基于模式识别的烧结矿粒度测量
本文提出了一种基于神经网络模式识别的烧结矿粒级的测量方法.结合图像处理算法,从烧结矿图像中计算了烧结矿的特征参数:烧结矿图像的投影面积、投影等量直径、投影周长、投影最小外接矩形长和投影最小外接矩形宽.通过神经网络模式识别,将提取的特征参数作为神经网络输入端,模式识别输出端的结果为计算的烧结矿粒级,将输出结果与筛分法所得结果比较.实验表明,模式识别的输出结果与筛分法的结果基本吻合,图像法与模式识别结合可以用于烧结矿粒度测量.
烧结矿 粒度测量 神经网络 模式识别 图像处理
郭常胜 程树森 付朝阳
北京科技大学冶金与生态工程学院
国内会议
昆明
中文
1085-1089
2017-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）