回转窑视觉检测方法与优化控制技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 插图索引 | 第13-15页 |
| 附表索引 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-30页 |
| ·研究背景 | 第16-18页 |
| ·回转窑视觉检测的意义 | 第18-21页 |
| ·回转窑视觉检测与控制研究综述 | 第21-25页 |
| ·回转窑控制方法研究历程 | 第21-23页 |
| ·回转窑视觉检测技术发展历程 | 第23-25页 |
| ·当前研究存在的不足 | 第25-27页 |
| ·本论文研究内容 | 第27-30页 |
| 第2章 回转窑视觉检测方法 | 第30-47页 |
| ·窑头图像区域构成及其形成机理 | 第30-31页 |
| ·窑头图像预处理方法 | 第31-35页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第32页 |
| ·窑头图像滤波方法 | 第32-35页 |
| ·窑头图像分割方法 | 第35-38页 |
| ·图像边缘检测方法 | 第38-41页 |
| ·图像纹理分析方法 | 第41-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第3章 基于纹理分析的熟料烧结状态识别 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·基于GLCM的熟料纹理特征分析 | 第48-51页 |
| ·灰度共生矩阵GLCM原理及其存在的问题 | 第48-50页 |
| ·基于Fisher系数的GLCM纹理特征选择 | 第50-51页 |
| ·熟料烧结状态识别的具体实现 | 第51-62页 |
| ·图像灰度化与自适应中值滤波 | 第51-53页 |
| ·熟料ROI区域框定 | 第53页 |
| ·熟料GLCM纹理参数计算 | 第53-55页 |
| ·GLCM纹理特征理解 | 第55-58页 |
| ·基于C4.5决策树的熟料纹理特征分类 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于上休止角的熟料烧结度检测 | 第63-77页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·熟料特性与上休止角 | 第63-66页 |
| ·熟料上休止角具体识别过程 | 第66-75页 |
| ·单帧图像熟料动态休止角检测 | 第66-70页 |
| ·休止角序列曲线正峰值检测 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 基于熟料填充率的烧结带温度异常诊断 | 第77-89页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·灰度级自适应FCM聚类分割算法 | 第77-80页 |
| ·基于信息熵的图像序列分析 | 第80-82页 |
| ·熟料填充率测量实现 | 第82-85页 |
| ·算法性能与实际工况应用分析 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第6章 回转窑熟料烧结质量仿人智能控制 | 第89-98页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·仿人智能控制原理 | 第90-92页 |
| ·熟料烧结质量的仿人智能控制实现 | 第92-97页 |
| ·熟料烧结度模糊识别 | 第92-93页 |
| ·仿人智能控制规则 | 第93-95页 |
| ·仿人智能控制器分析 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第7章 基于DRSPC算法的回转窑优化控制研究 | 第98-111页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·DRSPC算法原理 | 第98-101页 |
| ·RSM响应面分析法 | 第99-100页 |
| ·双响应面模型方法 | 第100-101页 |
| ·DRSPC优化控制算法在回转窑过程控制中应用 | 第101-105页 |
| ·模型数据获取和变量设计方法 | 第101-103页 |
| ·双反应面模型拟合 | 第103-104页 |
| ·DRSPC优化控制目标 | 第104-105页 |
| ·DRSPC优化模型仿真结果与讨论 | 第105-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 结论 | 第111-114页 |
| 参考文献 | 第114-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第124-125页 |
| 附录B 攻读学位期间主持或参研的项目目录 | 第125页 |
