基于层次聚类算法的二氧化硅熔融表征模型
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国家自然科学基金面上项目(61876067);广东省自然科学基金面上项目(2019A1515011375);广东省科技创新人才专项珠江科技新星专题项目(201710010038)


Silica Melting Characterization Model Based on Hierarchical Clustering Algorithm
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    摘要:

    将二氧化硅复合熔融过程转化为其数据信息,为高温熔融过程建立了可靠的时序规则,对改进高炉渣直接成纤技术具有重要意义.首先,利用层次聚类算法对灰度图像进行边缘检测,然后利用区域生长和形态学处理进行图像分割,从而确定二氧化硅颗粒的质心位置坐标,绘制运动轨迹.其次,选取面积和广义半径作为边缘轮廓特征的指标.实验结果表明,二氧化硅的面积、广义半径和时间与二次曲线拟合程度的关系最大.本研究表明这两项指标可用于表征硅石的熔化过程和估算硅石的实际熔化速率.

    Abstract:

    Transformation of silica complex melting process to its data information establishes a reliable timing rule for the high temperature melting process, and is of great significance for improving the direct fiber forming technology of blast furnace slag. Firstly, hierarchical clustering algorithm is used to detect the edge of gray image. The region growing and morphological processing are used to segment the image, so as to determine the position coordinates of the silica particle’s center of mass and draw the motion track. Secondly, the area and the generalized radius are selected as the indexes of edge contour feature. The experimental results show that the relationship between the area, generalized radius and time of silica and the fitting degree of quadratic curve is the highest. The above two indexes can be used to represent the melting process of silica and to estimate the actual melting rate of silica.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡昊天,郑雅芝,郑健南,潘家辉.基于层次聚类算法的二氧化硅熔融表征模型.计算机系统应用,2020,29(9):205-211

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  • 收稿日期:2020-02-19
  • 最后修改日期:2020-03-17
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  • 在线发布日期: 2020-09-07
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