考虑图像颜色小波纹理特征的工业炉温度检测关键技术()
《工业加热》[ISSN:1002-1639/CN:61-1208/TM]
- 期数:
- 2024年09期
- 页码:
- 57-61
- 栏目:
- 技术交流
- 出版日期:
- 2024-09-27
文章信息/Info
- Title:
- Key Technologies for Industrial Furnace Temperature Detection Considering Wavelet Texture Features of Image Color
- 文章编号:
- 1002-1639(2024)09-0057-05
- 作者:
- 杨超
- 烟台职业学院 智能制造系,山东烟台264670
- Author(s):
- YANG Chao
- Yantai Vocational College,Yantai 264670,China
- 关键词:
- TopHat变换; Retinex算法; 小波变换; 工业炉温度检测; 最小二乘支持向量机
- 分类号:
- TM924
- DOI:
- 10.3969/j.issn.1002-1639.2024.09.014
- 文献标识码:
- A
- 摘要:
- 工业炉温度检测对工业炉运行状态分析具有重要意义,因此提出考虑图像颜色小波纹理特征的工业炉温度检测方法。首先,结合Retinex算法和TopHat变换对工业炉图像展开增强处理,提高特征提取精度;其次,在图像颜色空间变换的基础上获取工业炉图像的颜色特征,在小波变换的基础上获取工业炉图像的颜色小波纹理特征;最后,在最小二乘支持向量机中输入颜色小波纹理特征,实现工业炉温度的检测。实验结果表明,所提方法的图像增强效果显著、温度检测精度高,且温度检测时间控制在03 s以内。有效提高工业炉温度检测效果,具有较高的实用性。
更新日期/Last Update: