[00102597]基于图像的焦炭光学组织自动识别系统
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技术详细介绍
成果简介
通过光度计采集不同偏光下焦炭显微图像，采用图像处理的方法焦炭提取图像中颜色、纹理、分形、区域及边界等特征，并采用模式识别的方法，实现焦炭光学组织的自动分类与识别。
成熟程度和所需建设条件
硬件平台及软件系统均已构建，算法已得到实验验证。作为成熟产品，软件尚需要进一步优化，软硬件需要联调。
技术指标
识别准确率：各向同性与各向异性>95%，片状 98%，纤维状 99%，镶嵌状>95%。
市场分析和应用前景
该项目研究成果具有自主知识产权，具有较好的推广价值和应用前景。
社会经济效益分析
焦炭是高炉炼铁重要的原料，在我国每年约有 70%的焦炭用于钢铁生产。高炉用焦炭显微结构 （包括气孔、孔壁及微裂纹） 对焦炭的反应性 （扩散条件）、 热传导性能、强度等有直接的影响，焦炭的微观光学组织和织造是评价焦炭质量 的重要参数。该系统对于扩大炼焦煤资源和提高焦炭质量具有重要的理论与实际 应用价值。
合作方式：受托开发
