基于机器视觉的稀土萃取过程监测与控制方法

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
51174091
项目类别：
面上项目
资助金额：
60.0万
负责人：
杨辉
依托单位：
华东交通大学
学科分类：
E0412.有色金属冶金
结题年份：
2015
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
黄桂文；陈鹏展；龚锦红；杨静；孟莎莎；高子洁；徐芳萍；刘海龙；
关键词：
智能控制稀土萃取在线监测模式识别机器视觉

项目摘要

稀土萃取过程级数多、反应机理复杂，元素组分含量难以在线检测，传统的基于过程模型的控制方法实施困难。本课题以稀土离子具有特征颜色的萃取过程为对象，提出一种基于机器视觉的稀土萃取过程监测与控制方法，通过机器视觉在线监测萃取过程中离子特征颜色分布状态变化从而自动调整工艺参数，实现稀土萃取过程的高效稳定运行。研究稀土离子颜色产生机理、多路视频采集和颜色信息特征提取方法；建立萃取过程中组分含量最佳分布对应的特征颜色谱图，实现不同工况条件下离子特征颜色的量化描述和机器识别；研究基于离子特征颜色信息的萃取过程建模与控制方法；开发基于机器视觉的萃取过程监测与控制仿真实验平台，开展仿真和实验验证并改进理论研究结果。课题研究将为稀土萃取过程优化运行奠定基础，对提升我国稀土工业自动化水平具有重要现实意义；同时可为一类具有特征颜色信息的复杂工业过程建模、控制与优化提供新的思路，具有一定的理论意义和学术价值。

结项摘要

稀土萃取过程级数多、反应机理复杂，元素组分含量难以在线检测，传统的基于过程模型的控制方法实施困难。本课题以稀土离子具有特征颜色的萃取过程为对象，提出一种基于机器视觉的稀土萃取过程监测与控制方法，通过机器视觉在线监测萃取过程中离子特征颜色分布状态变化从而自动调整工艺参数，实现稀土萃取过程的高效稳定运行。研究稀土离子颜色产生机理、视频信息采集和颜色信息特征提取方法；建立萃取过程中组分含量最佳分布对应的特征颜色谱图，实现不同工况条件下离子特征颜色的量化描述；研究基于离子特征颜色信息的萃取过程建模与控制方法；开发基于机器视觉的萃取过程监测与控制仿真实验平台，开展仿真和实验验证并改进理论研究结果。课题研究将为稀土萃取过程优化运行奠定基础，对提升我国稀土工业自动化水平具有重要现实意义；同时可为一类具有特征颜色信息的复杂工业过程建模、控制与优化提供新的思路，具有一定的理论意义和学术价值。. 研究过程中获国家发明专利1项；发表研究论文28篇，其中SCI收录5篇、EI收录8篇，培养毕业博士研究生1人、在读博士1人，毕业硕士研究生6人、在读4人。完成预期目标。