以水泥回转窑为研究对象，以提高烧成状态识别和熟料质量指标软测量精度为目标，开展了基于图像处理和机器学习的烧成状态识别和熟料质量指标软测量的研究： ①提出了一种压缩Gabor滤波器组设计方法对具有不同纹理特性的火焰图像感兴趣区域进行滤波预处理；提出了一种基于多源火焰图像特征的烧成状态融合识别方法。 ②提出了一种基于KPLS的压缩过程数据特征向量子集提取方法；给出了一种基于全景信息的烧成状态融合识别方法。 ③提出了一种基于全景信息的熟料质量指标f-CaO含量软测量方法。