工业上回转窑一般的构成，一般包含的部件为冷却带、燃烧带、预热带和烘干带，其内部由喷煤量、鼓风量、进料量和窑的转速来分别进行控制，其喷煤量和喷煤电机转速是成正比运转的，在煅烧过程中进料量和窑速以及鼓风量和喷煤量始终保持有一定比例运行。其中最关键的部分则是，喷煤量的调节，在煅烧带的生料的加热必须达到所需的温度，回转窑对于热量的消耗非常大，因此在回转窑内部煅烧带火焰所呈现的状态的检测是至关重要的。同时窑尾的温度的检测也要考虑在内。
经过长时间的经验总结制定出视觉检测和神经网络控制系统方案，由于CCD摄像机的优点在于其寿命长、体积小、重量轻、工作电压低，所以才应用到火焰图像的检测，运行过程中装有冷却和自动退出装置。图像的采集卡采用的是加拿大一家公司的实时彩色图像采集卡，其空间分辨率为480×320。
在回转窑的实际生产过程中，所提到的基于燃烧火焰的图像特征的回转窑神经网络控制系统，他不仅使熟料的产量预计质量有所提升，还使能量的消耗降低很多，达到了回转窑生产的自动化目标，并且取得了明显的经济效益以及社会效益。接下来的我们还要对回转窑窑尾温度测量的准确性、以及工人操作经验的准确获得进行深入的研究，相信随着工业技术的不断发展，这些问题都会不再存在，回转窑的生产也会更加高产。
