【摘 要】
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目前中国甘蔗制糖企业煮糖过程对结晶状态的判断一般采用人工观察模式,通过抽取样棒取出糖膏样本放在玻璃片上,在灯光下观察晶粒大小、母液含量和吸收程度或手捻凭感觉来判断
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目前中国甘蔗制糖企业煮糖过程对结晶状态的判断一般采用人工观察模式,通过抽取样棒取出糖膏样本放在玻璃片上,在灯光下观察晶粒大小、母液含量和吸收程度或手捻凭感觉来判断,判断结晶颗粒在当前真空度、温度和锤度等条件下是否处于较好的结晶状态,进而调整入料量或者进水量。这种人工采样模式制约了煮糖过程自动控制的实现,针对这种情况,本文对自动取出糖晶体进行图像处理及识别的一些关键技术进行了研究,主要完成的工作如下:(1)设计了自动取样及成像装置,它能通过自动抽取采样棒采集罐中的结晶颗粒并铺平为一层,成像后可以对观察平台进行自动清洗。(2)采用灰度变换、基于PCNN算法检测噪声的自适应中值滤波、形态学优化等方法对采集到的原始图像进行图像预处理。针对粘连颗粒,提出一种优化的分水岭算法将粘连颗粒分割成单独颗粒。首先通过形状因子跟面积阙值把粘连颗粒挑出来,对粘连颗粒距离变换求取极值为种子点,然后再合并冗余的种子点,对粘连颗粒进行分水岭分割,最后与单个颗粒叠加。实验结果表明优化算法有效防止分水岭算法存在的过分割现象。(3)根据糖晶体形态特征提取了面积均值、面积方差、两次抽取颗粒平均面积差值、周长均值等7个特征参数作为识别结晶状态的依据。由于这7个特征值不是相互独立的。所以采用粗糙集对提取的特征参数进行降维及去冗。最终用4个特征值代替糖晶体的7个特征值作为糖晶体结晶状态的依据。(4)针对煮糖过程结晶状态难以识别的问题,在研究高斯过程分类模型的基础上,提出基于高斯过程的煮糖过程结晶状态预测分类方法,通过选择合适的核函数及超参数优化,以约简后的特征值为输入,结晶状态作为输出,实现煮糖过程结晶状态的准确预测分类,为煮糖过程的自动化控制实现提供依据。(5)最后,基于VC++6.0实现了基于图像处理的煮糖过程蔗糖结晶状态的检测与分析系统,并且在自主研发的煮糖过程智能综合监控平台上对图像检测与分析系统进行测试,测试结果表明,图像检测与分析系统预测结果与实际情况比较接近,可以在实际煮糖生产过程中对结晶状态进行预测。
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