原位成像和弦长分布测量在颗粒大小和形状估计中的整合
摘要：通过不同的制造步骤高效处理颗粒产品需要颗粒具备所需的属性，如大小和形状。采用鲁棒算法从原位测量中提供颗粒的大小和形状信息，有助于控制颗粒生产过程以获得所需属性。然而，在制造过程中原位获取颗粒大小和形状信息一直是一个巨大的挑战。这是因为通过联机测量工具提供的信号来估计颗粒大小和形状（纵横比）的问题通常是不适定的，因此需要对问题施加适当的约束。通过结合弦长分布（CLD）和成像等不同测量数据来限制从原位测量中估计颗粒大小和形状的不确定性是一种方法。本文提出了两种不同的方法，用于结合成像和CLD数据，以可靠地估计颗粒大小分布和纵横比，其中使用成像数据来约束从CLD数据中搜索纵横比的搜索空间。
作者：Okpeafoh S. Agimelen, Anna Jawor-Baczynska, John McGinty, Christos Tachtatzis, Jerzy Dziewierz, Ian Haley, Jan Sefcik, Anthony J. Mulholland
论文ID：1505.03320
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2016-03-11