基于K均值聚类陶瓷窑炉火焰图像分割方法

陶瓷产品烧制过程中,其烧结状况随着烧制阶段不同而变化。火焰纹理在不同的烧制阶段变化明显,所以其可以作为陶瓷窑炉烧成带工况识别的重要参数。本文提出了一种基于K均值聚类对陶瓷窑炉烧成带火焰图像进行彩色分割的方法,同时给出了相应的k均值聚类算法。采用结合k均值聚类算法彩色分割方法实现了陶瓷窑炉火焰图像样本的有效分割,色彩信息得到最大保留。实验结果表明该方法为陶瓷窑炉烧成带火焰图像特征提取提供了一种较好的技术手段。这将为利用烧成带火焰图像特征来检测陶瓷窑炉烧成带温度,实现陶瓷窑炉烧成带温度智能控制提供一种新途径。

陶瓷梭式窑的混杂智能控制

针对陶瓷梭式窑控制系统存在系统不稳定,控制方法落后的问题,提出了一种陶瓷梭式窑的混杂智能控制方法。根据陶瓷梭式窑的烧结工艺,利用有限状态机建立了陶瓷梭式窑烧制过程的智能混杂模型。通过专家控制系统,从知识库中获取了一种陶瓷制品的烧成温度曲线。给出了卡尔曼滤波算法,将传统的PID控制方法与卡尔曼滤波方法相结合,设计了基于卡尔曼滤波器的PID混杂智能控制器,较好地实现了对陶瓷梭式窑烧成带温度的智能控制。最后,基于Matlab进行仿真研究,仿真结果表明所设计的控制器是有效和可行的。

基于多智能体技术日用陶瓷质量等级分类方法研究

由于生产过程中环境和材料等因素影响,陶瓷产品会出现不同程度和不同种类的缺陷比如裂纹、落渣、变形、烤花粘釉等,人工辨别和分类会导致生产效率低下。为了提高陶瓷产品质量等级分类效率和智能化程度,本文提出了将多智能体技术应用于日用瓷质量等级分类的方法,给出了基于多智能体技术的陶瓷分类系统结构和功能实现方案。同时,智能体将卡尔曼滤波算法和C4.5分类算法进行了有效的结合来处理数据。最后,给出了一个日用瓷分类应用实例,通过对抽样产品缺陷进行数据分析,结果表明该方法在日用瓷分类中是有效的和可行的。这为多智能体技术在陶瓷领域的应用提供了一种新途径和新思路。