【摘 要】
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重要建筑所需求水泥的质量要求较高且参数繁杂,一般会对其粒径范围有较为严格的要求,同时水泥颗粒的圆度、长宽比等几何特性也会影响混泥土后期的强度。水泥粉磨-选粉是水泥生产中的重要环节,其选粉结果将直接影响水泥的质量。现下大多水泥厂在生产过程中依旧采用人工抽样检测、手动调节生产参数的生产模式,导致生产效率低下且水泥质量波动较大。因此,亟需一种能够实现在线检测并且反馈调整生产参数的质量管理系统。目前对水泥
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重要建筑所需求水泥的质量要求较高且参数繁杂,一般会对其粒径范围有较为严格的要求,同时水泥颗粒的圆度、长宽比等几何特性也会影响混泥土后期的强度。水泥粉磨-选粉是水泥生产中的重要环节,其选粉结果将直接影响水泥的质量。现下大多水泥厂在生产过程中依旧采用人工抽样检测、手动调节生产参数的生产模式,导致生产效率低下且水泥质量波动较大。因此,亟需一种能够实现在线检测并且反馈调整生产参数的质量管理系统。目前对水泥颗粒进行检测的激光衍射、沉降分析等方法存在检测效率低下且检测参数单一等问题,为满足在线选粉的检测技术需求,解决水泥颗粒几何参数检测的实时性与准确性问题,本文采用图像法对水泥生料颗粒进行检测,开展了基于制造执行系统（Manufacturing Execution System,MES）的水泥颗粒图像法检测研究。本文的具体工作内容如下:（1）针对水泥生产现状中有关质量管理的操作过程复杂,差错率高、效率低、信息录入延迟等问题,搭建了基于图像法的在线选粉工艺系统,实现了水泥生产过程中颗粒的实时检测与选粉控制。（2）在颗粒检测技术方面,搭建了基于深度学习的改进U-Net++网络模型对水泥颗粒进行像素级分割,再通过相关算法提取等效粒径、圆度、长宽比等几何参数,为MES实现对水泥生产的过程控制以及质量信息化提供数据支持。（3）基于以上研究内容,设计开发了水泥生产基于MES的质量管理系统。针对水泥生产质量管理的智能化以及信息化等需求,设计了水泥颗粒图像检测模块以及设备参数调整模块,最后完成了水泥生产质量管理系统的设计与实现。实验结果表明,本文方法所检测得到的水泥颗粒与原有分割算法相比具有更好分割效果,图像分割精确率从95%提升至98%、准确率从84%提升至94%,解决了粘连颗粒误分割以细小颗粒漏分割等问题。经过对比分析,本文检测所得几何参数数据与人工检测的参数相比误差均在8%以内,能够达到MES对水泥生产的过程控制以及质量信息化的要求。
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