回转窑是一种大型的热工设备,具有煅烧质量好、产品质量高等优点,在化工、冶金、矿业等工业部门发挥着重要的作用。但是,回转窑也属于我国重大能耗设备。特别是在中小型企业,回转窑生产过程自动化水平低下,长期工作在高能耗状态,加剧了我国能源紧张的状态。国内一些大型企业在回转窑的自动控制方面也做过一些有意义的实践,主要是通过检测窑内温度、压力、料浆流量等热工信号,在此基础上,采用智能控制方法将烧成带温度控制在允许的范围之内。但是,由于检测手段的限制,这些控制系统在设计时往往没有考虑窑内物料运动状况这一重要信息。事实上,物料的运动状态对窑内的能量传递过程起着决定作用。工业回转窑内的物料(例如氧化铝回转窑、石灰煅烧回转窑)主要处于“滑落”(Slumping)运动模式,而休止角是描述其运动特征的重要信息。本文用回转体模拟回转窑的横截面,采用计算机图像处理技术跟踪物料表面的滑落过程,离线测量了物料休止角随时间的变化关系,得出了休止角的变化范围；在此基础上,分析了“滑落时间”(avalanche time)这一影响窑内传热过程重要参数与物料填充度之间的关系；根据实验结果,对现有的Slumping理论模型进行了比较和数据验证,结果表明,Mellmann提出的模型具有较高的准确度。目前,工业回转窑物料休止角的计算机在线检测尚未见研究报导。针对回转窑物料图像区域复杂、噪声大的特点,本文提出了一种基于图像处理技术的物料休止角测量方法。通过对窑内原始图像进行采集、模糊C均值聚类分割、边缘提取、最小二乘直线拟合等一系列处理,测量出休止角的大小。为验证该方法的可行性,对某氧化铝回转窑图像序列进行Matlab计算机仿真,测量出了休止角随时间变化的动态曲线,该曲线的周期特性正确地反映了物料在窑内的运动状况。本文的研究内容属于颗粒工程与控制工程的交叉领域,所形成的理论和方法是对颗粒动力学的丰富；同时也为回转窑工况的判断提供了一种新的定量过程信息(休止角)和可行的基于图像处理技术的检测方法,对于完善现有的回转窑生产过程监控系统具有重要的实际应用价值。