基于图像处理的煤粉颗粒检测技术研究

发布时间：2017-03-19 07:10

  本文关键词：基于图像处理的煤粉颗粒检测技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国是目前世界上最大的煤炭生产国和消费国，也是唯一以煤炭为主要能源的大国，并且这种能源结构在长期内不会改变。随着经济的发展，对能源需求的不断增加和对环境质量要求的不断提高，我国目前的燃煤污染问题和燃煤发电厂锅炉燃烧的稳定性、经济性问题更加突出。因而如何提高煤的燃烧效率，寻找一条高效洁净的煤燃烧途径便成为当务之急。 由煤粉颗粒的燃烧特性可知，颗粒愈细，燃烧特性愈好，愈易着火燃烧与燃尽。颗粒粒度较小且均匀能较好地响应炉内流体的流动，利于改善炉内流动的不均匀性和较好地控制燃烧，同时还可以减少或不用点火和稳燃用油，而且燃烧过程中释放的SO_2和NO_x量也随着粒度的减小明显减少。因此，对煤粉图像进行处理和颗粒检测对煤粉制备及煤粉燃烧过程的研究有着非常深刻的意义。 随着图像处理技术的日益发展，基于图像处理技术的颗粒检测方法得到了发展。人们正尝试应用图像分析来直接获得颗粒的信息，并对颗粒进行形态分析。受此启发，，本文根据图像处理的基本方法，针对煤粉颗粒图的基本特征，设计了煤粉颗粒图像分析与煤粉颗粒检测及颗粒分布规律的算法。
【关键词】：煤粉 图像处理 图像检测 颗粒测试 MATLAB
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TQ533
【目录】：

• 第一章 绪论12-20
• 1.1 综述12-13
• 1.2 数字图像处理技术的发展状况13-14
• 1.3 数字图像颗粒研究状况14-16
• 1.4 项目来源16-17
• 1.5 论文研究内容及意义17-20
• 第二章 煤粉颗粒图像采集系统研究20-32
• 2.1 序言20-21
• 2.2 数码相机选择21-26
• 2.2.1 数码相机的特点21-22
• 2.2.2 数码相机的原理与结构22
• 2.2.3 像素与分辨率22-23
• 2.2.4 镜头的选择23-26
• 2.3 图像的存储格式26-27
• 2.4 图像的存储类型及类型间转换27-30
• 2.4.1 图像类型27-28
• 2.4.2 图像类型转换28-30
• 2.5 本章小结30-32
• 第三章 煤粉图像处理技术32-54
• 3.1 本章内容介绍32
• 3.2 图像增强32-40
• 3.2.1 图像增强原理及方法32-33
• 3.2.2 均值滤波33-34
• 3.2.3 中值滤波34-37
• 3.2.4 小波变换37-40
• 3.3 边缘检测40-44
• 3.3.1 边缘的概念40-41
• 3.3.2 用各种算子边缘检测研究41-44
• 3.4 图像灰度修正44-51
• 3.4.1 直方图基本概念44-45
• 3.4.2 直接灰度调整45-46
• 3.4.3 直方图均衡化46-50
• 3.4.4 直方图规定化50-51
• 3.5 图像二值化51-52
• 3.6 本章小结52-54
• 第四章 煤粉颗粒几何特征提取54-62
• 4.1 煤粉图像颗粒检测的原理54
• 4.2 煤粉颗粒图像数据采集54-55
• 4.3 图像修正55-56
• 4.4 图像检测单位标定56-57
• 4.5 颗粒大小检测及具体测试步骤57-60
• 4.5.1 测试步骤57-58
• 4.5.2 颗粒大小检测58-60
• 4.6 本章小结60-62
• 第五章 煤粉颗粒粒度分布统计分析62-66
• 5.1 误差统计分析的意义62
• 5.2 颗粒粒度分布规律的统计分析62-63
• 5.3 颗粒粒度分布规律量化特征63-65
• 5.4 本章小结65-66
• 第六章 基于图像处理的煤粉颗粒统计系统设计66-70
• 6.1 系统设计目的66
• 6.2 系统功能66-67
• 6.3 功能实现67-70
• 第七章 结论与展望70-72
• 7.1 结论70-71
• 7.2 展望71-72
• 参考文献72-76
• 致谢76-77
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文77

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 周云龙;赵红梅;李莹;李洪伟;;图像处理技术在稀相气固两相流粒度测量中的应用[J];化工自动化及仪表;2011年10期

2 郝称意;程珩;;煤粒图像检测的Matlab实现[J];山西农业大学学报(自然科学版);2008年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前7条

1 李华北;基于数字图像技术在土木结构物损伤裂缝检查应用的研究[D];郑州大学;2010年

2 谢杰;钒氮合金粉体分形及其包芯线生产应用研究[D];昆明理工大学;2009年

3 张继蕾;基于图像处理技术的纱线毛羽检测应用研究[D];河北科技大学;2011年

4 梁宏伟;纱线毛羽降低方法及图像技术检测研究[D];河北科技大学;2011年

5 郝称意;基于图像处理的洗煤机故障诊断[D];太原理工大学;2007年

6 李莉;室内悬浮颗粒物浓度与粒度图像识别算法的研究[D];武汉理工大学;2008年

7 尹文花;基于空间域数字图像处理方法的煤岩分析[D];太原理工大学;2010年

  本文关键词：基于图像处理的煤粉颗粒检测技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：255710