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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明提供了一种基于膏体原位图像分析的膏体性能预测方法及系统，涉及图像分析技术领域，通过充填管道和压力值进行沿程阻力计算，获得充填管道沿程阻力；根据预定相机参数，确定原位图像集，获得膏体区域，并随机剪裁获得膏体图像集；确定膏体图像集与膏体质量浓度值、沿程阻力的关联关系；构建预测模型，通过预测模型对实际搅拌机膏体料浆的质量浓度和料浆经过充填管道的沿程阻力进行预测，解决了现有技术中存在由于膏体性能测量方法的局限性，导致测量结果实时性不足，且调控困难的技术问题，达到了及时、准确预测出膏体料浆的沿程阻力，进而进行实时调控，有效避免堵管事故发生的技术效果。

主权项：1.一种基于膏体原位图像分析的膏体性能预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据预定浓度计参数，基于间隔时间段，通过超声波浆体质量浓度计对样本膏体中膏体料浆的质量浓度进行测量，获得膏体质量浓度集，对所述膏体质量浓度集进行预处理，获得膏体质量浓度值；对所述膏体质量浓度集进行预处理，获得膏体质量浓度值，方法包括：基于预设去除时间段，对所述膏体质量浓度集的测量起始时间与终止时间的数据进行预设去除时间段的数据去除，获得膏体测量质量浓度集；对所述膏体测量质量浓度集中满足预设异常值阈值的数据进行去除，获得膏体标准测量质量浓度集；根据所述膏体标准测量质量浓度集进行平均值计算，获得所述膏体质量浓度值；通过压力传感器对所述样本膏体经过充填管道时的压力进行采集，获得压力信号数据，对压力信号数据进行预处理，获得压力值；所述对压力信号数据进行预处理，获得压力值，方法包括：根据中值滤波器对所述压力信号数据进行中值滤波处理，并提取波形特征，获得所述压力信号数据的周期性特征，根据所述周期性特征对所述压力信号数据进行单个周期提取，获得压力信号周期性数据；建立正态分布判断算子，其中，若所述压力信号周期性数据符合正态分布，则对所述压力信号周期性数据进行均值提取，获取压力信号周期性代表值；根据多个周期的多个所述压力信号周期性代表值进行均值计算，获得所述压力值；根据所述充填管道和所述压力值进行沿程阻力计算，获得充填管道沿程阻力；具体包括：根据所述压力传感器进行所述充填管道的分段提取，生成多个充填管道段；基于充填管道料浆流动方向，对所述压力传感器进行编号，获得压力传感器序列；根据阻力计算公式计算获得所述多个充填管道段的多个阻力，并组合获得所述充填管道沿程阻力，所述阻力计算公式计算如下所示： ；其中，表征第n个充填管道段的阻力，表征第n个充填管道段的节点，表征第n+1个充填管道段的节点，表征第n个充填管道段的长度；根据预定相机参数，通过相机对所述样本膏体进行搅拌图像提取，确定原位图像集，通过边缘检测算法识别所述原位图像集，获得膏体区域，并随机剪裁获得膏体图像集；对所述膏体图像集进行所述膏体质量浓度值和所述沿程阻力标注，确定所述膏体图像集与所述膏体质量浓度值、所述沿程阻力的关联关系；基于卷积神经网络，通过所述关联关系作为训练集构建预测模型，通过所述预测模型对实际搅拌机膏体料浆的质量浓度和料浆经过所述充填管道的沿程阻力进行预测。

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