基于Mask R-CNN与PCA分治策略的熟料中阿利特晶体自动高分辨显微测量方法

针对水泥熟料生产过程中阿利特(C3S)晶体人工测量效率低、误差大的问题，研究人员创新性结合Mask R-CNN实例分割与PCA算法，提出分治策略处理高分辨显微图像，实现晶体自动化测量，相对误差仅7.2%，为水泥工业质量控制提供高效可靠的技术方案。

　　

在水泥工业中，熟料作为波特兰水泥的核心组分，其生产过程中的高温煅烧会释放大量CO₂等污染物。熟料中的阿利特(C₃S)晶体特征直接反映煅烧工艺质量，但传统光学显微分析依赖人工操作，存在效率低、主观性强等问题。尽管Zaki等学者尝试用Mask R-CNN进行熟料相分割，但其模型对工业现场低质量图像的适应性不足，且缺乏定量分析功能。

中国某研究团队在《Expert Systems with Applications》发表的研究中，创新性地将Mask R-CNN与主成分分析(PCA)相结合，开发出针对工业显微图像的分治测量系统。研究采用水泥厂提供的40幅高分辨显微图像，通过分块处理策略解决计算瓶颈，利用PCA精确计算晶体最长对角线。关键技术包括：基于COCO预训练权重的Mask R-CNN微调、图像分块与重组算法、PCA几何测量模块，以及高斯/中值/双边滤波的预处理对比实验。

结果部分显示：

1. 预处理影响：测试表明传统滤波方法对分割性能提升有限，凸显了分治策略的必要性；
2. 分割性能：Mask R-CNN在工业图像中实现阿利特晶体精准分割，克服了低对比度挑战；
3. 测量精度：PCA算法测得晶体尺寸的平均相对误差为7.2%，显著优于人工测量；
4. 计算效率：分块处理策略使高分辨图像(平均>2000万像素)的处理时间缩短60%。

结论指出：该研究首次将PCA引入熟料晶体测量，其分治策略有效解决了工业图像处理中的分辨率与算力矛盾。相比现有方法，系统在真实生产环境中展现出更高鲁棒性，为水泥行业提供首个可量化C₃S晶体参数的自动化方案。未来可扩展至其他相(如孔隙)分析，结合遗传算法优化预处理参数，进一步推动水泥工业的智能化与减排目标实现。