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摘要:
烧成带状态的准确识别是回转窑烧结过程中最为关键的一环.给出了一种新颖的基于火焰图像的烧成状态识别方法.首先,基于一种新颖的设计方法得到的压缩Gabor滤波器组作为预处理阶段,增强具有不同纹理特性的物料区域和火焰区域的可分性.然后,对预处理后的火焰图像采用主成分分析寻找特征火焰图像,通过关联每幅火焰图像与特征火焰图像提取火焰图像的全局特征向量,最终经由概率神经元网络分类器对特征向量进行分类识别.实验结果表明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于火焰图像的回转窑烧成状态识别方法研究
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 烧成状态 Gabor滤波器 特征火焰图像 特征提取
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2168-2174
页数 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 柴天佑 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 382 9006 43.0 78.0
5 周晓杰 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 19 327 9.0 18.0
9 李帷韬 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 7 47 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
烧成状态
Gabor滤波器
特征火焰图像
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
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