Development of Conventional Controller Based on Image Processing for Monitoring and Controlling Burning Zone Temperature in a Cement Plant in Rotary Kiln Process Through IOT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the cement factories, a rotary kiln is a pyro-processing device that is used to raise the temperature of the materials in a continuous process. Temperature monitoring is an essential process in the rotary kiln to yield high quality clinker and it has been implemented using various image processing techniques. In this paper we are measuring and controlling the temperature of rotational kiln in cement industry to get proper clinker ouput. Burning zone flame images are captured using CCD(Charge Coupled Device) camera and are processed using image processing with PID(Proportion Integration and Derivative) controller and which are programmed on raspberry pi card with the help of python language, also the captured images and attributes are transferred to authorized mobile/pc through Raspberry PI by selecting the IP address of mobile or PC. All the attributes received in the mobile in the form of web page the according to the object following data temperature controlled and object is ceaselessly followed to get the proper clinker output. Picture handling calculation with Open cv, as indicated by the calculation the edge estimation of the camera is settled. The frame value of the camera is set. Conversion from RGB color space to HSV color space is achieved and the reference color threshold value is determined. The range esteem estimated by the camera is contrasted and the reference esteem. In this study temp of rotational kiln is measured effectively using PID controller, this controller continuously control the temperature of revolving kiln by varying the i/p images of burning zone at finally fix one flame which is giving 1400degc.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle