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J-GLOBAL ID：201702285672622565   整理番号：17A1876747

CT画像に基づくアルミニウム電解カソード炭素塊の成分認識研究【JST・京大機械翻訳】

Study on CT image based composition identification of aluminum electrolytic cathode blocks

著者 (4件)： Liu Qingsheng (江西理工大学 冶金与化学工程学院,江西 gan州,341000) ,  Ceng Shaojun (江西理工大学 冶金与化学工程学院,江西 gan州,341000) ,  Lu Xiaoneng (江西理工大学 冶金与化学工程学院,江西 gan州,341000) ,  Song Hanlin (江西理工大学 冶金与化学工程学院,江西 gan州,341000)
資料名： Cailiao Kexue yu Gongyi  (Cailiao Kexue yu Gongyi)
巻： 25  号： 4  ページ： 63-70  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1162A  ISSN： 1005-0299  CODEN： CKGOEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では、アルミニウム電解用の陰極炭塊検出のための科学的方法を提供し、アルミニウム電解用の陰極炭塊中の炭素骨材成分の粒子レベルの計算により、骨材粒子の割合、面積比によってアルミニウム電解用の陰極炭塊の品質を分析した。アルミニウム電解陰極炭素塊の顕微鏡CTデジタル画像を分析することにより、数学形態学に基づき、成分の定量測定を実現する技術方法を開発した。顕微鏡CT装置を用いて,陰極試料のディジタル画像とグレースケール値マトリックスを取得し,顕微鏡CT画像の原理に基づき,陰極の炭素成分の組成を,空隙,ピッチ,炭素材,および不純物として区別することができた。陰極のディジタル画像に対して,光密度,補正色,選択閾値,充填空隙,検出エッジ,分離領域,腐食,膨張,開演算,閉演算などの他の数学的形態学的特徴を計算した。実験結果により、サンプルの実際の組成と処理結果の数値は合理的な偏差範囲内にあり、顕微CTのデジタル画像処理はアルミニウム電解陰極の炭素塊の成分の識別と特徴抽出の研究に簡便かつ信頼できる方法であることが分かった。結果により、CT断層撮影画像に基づいて、正確に陰極炭塊の組成成分の仮想識別を実現できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  *画像 ,  炭素材 ,  不純物 ,  特徴抽出 ,  *炭素 ,  グレースケール ,  演算 ,  顕微鏡 ,  ディジタル画像 ,  モルフォロジー ,  トモグラフィー
準シソーラス用語： デジタル画像処理 ,  *アルミニウム電解 ,  *CT画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： aluminum electrolytic ,  micro CT ,  image processing ,  cathode carbon block ,  particle size distribution

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： CT画像 ,  アルミニウム電解 ,  カソード ,  炭素 ,  塊 ,  研究