回转窑是对散状或浆状物料进行烧结处理的大型热工设备,被广泛应用于有色冶金、水泥生产等工业部门,在国民经济建设中发挥着重要作用。由于缺乏有效的接触式传感技术,基于窑头图像的视觉检测技术成为了辨识窑内现场工况参数的有效途径。现有的研究工作大多集中在窑头图像中火焰区的特征提取,以及如何利用火焰图像特征来进行窑温标定和工况辨识,却缺乏对窑头图像中熟料区的视觉检测技术的深入研究。本文在国家自然科学基金的资助下,以工业回转窑熟料图像为研究对象,以保证熟料的正常烧结和窑况稳定为主要目标,对回转窑熟料图像的视觉检测技术以及回转窑系统的优化控制方法进行深入研究。本文完成的主要工作如下：(1)提出了基于纹理分析的熟料烧结状态定性分析方法。以灰度共生矩阵及其统计学参数作为描述熟料纹理的主要工具,对实际工况下的不同烧结状态的熟料纹理特征进行计算和分析。针对灰度共生矩阵位置算子和特征参数多样性特点,提出基于Fisher系数的灰度共生矩阵最佳位置算子和最有效分类特征参数集判别方法,并利用C4.5决策树对“过烧”、“欠烧”和“正烧”三种不同烧结状态下的熟料纹理进行分类,获取了具体分类规则。(2)熟料休止角是表征熟料特性的重要参数,为实现熟料烧结度的定量分析,研究了熟料上休止角的图像识别方法。利用边缘检测和直线拟合方法完成单帧图像的熟料动态休止角的计算,结合具体工况下的回转窑窑头视频得到休止角序列变化曲线,引入序列分析思想来实现熟料运动周期中的上休止角检测。对熟料休止角序列变化曲线进行滤波、平滑处理,有效地滤除数据序列中的“野点”,弥补了窑头视野不清时导致的熟料动态休止角检测信息的异常或缺失；基于多峰高斯拟合方法完成了熟料休止角序列变化曲线的正峰值检测,从而精确地计算出熟料运动周期的上休止角。(3)为实现窑尾来料量和窑温异常检测,研究了熟料填充率的图像测量方法。提出了一种融合空间信息的灰度级自适应FCM快速分割算法以完成熟料区的精细和快速分割,算法采用基于空间信息的线性权重和图像来更新原有灰度处理对象,基于直方图统计和权重计算实现聚类算法初始点的选择,以灰度级为聚类对象提高了FCM分割的速度,并结合形态学的区域生长方法实现了窑头熟料区的灰度区提取、填充空洞并平滑边缘,最终利用像素求和方法完成熟料填充率的计算。结合回转窑工况恒定、烧结带温度异常上升和异常降低这三种不同工况下的视频进行仿真实验,并对熟料填充率曲线变化与来料量和窑内烧结带温度异常情况进行了具体分析。(4)针对回转窑控制系统中窑温变化和熟料烧结状态变化响应时间常数不同的问题,引入煤粉燃烧过程和熟料烧结过程串级控制思想,提出了基于熟料视觉特征的熟料烧结仿人智能控制和基于DRSPC算法的窑温优化控制方法。首先通过对熟料纹理和上休止角进行模糊融合以实现熟料烧结度的判断,并将其作为控制器的工况反馈,仿人智能控制算法根据熟料烧结度误差的大小、方向及其变化趋势对窑温设定值采用不同的控制模式。其次,提出了一种基于DRSPC算法的工业回转窑窑温优化控制方法。该法采用统计学方法消除窑温测量误差,为回转窑控制系统建立了均值(烧结带温度)和标准差(烧结带、窑头、窑尾三处温度差)两个响应面模型,在优化过程中基于标准差的响应优化结果对烧结带温度均值响应面模型进行适当地约束,保证了优化输出的鲁棒性；控制算法的目标函数以最小化喷煤管转速变化量作为主要优化对象,并兼顾了窑温的期望值和稳定性要求,通过在优化模型目标函数中设定不同目标权重系数以平衡系统的计算开销与处理效率。基于实际工业窑炉获得的现场工况数据,DRSPC优化控制算法处理动态复杂工况的有效性得以证明。文章从图像处理的基本理论出发,研究回转窑的视觉检测相关技术,提出应用视觉检测信息的控制方法,对于提高工业回转窑的自动控制水平和扩大图像视觉的应用领域,具有重要的科学意义和广阔的应用前景。