水泥回转窑的耐火砖铺砌质量是确保回转窑正常持续工作的关键检验环节。当前,耐火砖铺砌质量检测主要依靠工程师利用普通检测工具或者目测完成检测工作,铺砌质量评价取决于工程师的实践经验。在水泥熟料烧制过程中,回转窑内处于高温、高压的状态,而且窑体不同部位温度存在明显差异,生成的物料和气流对窑体有磨损和化学侵蚀影响。在铺砌过程中,工人需要进入窑体内部,完成装置架设,铲除衬底失效的隔热材料,清理衬底底面,铺砌新的耐火砖,检查和修补缺陷部位等复杂和精细的工作,工作环境恶劣、劳动强度大、危险性高。随着工业机器人的快速发展,利用机器视觉检测耐火砖铺砌质量检测的研究,取代传统的铺砌质量检测模式具有重要应用意义,本文运用多种图像处理手段,解决耐火砖铺砌质量检测问题,包括图像分割与识别,贝叶斯分类器用于铺砌缺陷分类,耐火砖铺砌质量评价等。本文主要研究介绍如下所示。(1)耐火砖铺砌质量检测系统设计。依据国家标准和水泥回转窑技术规范,以及窑体直径尺寸,确定砖配砌分配方案,细化回转窑耐火砖参数确定步骤,选择砖型号,构建机器视觉系统,包括硬件和软件;应用图像处理技术,开展耐火砖铺砌质量检测技术研究。(2)耐火砖图像采集及预处理。根据内衬铺砌工艺规程,设计图像采集的步骤。利用张氏标定法标定相机,应用MATLAB软件,得出相机内部参数。根据图像噪声特点,运用谐波滤波器消除图像噪声。根据边缘特征增强方法,设计平滑线性滤波器。(3)铺砌缺陷检测和特征提取。鉴于动态阈值检测分割存在过分割或欠分割的问题,应用形态学分割技术,进一步提高了图像分割处理的效果。针对铺砌区砖缝、环缝、砖环和缺陷砖等对象,完成特征提取和耐火砖铺砌缺陷检测。(4)耐火砖铺砌缺陷方法分类方法的研究。介绍常见耐火砖铺砌缺陷,进行缺陷特征分类。设定检测对象验算指标,确定耐火砖缺陷识别算法。依据缺陷类型,利用PBS状态分类提取特征,完成朴素贝叶斯分类器模型建立,验算分类器评价指标。本文以耐火砖铺砌质量检测为对象,开展基于机器视觉的耐火砖铺砌质量检测的研究,取代传统人工检测,克服回转窑内部特殊场景不佳,图像处理繁琐等难题,利用有效的图像增强以及融合多种图像分割方法相的思路,建立铺砌质量评价准则,利用贝叶斯分类器,完成铺砌缺陷检测和分类。