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研究基于图像处理分散度评价方法。使用区域生长法对图像分割，弥补了使用Otsu法识别炭黑时在分散度较好情况下识别效果不佳的不足；在精简炭黑分散性特征信息的同时，考虑了分布性对炭黑分散度的影响，丰富和优化了炭黑图像的特征体系；采用BP—RBF混合网络神经网络作为图像识别的分类器，建立炭黑分散度评价模型，其评价的准确度更高，评价过程更智能化，其准确率高达95％。