图模型火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115937534A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202210666997.9G06V10/82(2022.01)(22)申请日2022.06.13G06N3/04(2023.01)C21C5/28(2006.01)(71)申请人昆明理工大学地址650093云南省昆明市五华区学府路253号(72)发明人刘辉刘旭琛李恒薛晓军赵安陈棕鑫周笑宇郑炜(74)专利代理机构昆明合盛知识产权代理事务所(普通合伙)53210专利代理师康智明(51)Int.Cl.G06V10/44(2022.01)G06V10/54(2022.01)G06V10/56(2022.01)G06V10/764(2022.01)权利要求书3页说明书9页附图2页(54)发明名称图模型火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法(57)摘要本发明公开图模型火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，涉及转炉火焰终点碳含量技术领域；为解决由于火焰变化复杂而转炉炼钢终点炉口火焰图像彩色纹理特征多方向多尺度不规则的特征提取难点，应对终点碳含量不同对应火焰图像相似性高而相近碳含量的火焰图像难以区分的问题，首先，将HSI空间下火焰图像映射到相位空间来增强空间位置关联信息；其次，基于复杂网络给出一种反映不同尺度顶点间连续变化的导数关系权重公式，结合方向信息构建炉口火焰图像的多尺度不规则方向加权彩色纹理复杂网络；最后，计算顶点方向加权度特征量化复杂网络拓扑连接模式，构建炉口火焰的DDMCN特征，建立KNN回归模型预测终点碳含量。CN115937534ACN115937534A权利要求书1/3页1.图模型火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，具体步骤如下：步骤1、采集转炉炼钢实际生产中工业相机拍摄的不同炉次下炉口火焰视频；步骤2、将拍摄的视频以帧为单位采样得到火焰图像数据集，作为实验数据，标签为转炉炼钢终点时刻采用副枪检测技术测得的钢水碳含量值；其特征在于：步骤3、使用导数非线性映射方向加权多层复杂网络描述火焰图像数据集中火焰的彩色纹理特征；步骤4、将提取的彩色纹理特征输入到KNN回归模型预测终点碳含量，并通过五折交叉验证方式取得转炉终点碳含量预测结果。2.如权利要求1所述的图模型火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，其特征在于：所述步骤3中构建炉口火焰图像复杂网络方向加权彩色纹理特征，提取炉口火焰的多尺度不规则方向细节信息，提取过程具体为：步骤3.1、去除炉口边界信息后构造火焰图像相位空间映射图谱；步骤3.2、基于复杂网络定义一种反映不同尺度顶点连续变化的导数信息权重公式，融合方向信息，构建炉口火焰图像的多尺度不规则方向加权彩色纹理复杂网络描述符，结合火焰图像HSI空间各颜色通道信息和高阶局部导数，构造方向加权多层网络模式；步骤3.3、计算描述顶点方向连接信息的方向加权度特征量化火焰图像复杂网络拓扑连接模式，构建炉口火焰图像彩色纹理特征，提取炉口火焰的多尺度不规则方向细节信息。3.根据权利要求2所述的图模型火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，其特征在于，所述步骤3.1中，除炉口边界信息后构造火焰图像相位空间映射图谱的具体步骤为：步骤3.1.1、通过最大类间方差法分割去除火焰之外的其他部分。步骤3.1.2、构造局部纹理的空间互信息，通过相位形式进一步描述火焰纹理复杂的空间变化。在H、S、I颜色通道分别计算相位图谱以统计局部火焰区域的结构差异。如图2(a)所示，为保存原有图像的有用信息统计局部火焰特性，将图像分成若干非重叠h×w的小块并计算块内的相位值，火焰图像可描述为相位形式，其数学表达式如下式(1)所示:式中，gmean表示火焰图像局部块中心点像素周围像素的平均值如式(2)所示，gi,j表示周围像素点的强度值，θmap表示转换后的相位值，通过整合周围像素点与平均值构成火焰图像的空间域表示。4.根据权利要求2所述的图模型火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，2CN115937534A权利要求书2/3页其特征在于，所述步骤3.2中，构建炉口火焰图像的多尺度不规则方向加权彩色纹理复杂网络描述符的具体步骤为：步骤3.2.1、将火焰图像的相位图谱建模网络；若存在火焰图像I某一颜色通道转换的相位空间图谱θmap宽度x和高度y共x*y个像素，即x*y个顶点，则每个像素的相位值作为顶点的值；步骤3.2.2、结合顶点之间的导数信息权重公式和方向信息构造网络连接规则；考虑一组顶点间的导数信息，将火焰图像相位空间图谱复杂网络顶点对vi和vj、vk之间的连接权重定义为vi和vj、vk之间的强度差经过导数映射后的值，则其计算如式(3‑4)所示:式中为顶点vi和vj、vk之间的一阶导数关系和