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基于霍夫变换的烧结矿粒度识别研究
文献摘要：
针对烧结矿生产时无法直接得到粒度大小和分布,人工检测的准确性和即时性不高等问题,提出了一种基于图像增强和霍夫变换的烧结矿粒度识别方法.该方法首先使用形态学开操作、图像像素点分割、拉普拉斯图像锐化算子等方法进行图像增强,然后应用高斯滤波和图像边缘检测算法,最后用霍夫圆检测算法进行烧结矿粒度检测,实时处理获取的图像,并检测出烧结矿的粒度大小和分布.该方法可以快速检测出图像中的烧结矿,其中图像像素点分割方法是根据烧结矿和背景的像素值设置分段函数进行分割,大幅度减少图像中的噪声,提升了烧结矿和背景的对比度以及亮度,并且检测的准确性和即时性高,克服了人工检测的弊端,准确率可达到98％以上.通过实验表明:该方法对提高烧结矿的生产效率、改善资源的利用、降低人员成本具有积极作用.
文献关键词：
烧结矿;粒度检测;图像增强;边缘检测;霍夫圆检测
中图分类号：
作者姓名：
张学锋;陈天宇;储岳中;汤亚玲
作者机构：
安徽工业大学计算机科学与技术学院, 安徽马鞍山 243000
文献出处：
引用格式：
[1]张学锋;陈天宇;储岳中;汤亚玲-.基于霍夫变换的烧结矿粒度识别研究)[J].重庆工商大学学报（自然科学版）,2022(06):118-124
A类：
B类：
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AB值：
0.300036
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