通过前面的知识我们对催化剂网带窑也有了一些基本的了解，接下来就为您介绍下催化剂网带窑的烧结工况识别。
针对催化剂网带窑烧结工况图像频域噪声干扰的特点以及彩色图像处理算法复杂、实时性差的问题，提出了利用频域滤波技术与灰度变换技术相结合对烧结工况图像进行预处理的算法，实现了烧结工况图像的去噪与灰度变换。
针对单纯的基于像素灰度值的图像分割方法难以精确分割火焰区与物料区的难题，分析了催化剂网带窑烧结工况图像火焰区与物料区在纹理特征方面的差别，提出了利用Gabor小波纹理粗糙度对基于像素灰度值的FCM聚类结果进行去模糊化的烧结工况图像分割算法，实现了图像中火焰区与物料区的分割。根据“人工看火”经验描述了物料高度、闪烁频率、整体平均灰度、火焰颜色与物料颜色五个回转窑烧结工况图像特征，提出了从整体图像及分割后的图像中提取上述特征的算法。
根据“人工看火”过程的数据融合原理，针对烧结工况图像特征以及由烧成带温度、窑头温度、窑尾温度以及冷却机电流构成的关键过程数据的特点，提出了包括数据滤波、同步序列化与归一化处理的融合算法，得到了融合后的混合特征数据。将混合特征数据作为输入，欠烧结、正烧结和过烧结三种基本烧结工况作为输出，建立了基于准正态二叉树支持向量机的烧结工况识别模型。
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