机器视觉在生球团含水率预测中的应用

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为了实现对生球团含水率的无接触式快速检测,建立生球团含水率预测模型。以铁精矿生球团为研究对象,利用中值滤波器去除图像噪声,再提取生球团图像的灰度直方图特征(最大概率灰度、平均灰度、标准方差、平滑度、标准偏差、峰态、偏斜度)及灰度共生矩阵纹理特征(能量、熵、对比度、相关性),分别以其为输入指标,建立粒子群优化的支持向量机回归预测模型对含水率进行预测,比较不同输入特征的预测精度。结果表明:灰度直方图特征预测结果的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.037 4和0.524,灰度共生矩阵纹理特征预测结果的平
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