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烧结矿FeO含量智能检测仪的开发-【新闻】宜宾

发布时间:2021-04-20 11:55:34 阅读: 来源:脚踏阀厂家

烧结矿FeO含量智能检测仪的开发

摘要:检测仪应用图像处理与神经网络技术,依照烧结看火工对烧结矿FeO含量的判断方法,用CCD摄像机采集烧结机尾断面图像,对所采集的图像进行实时处理,并提取特征,再由根据烧结看火工的经验知识训练的BP神经网络对图像样本分类识别,最后给出相应的FeO含量等级。

烧结矿是炼铁的主要原料,烧结矿质量的好坏,对高炉冶炼性能影响很大。在烧结矿的质量指标中,氧化亚铁含量是一个非常重要的指标,它代表了烧结矿的还原性。在生产中适当降低烧结矿中的FeO含量,并提高其稳定性,既可以保证烧结矿的冷强度和低温还原粉化性能,又改善了烧结矿的还原性,使烧结矿的冶金性能得到改善。这样,既有利于高炉降低焦比,又使烧结生产固体燃料消耗降低。因此,烧结矿中FeO含量的检测和控制对烧结生产有着十分重要的意义。目前,烧结矿FeO含量的检测方法主要有4种:化学分析法、磁导率法、废气分析法和烧结机尾直观观察法。

在我国大多数烧结厂,烧结矿FeO含量的在线检测主要依靠人的经验,也就是由烧结看火工在烧结机尾对烧结饼断面直观观察,然后凭经验对烧结矿FeO含量做出判断,给出FeO含量的范围。虽然国内一些大型烧结厂已在烧结机尾安装了工业电视系统,看火工可以通过工业电视观察机尾断面,但仍需看火工进行判断。

我们利用图像处理和神经网络技术开发了烧结矿FeO含量在线检测仪,可以代替看火工来完成这项工作,在线判断烧结矿FeO含量。判断结果分为4等:含量低;含量正常;含量偏高;含量高。

2 检测仪的结构及工作原理

烧结矿FeO含量智能检测仪的结构如图2所示。其中,图像采集系统由2台黑白CCD摄像机、滤光片、图像采集卡和PC机组成。图像采集系统的附属设备包括风反吹水冷套,空气过滤器,控制摄像时刻的采样开关,照明光源等。

检测仪的工作分为自动采样、图像处理和图像识别3个阶段。当台车每次到达预定位置时,采样开关发出信号给计算机,计算机控制图像采集系统捕捉烧结机尾断面图像;在图像处理阶段,对烧结机尾断面图像进行平滑、分割和标注处理,提取特征;在图像识别阶段,由上一步提取的图像特征,采用根据烧结看火工的经验训练的BP神经网络对图像样本分类,最后给出相应的FeO含量等级。工作原理如图2所示。

2 烧结机尾断面图像处理与特征提取

总结烧结看火工观察烧结机尾断面特征判断FeO含量的方法,经实验比较,我们为识别烧结机尾断面图像设计了2个特征:烧结机尾断面图像中红火层区域内烧结气孔面积平均值

和气孔内部火焰亮度平均值

,即图像的特征向量为

设一幅烧结机尾断面图像上烧结气孔的个数为n,各个烧结气孔的面积为Si,烧结气孔内部火焰的亮度为fij,ni是第i个烧结气孔的象素个数,则烧结气孔面积平均值

定义为

烧结气孔内部火焰亮度平均值定义为

根据以上确定要提取的烧结机尾断面图像特征及图像特点,对图像采取如下处理:①自适应平滑算法平滑烧结机尾断面图像;②基于寻谷法和矩保持法的自适应阈值法分割烧结机尾断面图像;③两次扫描法对分割后的烧结机尾断面图像进行标注。在以上3个步骤处理图像后,即可由式、计算图像的特征向量:

机尾断面图像处理结果如图3所示。

烧结机尾断面图像,256象素×256象素,256级灰度;用自适应平滑算法平滑后的图像;用基于寻谷法和矩保持法的自适应阈值分割后的图像;图3的灰度直方图;图3的灰度直方图

图3示例检测仪的图像处理工作过程:图3为CCD摄像机摄取的烧结机尾断面细节图像,CCD摄像机镜头焦距52mm,摄像距离3m,图像对应的实际断面面积为265mm×222mm。由于现场噪声干扰,在检测仪中采用自适应平滑算法对原始图像图3进行平滑滤波,结果如图3。为了提取式、设计的图像特征,下一步采用基于寻谷法和矩保持法的自适应阈值法分割图3,

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