基于SIFT与LCH特征的回转窑烧结状态智能识别

本文主要探讨了"基于局部形态和彩色特征的回转窑烧结状态识别"这一研究主题，发表在《计算机工程与应用》(Computer Engineering and Applications)杂志2015年51卷第18期。研究者何敏和唐志敏针对回转窑这种在冶金和水泥生产等领域广泛应用的大型烧结设备，提出了创新的识别方法。 传统的回转窑烧结状态识别依赖于人工看火，但由于高温环境下温度测量的困难，研究人员开始转向利用数字图像处理技术。文章提到，通过对窑头获取的图像进行分割，如区分煤粉区域、火焰区域、熟料区域和窑壁区域，火焰特征被广泛用于反映燃烧状态和烧结带温度。然而，火焰区域的分割受到噪声干扰，准确性和稳定性成为挑战。 作者注意到，熟料区域的纹理也蕴含着烧结状态的信息。通过选择固定区域分析纹理特征，可以一定程度上识别烧结状态，但因熟料在运行过程中的位置变化，这种方法易受误识别影响。因此，他们将焦点转向了结合局部形态和彩色特征的识别方法。 具体而言，论文中采用尺度不变特征变换(SIFT)算法来描述回转窑图像的局部形态特征，确保了特征在不同尺度下的稳定性。同时，通过将彩色图像的三个分量转化为八级灰度，利用局部三维直方图来表征颜色和亮度信息，实现了对颜色和纹理的精确描述。这些局部形态特征和颜色特征被融合后，构建了一个词袋模型(Bag-of-Words)来表示整个图像。 最后，研究者运用神经网络分类器对这些特征进行学习和分类，以实现对烧结状态的自动识别。实验结果显示，这种方法相较于传统的火焰特征分析具有更高的识别精度，有助于提高回转窑的控制效率和产品质量，减少人工干预的需求，同时降低了能耗和环境污染。 这篇论文通过引入新颖的局部形态和彩色特征融合策略，为回转窑烧结状态的自动化识别提供了有效解决方案，对于提升工业生产过程中的控制水平和技术效率具有重要意义。