工業上回轉窯一般的構成，一般包含的部件為冷卻帶、燃燒帶、預熱帶和烘干帶，其內部由噴煤量、鼓風量、進料量和窯的轉速來分別進行控制，其噴煤量和噴煤電機轉速是成正比運轉的，在煅燒過程中進料量和窯速以及鼓風量和噴煤量始保持有一定比例運行。其中較關鍵的部分則是，噴煤量的調節，在煅燒帶的生料的加熱必須達到所需的溫度，因此在回轉窯內部煅燒帶火焰所呈現的狀態的檢測是至關重要的。同時窯尾的溫度的檢測也要考慮在內。
經過長時間的經驗總結制定出視覺檢測和神經網絡控制系統方案，如下圖，由于CCD攝像機的優點在于其壽命長、體積小、重量輕、工作電壓低，所以才應用到火焰圖像的檢測，運行過程中裝有冷卻和自動退出裝置。圖像的采集卡采用的是加拿大一家公司的實時彩色圖像采集卡，其空間分辨率為480×320。
在回轉窯的實際生產過程中，所提到的基于燃燒火焰的圖像特征的回轉窯神經網絡控制系統，他不僅使熟料的產量預計質量有所提升，還使能量的消耗降低很多，達到了回轉窯生產的自動化目標，并且取得了明顯的經濟效益以及社會效益。接下來的我們還要對回轉窯窯尾溫度測量的準確性、以及工人操作經驗的準確獲得進行深入的研究，相信隨著社會的不斷發展，這些問題都會不再存在，回轉窯的生產也會更加高效。
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