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在颗粒加工工业中,获取颗粒尺寸和形状参数是一道常见的工序。体积是一个重要的颗粒三维参数,采用传统的手工测量方法获取体积耗时长,人工投入较多,很难实现过程控制中的实时反馈。应用计算机视觉技术,提出了一种基于颗粒单视二维图像信息(周长、投影面积、长宽比等)的BP神经网络体积估算方法。为了避免传统BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺陷,采用BP神经网络的改进算法-有动量的梯度下降算法。同时应用主成分分析法来进行体积影响参数的降维处理,减小了网络结构复杂度并提高了网络的整体性能。使用真实颗粒图像及