|本期目录/Table of Contents|

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03 s以内。有效提高工业炉温度检测效果,具有较高的实用性。

参考文献/References

备注/Memo

备注/Memo:
更新日期/Last Update: