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基于机器视觉的稀土元素组分含量在线预测研究

         

摘要

为实现稀土萃取过程中元素组分含量的在线检测,应用机器视觉技术设计了一套稀土元素组分含量在线检测系统.以西门子可编程逻辑控制器(PLC)设计稀土溶液在线采集硬件装置,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立元素组分含量预测模型,并基于Visual Studio 2012和HALCON 11.0开发镨/钕元素组分含量在线检测系统.对萃取生产现场的Pr/Nd混合溶液进行测试,结果表明,检测系统的预测精度、重复性指标满足萃取过程中元素含量在线检测的要求,可为具有离子颜色特征的稀土萃取分离过程提供一种新的检测手段.

著录项

  • 来源
    《制造业自动化》 |2021年第7期|5-843|共5页
  • 作者单位

    华东交通大学 电气与自动化工程学院 南昌 330013;

    江西省先进控制与优化重点实验室 南昌 330013;

    华东交通大学 电气与自动化工程学院 南昌 330013;

    江西省先进控制与优化重点实验室 南昌 330013;

    华东交通大学 电气与自动化工程学院 南昌 330013;

    江西省先进控制与优化重点实验室 南昌 330013;

    华东交通大学 电气与自动化工程学院 南昌 330013;

    江西省先进控制与优化重点实验室 南昌 330013;

    华东交通大学 电气与自动化工程学院 南昌 330013;

    江西省先进控制与优化重点实验室 南昌 330013;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 有色冶金生产自动化;
  • 关键词

    机器视觉; 组分含量; 萃取过程; 最小二乘支持向量机; 可编程逻辑控制器;

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