基于火焰图像特征与GRNN的转炉吹炼状态识别

摘要：

随着转炉冶炼过程的推进,炉口火焰图像在不同的冶炼阶段呈现较为明显的差别.根据火焰图像判断冶炼所处阶段的问题,其关键在于如何准确提取火焰的主要特征,提出了火焰边缘线不变矩特征,火焰图像Laws纹理能量特征,以及图像色彩特征,并研究了它们的变化过程.最后,利用广义回归神经网络(GRNN)建立图像特征和冶炼阶段之间的分类模型.实验结果表明,该方法能有效进行基于图像识别的转炉冶炼状态判断,具有较高的实用价值.

关键词：转炉、火焰图像、线不变矩、颜色均值、Laws纹理、广义回归神经网络

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60962007

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：7-10