针对传统粉煤灰烧失量检测耗资大,耗时长等问题,提出了粉煤灰烧失量图像识别快速检测的方法,运用工业摄像头获取不同梯度烧失量的粉煤灰图片,通过MATLAB处理后来获取粉煤灰的灰度图像特征参数,根据灰度特征参数,分别利用BP神经网络、SVM神经网络、ELM神经网络建立粉煤灰烧失量的预测模型,比较不同神经网络对粉煤灰烧失量的预测效果.结果 表明:通过ELM神经网络建立的粉煤灰烧失量模型对粉煤灰烧失量的预测效果最好,该模型稳定性好,预测准确度高,可用于工业生产中的粉煤灰烧失量快速检测.
粉煤灰 摩擦电选 烧失量 图像识别 神经网络