專利名稱：基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及冶金工業(yè)自動(dòng)化控制領(lǐng)域，特別涉及一種面向連鑄生產(chǎn)的基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)方法及裝置。
背景技術(shù)：
隨著冶金技術(shù)的進(jìn)步，鋼鐵品種和質(zhì)量的不斷提高，對(duì)鋼鐵連鑄生產(chǎn)中鋼水純凈度的要求越來越高。在連鑄生產(chǎn)過程中，大包中的氧化劑、雜質(zhì)混合形成液體鋼渣，其比重僅為鋼水的三分之一左右，因此會(huì)浮于鋼水上部。在鋼水澆注后期，受旋渦的影響，熔融的鋼渣會(huì)逐漸從大包流入中間包，影響鋼材品質(zhì)，減小中包的使用壽命，嚴(yán)重時(shí)甚至使連鑄生產(chǎn)無法進(jìn)行。為了改善鋼材品質(zhì)，減少對(duì)于出鋼口和滑動(dòng)水口的侵蝕，提高中包的使用壽命與鋼水收得率，必須對(duì)于大包澆注過程中的幾個(gè)關(guān)鍵狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。因此，從上世紀(jì)80年代開始，國內(nèi)外相繼開發(fā)了多種大包澆注狀態(tài)識(shí)別技術(shù)，主要包括電磁檢測(cè)法、超聲波檢測(cè) 法、紅外檢測(cè)法、和振動(dòng)檢測(cè)法。電磁識(shí)別法通過兩個(gè)同心環(huán)形線圈組成的傳感器來進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別，當(dāng)在線圈里通高頻交變電流時(shí)，鋼水將有感應(yīng)磁場(chǎng)產(chǎn)生，其方向可由右手螺旋定則判定。因?yàn)殇撛拇艑?dǎo)率遠(yuǎn)小于鋼水的磁導(dǎo)率(1600°C左右時(shí)，它們的比值為1: 10000)，所以在純鋼水中感應(yīng)產(chǎn)生的磁場(chǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在含有鋼渣的鋼水中產(chǎn)生的磁場(chǎng)。電磁識(shí)別法的缺陷在于裝置結(jié)構(gòu)復(fù)雜，安裝過程比較繁瑣，需要3飛個(gè)工作日，且安裝時(shí)需要對(duì)連鑄生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行一定程度的改造，這樣就會(huì)延誤生產(chǎn)；使用壽命短，維護(hù)費(fèi)用高，由于電磁線圈在惡劣的高溫環(huán)境下工作，容易受損，從而使檢測(cè)系統(tǒng)失效，因此需要定期維護(hù)，更換線圈。超聲波檢測(cè)法也是一種工業(yè)檢測(cè)常用的方法。其原理是利用鋼流中有鋼渣和無鋼渣是超聲波發(fā)射、反射信號(hào)之間的差別來實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼渣的檢測(cè)。雖然這種方法對(duì)澆注過程沒有影響，但是由于超聲波探頭的工作環(huán)境溫度高達(dá)1500攝氏度，工作環(huán)境比較惡劣，制造和使用費(fèi)用高，離工業(yè)應(yīng)用還有較長的一段時(shí)間。紅外檢測(cè)法利用鋼水和鋼渣的熱輻射率不同的原理對(duì)鋼渣進(jìn)行識(shí)別，目前這類系統(tǒng)比較普遍的應(yīng)用與轉(zhuǎn)爐、電爐出鋼狀態(tài)的識(shí)別中，如果要直接應(yīng)用于大包澆注過程的狀態(tài)識(shí)別中，則必須去掉長水口，使鋼流直接暴露在空氣中，會(huì)引起鋼水的二次氧化，這對(duì)于連鑄生產(chǎn)是很不利的。振動(dòng)檢測(cè)方法是利用監(jiān)測(cè)鋼水在從大包流入中間包的過程中，對(duì)保護(hù)套管和操作臂產(chǎn)生的振動(dòng)來實(shí)現(xiàn)大包澆注狀態(tài)的識(shí)別的?；瑒?dòng)水口開度越大，鋼水流量越大，相應(yīng)的振動(dòng)就越劇烈。之前已經(jīng)提到過，鋼渣比重大約是純鋼水比重的三分之一，因此由純鋼水流動(dòng)和鋼渣流動(dòng)引起的振動(dòng)就必然是有差異的。只要檢測(cè)到這種差異，就能有效的判斷鋼流下渣的發(fā)生。振動(dòng)檢測(cè)法的瓶頸主要在于振動(dòng)信號(hào)微弱，由于鋼流的沖擊能力有限，因此長水口采集的振動(dòng)信號(hào)容易被連鑄生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的干擾所掩蓋，從而導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生錯(cuò)誤的判斷進(jìn)而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種對(duì)澆注過程沒有影響、能有效控制鋼水質(zhì)量及提高收得率的下渣檢測(cè)方法及裝置。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的解決方案是提供一種基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)方法，是在大包上方安裝攝像頭，并通過電纜依次連接至圖像信號(hào)控制單元和工控機(jī)；所述下渣檢測(cè)方法包括以下具體步驟(A)將大包內(nèi)形成的旋渦分為無渣旋渦、混渣旋渦和全渣旋渦3種狀態(tài)，這三種旋渦狀態(tài)分別對(duì)應(yīng)大包澆注過程的正常澆注、混渣澆注和下渣3種狀態(tài)；(B)由攝像頭采集鋼水表面旋渦的二維圖像特征，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理；通過基于幾何主動(dòng)輪廓模型的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱區(qū)域分割、基于Canny算子的流線邊緣、方向檢測(cè)及旋轉(zhuǎn)中心定位進(jìn)行圖像特征的提取，通過旋渦識(shí)別及旋渦狀態(tài)特征提取進(jìn)行自由表面圖像特征識(shí) 別；(C)經(jīng)旋渦圖像特征識(shí)別后，將與下渣密切相關(guān)的旋渦區(qū)域的面積、周長及旋渦狀態(tài)特征值做歸一化處理后表示的旋渦特征向量作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的四個(gè)節(jié)點(diǎn)，以設(shè)定的三個(gè)出鋼含渣狀態(tài)參量構(gòu)成輸出節(jié)點(diǎn)，通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練的三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到三種出鋼含渣狀態(tài)。作為一種改進(jìn)，所述自由表面漩渦圖像特征識(shí)別由條件I纏繞角條件，即纏繞角a=±2 π，記順時(shí)針為正；以及條件2流場(chǎng)中流體在相鄰區(qū)域內(nèi)應(yīng)滿足Z(Ii; Ue [(O, π/2)，ZCIijIi-!) e (-π/2，O)]來判定，通過同時(shí)滿足條件I與條件2則判定為
漩渦；所述纏繞角a = (I1,I，其中N2為正方形模板被分成的塊數(shù)，Ii
i=l =1
為第i塊區(qū)域流水線切線方向均值。作為一種改進(jìn)，所述圖像預(yù)處理過程包括松弛法圖像去噪以及基于Sobel算子的圖像銳化。作為一種改進(jìn)，所述三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為分為輸入層、中間隱層和輸出層，按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練步驟為(a)設(shè)計(jì)輸入層和輸出層輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)取決于旋渦特征向量的維數(shù)，將經(jīng)旋渦圖像識(shí)別后與下渣密切相關(guān)的旋渦區(qū)域的面積，周長及旋渦狀態(tài)特征值ξρ 12做歸一化處理后表示為旋渦特征向量U=Iiu1, U2, U3, U4],從而作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的四個(gè)節(jié)點(diǎn)；旋渦區(qū)域的面積及周長的歸一化值為旋渦的瞬時(shí)面積及周長值比排水口面積及周長，旋渦狀態(tài)特征值ξ P ξ 2的歸一化值為ξ P ξ 2比8級(jí)灰度階值255 ;輸出節(jié)點(diǎn)為已設(shè)的三個(gè)出鋼含渣狀態(tài)參量，即無渣、混渣、全渣；(b)設(shè)定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式二> +% +a (其中Iii為輸入層節(jié)點(diǎn)
個(gè)數(shù)，％為輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，a為f 10之間的常熟)，計(jì)算出隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的取值范圍；(C)激勵(lì)函數(shù)采用S型函數(shù)f(X)=l/(l+e_kx)，經(jīng)過不斷的訓(xùn)練達(dá)到所需要求后，訓(xùn)練過程結(jié)束。作為一種改進(jìn)，所述S型函數(shù)的k值取1.5。
本發(fā)明進(jìn)一步提供了用于實(shí)現(xiàn)前述方法的基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)裝置，包括圖像采集系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)，所述圖像采集系統(tǒng)是安裝在下端有滑動(dòng)水口的大包正上方的攝像頭，圖像處理系統(tǒng)包括圖像信號(hào)控制單元和工控機(jī)；攝像頭通過電纜與圖像信號(hào)控制單元連接，圖像信號(hào)控制單元通過光纜與工控機(jī)連接。作為一種改進(jìn)，所述圖像信號(hào)控制單元包括數(shù)據(jù)采集模塊、電源管理模塊、水口控制單元和現(xiàn)場(chǎng)報(bào)警模塊。作為一種改進(jìn)，所述水口控制單元一端與滑動(dòng)水口連接，另一端與工控機(jī)連接。作為一種改進(jìn)，所述攝像頭外裝有防塵罩并且密封。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是I、從大包下渣是由內(nèi)部鋼水液面產(chǎn)生的自由表面旋渦卷渣所引起且下渣狀態(tài)與 旋渦狀態(tài)密不可分的本質(zhì)入手，提高了下渣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；2、通過自由表面旋渦的識(shí)別方法，獲得大包鋼水表面旋渦的中心位置、狀態(tài)特征量信息，實(shí)現(xiàn)了在連鑄現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜工況環(huán)境下對(duì)于特征信息的提?。?、設(shè)計(jì)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器，通過對(duì)分類器的訓(xùn)練隱式的發(fā)掘旋渦特征參量與下渣之間關(guān)系，正確的將特征參量分類到所對(duì)應(yīng)鋼水下渣狀態(tài)，最后通過下渣的狀態(tài)判斷控制大包滑動(dòng)水口調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了“未下渣、先檢測(cè)”的先驗(yàn)檢測(cè)功能，更有效的控制鋼水質(zhì)量及提高收得率。


圖I為基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)裝置系統(tǒng)組成圖；圖2為大包澆注狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案示意圖；圖3為本發(fā)明中圖像信號(hào)控制單元與工控機(jī)通信關(guān)系圖；圖4為按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練的三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；圖中的附圖標(biāo)記為1中間包；2鋼水；3保護(hù)套管；4滑動(dòng)水口 ；5大包；6鋼渣；7攝像頭；8圖像彳目號(hào)控制單兀；9水口控制單兀；10工控機(jī)。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖與具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述圖I中的基于鋼水2表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)裝置的硬件組成主要包括圖像采集系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)。圖像采集系統(tǒng)由用于采集大包5液面圖像信息的攝像頭7組成。由于系統(tǒng)應(yīng)用于連鑄生產(chǎn)線上，裝置安裝現(xiàn)場(chǎng)具有粉塵大的特點(diǎn)，因此需要在攝像頭7外面加防塵罩并且密封。圖像處理系統(tǒng)包括圖像信號(hào)控制單元8和工控機(jī)10，在圖像信號(hào)控制單元8集成了數(shù)據(jù)采集模塊、電源管理模塊、水口控制單元9和現(xiàn)場(chǎng)報(bào)警模塊。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)將攝像頭7采集的數(shù)據(jù)傳輸至工控機(jī)10，同時(shí)，數(shù)據(jù)采集模塊還需要采集中間包I、大包5的重量信息、水口開度信息。電源管理模塊給圖像信號(hào)控制單元8中的其他模塊提供電源。水口控制單元9用于從工控機(jī)10接收打開和關(guān)閉水口的信號(hào)并且控制水口的開閉?，F(xiàn)場(chǎng)報(bào)警模塊接收工控機(jī)10發(fā)送的下渣報(bào)警信號(hào)和電源管理模塊發(fā)送的電源報(bào)警信號(hào)并用聲光報(bào)警的方式提示現(xiàn)場(chǎng)操作人員。圖像信號(hào)先通過耐高溫屏蔽電纜傳遞到圖像信號(hào)控制單元8，再通過光纜傳輸?shù)焦た貦C(jī)10，工控機(jī)10通過圖像信號(hào)對(duì)大包5澆注狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。圖2所示的是基于鋼水2表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)方法的實(shí)現(xiàn)方式示意圖，圖像信號(hào)控制單元8和工控機(jī)10的具體通信關(guān)系如圖3所示，系統(tǒng)的通信包括電源輸入、信號(hào)輸入以及控制輸出三種。其實(shí)現(xiàn)流程是，電源管理模塊負(fù)責(zé)向圖像信號(hào)控制單元8中的其他模塊提供電源輸入信號(hào)，同時(shí)當(dāng)電源供電異常的時(shí)候，電源管理模塊會(huì)發(fā)送電源報(bào)警信號(hào)至現(xiàn)場(chǎng)報(bào)警模塊。由攝像頭7采集大包5液面圖像，這種用于模式識(shí)別的信號(hào)和中間包I、大包5的重量信號(hào)與水口開度信號(hào)一起上傳至信息采集模塊。信息采集模塊接受到信號(hào)之后將信號(hào)傳輸?shù)焦た貦C(jī)10。工控機(jī)10利用采集到的特征信息建立面向大包5澆注狀態(tài)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完成之后利用輸入信號(hào)對(duì)于大包5澆注狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。本實(shí)例中由攝像頭7采集鋼水2表面旋渦的二維圖像特征，對(duì)圖像進(jìn)行改進(jìn)并進(jìn) 行預(yù)處理、特征提取及特征識(shí)別，解決鋼水2表面旋渦的識(shí)別并獲取其位置及狀態(tài)信息。將經(jīng)旋渦圖像識(shí)別后于下渣密切相關(guān)的旋渦區(qū)域的面積，周長及旋渦狀態(tài)特征值做歸一化處理后表示的旋渦特征向量作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的四個(gè)節(jié)點(diǎn)，設(shè)定的三個(gè)出鋼含渣狀態(tài)參量構(gòu)成輸出節(jié)點(diǎn)，通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練的三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到三種出鋼含渣狀態(tài)。該實(shí)例的具體步驟如下所示步驟一將大包5內(nèi)形成的旋渦分為無渣旋渦、混渣旋渦和全渣旋渦3種狀態(tài)，這三種旋渦狀態(tài)分別對(duì)應(yīng)大包5澆注過程的正常澆注、混渣澆注和下渣3種狀態(tài)。步驟二 由攝像頭7采集鋼水2表面旋渦的二維圖像特征，通過松弛法圖像去噪、基于Sobel算子的圖像銳化進(jìn)行圖像預(yù)處理，通過基于幾何主動(dòng)輪廓模型的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱區(qū)域分割。利用能量泛函有效結(jié)合圖像信息通過閉合曲線的演化來完成圖像的分割，同時(shí)保證了目標(biāo)邊緣的連續(xù)性、閉合性，并且使用水平集表示克服了曲線演化過程中的拓?fù)潢P(guān)系變化難題，對(duì)形狀變化、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的目標(biāo)圖像區(qū)域分割相當(dāng)有效，恰能解決自由表面旋渦圖像中旋轉(zhuǎn)對(duì)稱區(qū)域的分割。基于Canny算子的流線邊緣及其方向檢測(cè)及旋轉(zhuǎn)中心定位進(jìn)行圖像特征的提取，具有較好的抗噪性能和較高的邊緣定位精度，且邊緣線形連接完整，因此可以最大程度的獲取圖像中流線邊緣信息并保證其可靠性。通過旋渦識(shí)別及旋渦狀態(tài)特征提取進(jìn)行自由表面圖像特征識(shí)別。所述自由表面漩渦圖像特征識(shí)別由條件I纏繞角條件，即纏繞角a=±2 π，記順時(shí)針為正；以及條件2流場(chǎng)中流體在相鄰區(qū)域內(nèi)應(yīng)滿足Z (Ii, Ii^1)e [(O, π/2)，ZCIi, Ii^1) e (-π/2，O)]來判定，通過同時(shí)滿足條件I與條件2則判定
為漩渦。所述纏繞角α = ( L, I,—^_/卜i I，其中N2為正方形模板被分成的塊數(shù)，
i=l =1
Ii為第i塊區(qū)域流線方向(即流水線切線方向)均值。步驟三經(jīng)旋渦圖像特征識(shí)別后，將與下渣密切相關(guān)的旋渦區(qū)域的面積，周長及旋渦狀態(tài)特征值做歸一化處理后表示的旋渦特征向量作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的四個(gè)節(jié)點(diǎn)，設(shè)定的三個(gè)出鋼含渣狀態(tài)參量構(gòu)成輸出節(jié)點(diǎn)，通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練的三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到三種出鋼含渣狀態(tài)。
所述三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為分為輸入層、中間隱層和輸出層，按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練步驟為(a)設(shè)計(jì)輸入層和輸出層輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)取決于旋渦特征向量的維數(shù)，將經(jīng)旋渦圖像識(shí)別后與下渣密切相關(guān)的旋渦區(qū)域的面積，周長及旋渦狀態(tài)特征值12做歸一化處理后表示為旋渦特征向量U=Iiu1, u2，u3，U4],從而作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的四個(gè)節(jié)點(diǎn)；旋渦區(qū)域的面積及周長的歸一化值為旋渦的瞬時(shí)面積及周長值比排水口面積及周長，旋渦狀態(tài)特征值ξ P ξ 2的歸一化值為ξ P ξ 2比8級(jí)灰度階值255 ;輸出節(jié)點(diǎn)為已設(shè)的三個(gè)出鋼含渣狀態(tài)參量，即無渣、混渣、全渣；(b)設(shè)定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)由于隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)太少會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)路容錯(cuò)性差難以正確分類訓(xùn)練樣本以外的特征向量，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)太多則會(huì)增加訓(xùn)練時(shí)間。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式
=)",+%+ (其中Iii為輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，IItl為輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，a為f 10之間的常熟)， 計(jì)算出隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的取值范圍；(C)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定后總誤差函數(shù)就完全由激勵(lì)函數(shù)決定了，采用S型函數(shù)f (X)=I/(l+e_kx)，當(dāng)k=l. 5時(shí)，訓(xùn)練的誤差小，收斂較快。經(jīng)過不斷的訓(xùn)練達(dá)到所需要求后，訓(xùn)練過程結(jié)束。本發(fā)明的技術(shù)依據(jù)是對(duì)于大包5澆注狀態(tài)的識(shí)別的顯著意義在于通過對(duì)于下渣時(shí)刻的提前獲取，達(dá)到控制進(jìn)入中間包I鋼渣6量的目的，因此最簡(jiǎn)單的劃分是將澆注狀態(tài)分為正常澆注和下渣兩種。然而，隨著大包5內(nèi)鋼水2液面的降低，在重力、克里奧利力以及初始流體擾動(dòng)的作用下，鋼流表面會(huì)逐漸形成自由表面旋渦。隨旋渦形成發(fā)展成一定規(guī)模后會(huì)將浮于鋼水2表面的鋼渣6卷入旋渦中心并帶至出流口進(jìn)入中間包1，從而不僅影響鋼坯質(zhì)量還會(huì)造成中間包I水口堵塞及降低連鑄坯質(zhì)量與鋼水2收得率。同時(shí)旋渦所挾帶的空氣增加了鋼水2 二次氧化時(shí)間而致使鋼坯質(zhì)量下降。這時(shí)鋼流的成分為鋼水2、鋼渣6和空氣，這一狀態(tài)處于正常澆注狀態(tài)和下渣狀態(tài)之間。綜合以上分析，將大包5澆注過程劃分為正常澆注、混渣澆注、下渣3種狀態(tài)。在大包5澆注過程中，隨著大包5內(nèi)鋼水2液面的降低，由于重力、克里奧利力以及初始流體擾動(dòng)的作用，鋼流表面會(huì)逐漸形成自由表面旋渦。隨旋渦形成發(fā)展成一定規(guī)模后會(huì)將浮于鋼水2表面的鋼渣6卷入旋渦中心并帶至出流口進(jìn)入中間包I。因此可通過準(zhǔn)確掌握自由表面旋渦發(fā)生位置及發(fā)展?fàn)顟B(tài)，從而采取旋渦的抑制措施對(duì)旋渦進(jìn)行有效的控制與消除，進(jìn)而降低帶來的危害。在本發(fā)明中，引入了圖像處理、識(shí)別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，在大包5澆注過程中，采集大包5液面圖像信息，對(duì)圖像進(jìn)行改進(jìn)并進(jìn)行預(yù)處理、特征提取及特征識(shí)別，解決鋼水2表面旋渦的識(shí)別并獲取其位置及狀態(tài)信息，并將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過標(biāo)準(zhǔn)樣本的訓(xùn)練，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的各個(gè)函數(shù)，從而得到大包5澆注過程的3個(gè)狀態(tài)。當(dāng)然，以上列舉的僅是本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例，顯然，本發(fā)明不限于以上實(shí)施例，還可以有許多變形。本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員能從本發(fā)明公開的內(nèi)容直接導(dǎo)出或聯(lián)想到的所有變形，均應(yīng)認(rèn)為是本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)方法，其特征在于，是在大包上方安裝攝像頭，并通過電纜依次連接至圖像信號(hào)控制單元和工控機(jī)；所述下渣檢測(cè)方法包括以下具體步驟 (A)將大包內(nèi)形成的旋渦分為無渣旋渦、混渣旋渦和全渣旋渦3種狀態(tài)，這三種旋渦狀態(tài)分別對(duì)應(yīng)大包澆注過程的正常澆注、混渣澆注和下渣3種狀態(tài)； (B)由攝像頭采集鋼水表面旋渦的二維圖像特征，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理；通過基于幾何主動(dòng)輪廓模型的旋轉(zhuǎn)對(duì)稱區(qū)域分割、基于Canny算子的流線邊緣、方向檢測(cè)及旋轉(zhuǎn)中心定位進(jìn)行圖像特征的提取，通過旋渦識(shí)別及旋渦狀態(tài)特征提取進(jìn)行自由表面圖像特征識(shí)別； (C)經(jīng)旋渦圖像特征識(shí)別后，將與下渣密切相關(guān)的旋渦區(qū)域的面積、周長及旋渦狀態(tài)特征值做歸一化處理后表示的旋渦特征向量作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的四個(gè)節(jié)點(diǎn)，以設(shè)定的三個(gè)出鋼含渣狀態(tài)參量構(gòu)成輸出節(jié)點(diǎn)，通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練的三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到三種出鋼含渣狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的下渣檢測(cè)方法，其特征在于，所述自由表面漩渦圖像特征識(shí)別由條件I纏繞角條件，即纏繞角a=±2 π，記順時(shí)針為正；以及條件2流場(chǎng)中流體在相鄰區(qū)域內(nèi)應(yīng)滿足Z (IpU e [(O, Ji/2), ZCIijIi-!) e (-π/2，O)]來判定，通過同時(shí)滿足條件I與條件2則判定為漩渦；所述纏繞角 其中N2為正方 形模板被分成的塊數(shù)，Ii為第i塊區(qū)域流水線切線方向均值。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的下渣檢測(cè)方法，其特征在于，所述圖像預(yù)處理過程包括松弛法圖像去噪以及基于Sobel算子的圖像銳化。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的下渣檢測(cè)方法，其特征在于，所述三層前饋網(wǎng)絡(luò)分類器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為分為輸入層、中間隱層和輸出層，按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練步驟為 (a)設(shè)計(jì)輸入層和輸出層輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)取決于旋渦特征向量的維數(shù)，將經(jīng)旋渦圖像識(shí)別后與下渣密切相關(guān)的旋渦區(qū)域的面積，周長及旋渦狀態(tài)特征值I、ξ2做歸一化處理后表示為旋渦特征向量u=[Ul，u2，u3，u4]，從而作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的四個(gè)節(jié)點(diǎn)；旋渦區(qū)域的面積及周長的歸一化值為旋渦的瞬時(shí)面積及周長值比排水口面積及周長，旋渦狀態(tài)特征值I1^ I2的歸一化值為ξ P ξ 2比8級(jí)灰度階值255 ;輸出節(jié)點(diǎn)為已設(shè)的三個(gè)出鋼含渣狀態(tài)參量，即無渣、混渣、全渣；(b)設(shè)定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式=)w,+K0+a (其中ni為輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，n0為輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，a為f 10之間的常熟)，計(jì)算出隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的取值范圍； (c)激勵(lì)函數(shù)采用S型函數(shù)f(X)=l/(l+e_kx)，經(jīng)過不斷的訓(xùn)練達(dá)到所需要求后，訓(xùn)練過程結(jié)束。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的下渣檢測(cè)方法，其特征在于，所述S型函數(shù)的k值取1.5。
6.一種用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求I所述方法的基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)裝置，包括圖像采集系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像采集系統(tǒng)是安裝在下端有滑動(dòng)水口的大包正上方的攝像頭，圖像處理系統(tǒng)包括圖像信號(hào)控制單元和工控機(jī)；攝像頭通過電纜與圖像信號(hào)控制單元連接，圖像信號(hào)控制單元通過光纜與工控機(jī)連接。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的下渣檢測(cè)裝置，其特征在于，所述圖像信號(hào)控制單元包括數(shù)據(jù)采集模塊、電源管理模塊、水口控制單元和現(xiàn)場(chǎng)報(bào)警模塊。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的下渣檢測(cè)裝置，其特征在于，所述水口控制單元一端與滑動(dòng)水口連接，另一端與工控機(jī)連接。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的下渣檢測(cè)裝置，其特征在于，所述攝像頭外裝有防塵罩并且密封。
全文摘要
本發(fā)明涉及冶金工業(yè)自動(dòng)化控制領(lǐng)域，旨在提供一種基于鋼水表面旋渦圖像識(shí)別的下渣檢測(cè)方法及裝置。該下渣檢測(cè)方法及裝置是在大包上方安裝攝像頭，并通過電纜依次連接至圖像信號(hào)控制單元和工控機(jī)，然后對(duì)圖像進(jìn)行處理和提取，從而得到三種出鋼含渣狀態(tài)。本發(fā)明從大包下渣提高了下渣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；通過自由表面旋渦的識(shí)別方法，獲得大包鋼水表面旋渦的中心位置、狀態(tài)特征量信息，實(shí)現(xiàn)了在連鑄現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜工況環(huán)境下對(duì)于特征信息的提取；實(shí)現(xiàn)了“未下渣、先檢測(cè)”的先驗(yàn)檢測(cè)功能，更有效的控制鋼水質(zhì)量及提高收得率。
文檔編號(hào)B22D11/18GK102921915SQ201210409049
公開日2013年2月13日 申請(qǐng)日期2012年10月23日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月23日
發(fā)明者李培玉 申請(qǐng)人:杭州譜誠泰迪實(shí)業(yè)有限公司