭繼紅.重慶大學(xué) 2006



本文編號：3722021