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烧结机尾断面图像信息对于在线分析烧结矿质量指标起着十分重要的作用。本文针对烧结机尾断面图像存在较强的干扰噪声及烧结机尾断面图像特点，提出了一种基于模糊推理的自适应滤波方案，并采用双阈值自动分割方法对滤波后的图像进行了分割。在提取图像中有效特征信息的基础上，采用改进的BP神经网络模型结合烧结看火工的经验，建立了对烧结质量进行识别的神经网络分类器，并采用现场的实际图像数据对分类器进行了训练。对现场图像的烧结状况和FeO等级进行了识别。识别结果与烧结专家给出的结果基本一致。