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摘要：本发明公开了一种耐火材料颗粒度控制方法，涉及颗粒度控制领域。该耐火材料颗粒度控制方法，通过在耐火材料生产过程中的设定区域内获取小样图像数据，并进行预处理；基于卷积神经网络模型对预处理后的小样图像数据进行图像分析，获得材料种类数据；对于材料种类数据进行分析，得到种类特征数据；基于材料种类数据、种类特征数据进行统计分析，并生成小样材料颗粒度分布数据，本发明通过自动获取和处理小样图像数据，利用卷积神经网络模型进行图像分析，实现了实时颗粒度控制，与传统的人工取样、实验室测试相比，这种自动化流程节省了大量时间，提高了生产效率，生产过程中的实时监控和自动化处理使得生产周期缩短，生产效率得到显著提升。

主权项：1.一种耐火材料颗粒度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：在耐火材料生产过程中的设定区域内获取小样图像数据，并进行预处理；基于卷积神经网络模型对预处理后的小样图像数据进行图像分析，获得材料种类数据；对于材料种类数据进行分析，得到种类特征数据；基于材料种类数据、种类特征数据进行统计分析，并生成小样材料颗粒度分布数据；基于分布判别模型判断小样材料颗粒度分布数据是否符合设定标准，并将小样材料颗粒度分布数据不符合设定标准的对应区域标记为不合格区域，并进行筛分回收，同时采取材料投放调整措施；所述小样图像数据具体为耐火材料生产过程中的设定区域内利用耐火原材料制作而成的小样三维图像中每个体素块的体素值，所述材料种类数据具体为耐火原材料经图像分析得到的尺寸不同的各类耐火原材料，所述种类特征数据具体为每类耐火原材料的颗粒平均直径值，所述小样材料颗粒度分布数据具体为每个颗粒直径区间内的耐火原材料占比；在耐火材料生产过程中的设定区域内获取小样图像数据，并进行预处理具体为：读取小样三维图像中每个体素块的体素值并进行升序排列，得到小样图像数据中的最大体素值和最小体素值；基于最大体素值、最小体素值以及对比度增强模型对小样三维图像中每个体素块的体素值分别进行对比度增强分析，得到每个体素块的体素处理值；其中，对比度增强模型具体如下： ；其中，为对比度增强分析后的体素块的体素处理值，为体素块的体素值，为小样图像数据中的最大体素值，为小样图像数据中的最小体素值，为体素值的最大范围值。

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