(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210951171.7 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 中南大学 地址 410083 湖南省长 沙市麓山 南路932号 (72)发明人 蒋朝辉　徐志豪　潘冬　桂卫华　 张海峰　余浩洋　 (74)专利代理 机构 长沙朕扬知识产权代理事务 所(普通合伙) 43213 专利代理师 马家骏 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/45(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06T 5/00(2006.01)G06V 10/80(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 20/20(2019.01) (54)发明名称 一种基于多源信息融合的烧结混料水分在 线软测量方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于多源信息融合的烧 结混料水分在线软测量方法及系统， 通过获取烧 结混料图像以及过程变量数据， 基于烧结混料图 像的色调特征分布与纹理特征分布， 建立雾气 浓 度估计线性模 型， 获取雾气 浓度小于预设值的烧 结混料图像， 并基于雾气 浓度小于预设值的烧结 混料图像的颜色、 纹理、 形态特征， 建立基于图像 特征的烧结混料水分软测量子模 型， 根据过程变 量数据， 建立基于GRU的烧结混料水分软测量子 模型， 从而建立自适应烧结混料水分软测量模 型， 对烧结混料水分进行测量， 解决了现有烧结 混料水分检测精度低的技术问题， 能够实现连续 高精度地检测烧 结混料水分， 且 具有较强的抗干 扰能力， 能有效指导 二混水分控制操作。 权利要求书2页 说明书13页 附图2页 CN 115482196 A 2022.12.16 CN 115482196 A 1.一种基于多源信息融合的烧结混料水分在线软测量方法， 其特征在于， 所述方法包 括： 获取烧结混料图像以及过程变量数据； 基于烧结混料图像的色调特 征分布与纹 理特征分布， 建立雾气浓度估计线性模型； 根据雾气浓度估计线性模型， 获取雾气浓度小于预设值的烧结混料图像； 基于雾气浓度小于预设值的烧结混料图像的颜色、 纹理、 形态特征， 建立基于图像特征 的烧结混料 水分软测量子模型； 根据过程变量数据， 建立基于GRU的烧结混料 水分软测量子模型； 根据基于图像特征的烧结混料水分软测量子模型和基于GRU的烧结混料水分软测量子 模型， 建立自适应烧结混料水分软测量模型， 并基于所述自适应烧结混料水分软测 量模型 对烧结混料 水分进行测量。 2.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的烧结混料水分在线软测量方法， 其特征 在于， 获取烧结混料图像以及过程变量数据包括： 采集烧结混料图像和过程变量数据； 对烧结混料图像和过程变量数据进行 预处理； 对预处理后的烧结混料图像和过程变量数据进行时序匹配。 3.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的烧结混料水分在线软测量方法， 其特征 在于， 基于烧结混料图像的色调特征分布与 纹理特征分布， 建立雾气浓度估计线性模型包 括： 获取烧结混料图像的色调特征分布和纹理特征分布， 其中烧结混料图像的色调特征分 布和纹理特征分布的计算公式具体为： 其中， QH和QT分别为烧结混料图像的色调特征分布和纹理特征分布， Ω(pi)表示以像素 索引pi为中心的邻域， |Ω|表示邻域内的像素个数， 和H分别为有雾图像的梯度图和色调 图； 根据烧结混料图像的色调特征分布与纹理特征分布， 建立雾气浓度估计线性模型， 且 雾气浓度估计线性模型的具体公式为： D＝QH‑α QT， 其中QH和QT分别为烧结混料图像的色调特征分布和纹理特征分布， α 为权重系数， D 为粗 糙雾气浓度量 化图。 4.根据权利要求3所述的基于多源信息融合的烧结混料水分在线软测量方法， 其特征 在于， 建立雾气浓度估计线性模型之后还 包括： 对粗糙雾气浓度量 化图进行双边滤波。 5.根据权利要求1或4所述的基于多源信 息融合的烧结混料水分在线软测量方法， 其特 征在于， 根据雾气浓度估计线性模型， 获取雾气浓度小于预设值的烧结混料图像包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115482196 A 2对烧结混料图像进行分区， 获得烧结混料图像分区； 根据雾气浓度估计线性模型， 计算与烧结混料图像分区对应的二维雾气浓度场的均值 和标准差， 并对二维雾气浓度场进行归一 化； 计算归一 化后的二维雾气浓度场的雾气浓度均值； 根据雾气浓度均值， 获取雾气浓度小于预设值的烧结混料图像。 6.根据权利要求5所述的基于多源信息融合的烧结混料水分在线软测量方法， 其特征 在于， 基于雾气浓度小于预设值的烧结混料图像的颜色、 纹理、 形态特征， 建立基于图像特 征的烧结混料 水分软测量子模型包括： 计算烧结混料图像的灰度共生矩阵， 并根据灰度共生矩阵计算第一特征， 所述第一特 征具体为纹 理特征； 提取烧结混料图像在HSV颜色空间的第二特征， 所述第二特征包括均值、 标准差、 斜度 特征； 对烧结混料图像使用OTSU算法分离出物料料块阴影， 并计算最大阴影面积、 平均阴影 面积以及阴影数量， 获得第三特 征； 将所述第一特征、 第二特征以及第三特征输入XGBoost模型进行训练， 获得基于图像特 征的烧结混料 水分软测量子模型。 7.根据权利要求1或3所述的基于多源信 息融合的烧结混料水分在线软测量方法， 其特 征在于， 根据基于图像特征 的烧结混料水分软测量子模型和 基于GRU的烧结混料水分软测 量子模型， 建立自适应烧结混料 水分软测量模型包括： 根据雾气浓度估计线性模型， 计算烧结混料图像的平均雾气浓度； 根据所述平均雾气浓度、 基于图像特征的烧结混料水分软测量子模型以及基于GRU的 烧结混料水分软测量子模型， 建立自适应烧结混料水分软测量模型， 且所述自适应烧结混 料水分软测量模型的计算公式为： 其中， y为自适应烧结混料水分软测量模型的输出， y1和y2分别为基于图像特征的烧结 混料水分软测量子模型和基于GRU的烧结混料水分软测量子模型的输出， μaverage为平均雾 气浓度， 且0 ≤ μaverage≤1。 8.一种基于多源信息融合的烧结混料 水分在线软测量系统， 所述系统包括： 存储器(20)、 处理器(30)以及存储在存储器(20)上并可在处理器(30)上运行的计算机 程序， 其特征在于， 所述处理器(30)执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一所 述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115482196 A 3