改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测

转炉炼钢终点时刻炉口火焰的颜色和纹理与钢水碳含量之间存在对应关系,为了提取有效的火焰图像特征以准确预测钢水碳含量,结合火焰纹理多方向多尺度等特点,提出一种改进的多趋势二进制编码彩色纹理特征表述方法。考虑颜色通道间的相关性,通过颜色通道融合策略得到火焰图像的彩色纹理表示;采用多尺度非均匀采样策略选取各尺度范围内的采样点来构建彩色纹理的多尺度表达;根据中心点对称方向和对角线对称方向上采样点不同的变化进行多趋势编码,得到彩色纹理特征,选用广义回归神经网络模型预测碳含量。实验表明,碳含量预测在误差范围0.02%以内的准确率为95.7%。     

基于改进遗传算法的转炉炼钢过程数据特征选择

转炉炼钢生产过程数据特征选择是实现终点碳温预报的关键,针对生产过程高维数据不利于快速精确预测终点碳温的问题,提出一种改进遗传算法的转炉炼钢生产过程数据特征选择方法。首先采用皮尔逊相关系数衡量不同特征的重要贡献度,进而构造反映过程数据特征与终点碳温相关性的目标函数;然后通过目标函数定义了种群的最大、最小、平均适应度和随机个体适应度值4个变量,建立了一种自适应调节交叉变异概率机制,使得迭代寻优时种群分布更加合理的同时又提高了算法后期收敛速度,防止陷入局部最优。最后进行实际钢厂生产过程数据特征选择验证和对比实验,结果表明,特征选择平均用时为0.25 s,用于终点预报中温度误差在±5℃的精度为85.67%,碳含量预测误差在±0.01%的精度为80.67%。     

基于火焰动态形变特征的转炉炼钢终点判定

炼钢转炉炉口火焰的动态形变特征与吹炼数据有密切的关系,在不同吹炼时期显示出不同的规律性,是吹炼过程中的显著特征。准确地表示和描述火焰边界动态形变对依据火焰图像判定转炉吹炼终点具有重要意义,且能克服静态边界特征存在的振荡剧烈问题。提出一种表述火焰边界动态形变的方法,首先定位了符合人眼感知的火焰区域中心;其次,利用此中心对火焰边界进行极坐标建模;最后,依据边界模型定义了火焰边界动态形变幅度谱的提取方法,对动态形变过程进行描述,并将其应用于转炉终点的判定。为保证火焰边界动态形变描述的有效性,对原火焰图像及提取到的火焰边界进行了处理。实验结果表明,与现有的差分链码曲率、边界不变矩和圆形度等火焰边界静态特征相比,所提算法有较高的识别率,且能满足实时性要求,有较高应用价值。     

基于二次相似性度量的即时学习转炉炼钢终点碳温软测量方法

转炉炼钢过程中碳、温连续实时预报是终点控制的关键,针对炉次间的时间序列样本差异度大进而影响模型预测精度的问题,提出一种二次相似性度量的即时学习策略加具有反馈补偿机制的长短期记忆网络混合模型预测终点碳温方法.利用灰色关联度准则进行一次度量建立初始局部模型,在其局部模型中定位出"质心"样本进行二次度量,从而获取最优局部模型...     

基于四元数并行融合的手指纹理区域识别

本文在四元数并行融合的基础上提出了一种基于四元数性质的并行融合手指纹理区域识别新算法,即提出了基于四元数模性质的QM匹配分数,并对手指纹理这一可靠生物特征的使用作了可行性分析。首先,从手指纹理区域ROI提取出4种二维小波分解系数;其次,按顺序将4种小波系数并行融合成四元数;最后,提出基于四元数模的QM匹配分数用于手指纹理识别。正常条件下,该算法效率上优于其他算法;噪声干扰条件下,该算法较其他算法具有更好的抗噪性。     

基于图像纹理特征的钢球等级分类建模

利用回归分析法,建立了基于图像纹理特征的钢球振动值预测模型,并通过仿真试验表明,非线性二次型预测方程的拟合精度较高.     

一种基于图像纹理特征的钢球振动值检测新方法

利用回归分析法,建立了基于图像纹理特征的钢球振动值预测模型,提出了一种检测钢球振动值的新方法。     

基于模糊形态筛和四元数的水下彩色图像增强

水下彩色图像增强是水下视觉领域的一个重要问题.其中,照明引起的非均匀亮度往往严重影响了对水下图像增强的效果.首先运用彩色模糊形态筛改善非均匀照明情况,然后通过围绕水体色彩的四元数几何旋转,将水下背景像素赋予灰度或低饱和度色彩,而目标像素色彩保持不变,从而扩大前景目标与背景的差别.实验结果对比表明,新的彩色水下图像增强算法修正了水下图像的色彩不平衡,更适于处理水下图像的亮度不均匀情况.     

基于快速方向预测的高分辨率遥感影像压缩

针对传统的自适应方向提升小波变换(ADL-DWT)算法在高分辨率遥感影像压缩中计算复杂度过高的问题,提出一种新的基于方向预测的提升小波变换(DP-LWT)算法,实现了高分辨率遥感影像的快速、高效压缩.新算法首先将高分辨率遥感影像分为若干不重叠子块,然后采用梯度算子快速预测遥感影像中每个图像块的最佳提升方向,并沿着最佳预测方向插值完成方向提升小波变换,最后进行多级树集合分裂(SPIHT)编码.实验结果表明,新算法有效削弱了遥感影像各子带中非水平与非垂直方向的高频系数;与传统自适应方向提升小波变换相比,在重建高分辨率遥感影像峰值信噪比基本相同的情况下,有效减少了小波变换中方向预测的计算复杂度.     

基于多向加权统计描述的OCT图像分析

图像的后续分析是实现成像诊断的重要环节。介绍一种基于多向加权统计描述的图像分析方法。该方法使用的统计参数具有方向性,并可根据特定需求对特定指数加权以突出重点。通过对人造皮肤烧伤、过渡及健康区域,自愈合过程不同阶段对应OCT图像的统计参数分析表明,统计参数能够较为精确地反映样品特征,基于统计方法描述OCT图像是可行的。     

基于数字图像处理的火焰长度计算方法

提出了基于计算机视觉和数字图像处理技术的火焰长度计算方法。根据色度学和数字图像处理原理,通过对火焰图像进行阈值分割,去除噪声,寻找火焰边界,计算长度和面积,找出火焰最长值及最长点的坐标。根据火焰长度变化曲线和最长点坐标位置变化曲线,反映出了火焰燃烧的稳定性比较好。     

基于量子微粒群的BPNN在转炉炼钢静态模型中的应用

针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络(BPNN)的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型.然后把量子微粒群算法(QPSO)应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒群优化算法(PSO)、梯度下降法的学习性能.最后,基于某炼钢厂的历史数据进行了仿...     

基于特征参数退化的DC/DC变换器故障预测

针对DC/DC变换器电路级故障预测问题,研究能反映变换器整体性能退化状况的故障特征参数,并提出基于DC/DC变换器特征参数退化的故障预测方法.首先,分析变换器中关键元器件的失效机理,确定反映元器件退化规律的失效敏感参数;然后,结合元器件退化对变换器整体性能的影响,将输出电压变化率ω作为变换器的故障特征参数,该参数能同时反映变换器和元器件的退化状况;最后,基于最小二乘(LS)、灰色系统及最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种算法实现DC/DC变换器故障特征参数时间序列预测,并对结果进行比较分析.以Boost电路为例进行仿真及物理实验,验证了该方法的有效性和准确性.     

基于图像处理的在线实时监测系统设计

针对传统远程监测存在的图像质量差的问题,提出一种基于图像处理的远程实时监测系统.利用Web技术对系统整体架构、系统功能和开发环境等进行搭建,从而为图像的远程监控提供功能处理界面;利用图像处理算法对彩色模型选择、图像归一化、图像分割和图像去噪等进行处理,提高了图像采集的质量.最后通过系统运行,验证了该算法的可行性,为远程图像实时监控系统开发提供参考.     

用数字图像处理技术检测钢丝绳表面缺陷

介绍一种基于纹理特征提取的数字图像处理技术进行钢丝绳检测的新方法。首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值——熵和平滑度,通过线性分类器来判断在役钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷。实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测,使用方便,能够满足实时要求。     

基于数字图像处理的微光电视像质改善

针对微光电视图像像质缺陷,提出了基于数字图像处理的解决方法。讨论了对微光电视图像进行数字化处理的基本要求,论述了微光电视图像的像质缺陷来源和特点。针对微光电视图像的噪声污染现象,给出了用两种适用实时处理的空间域去除噪声方法。采用直方图均衡化的灰度变换方法来克服微光电视图像显视动态范围偏低的缺点,并通过编程得到了可行有益的微光电视图像的像质改善效果。