一种通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112734724A(43)申请公布日2021.04.30(21)申请号202110025585.2(22)申请日2021.01.08(71)申请人王玮佳地址200435上海市静安区保德路241弄83号202室(72)发明人王玮佳(74)专利代理机构北京化育知识产权代理有限公司11833代理人尹均利(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书1页说明书2页(54)发明名称一种通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统(57)摘要本发明提供一种通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统。所述通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统包括用于采集转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量持续性图片流的图像采集单元和用于对转炉炉口当前帧图像及持续性图片流的状态进行判断的图像处理单元。本发明提供的通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统具有能够自动对转炉炉内状态进行识别，代替了人工看火的过程，不受工人经验及劳动强度等条件的限制，看火效率和看火精度高，稳定性好的优点。CN112734724ACN112734724A权利要求书1/1页1.一种通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统，其特征在于，包括：用于采集转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量持续性图片流的图像采集单元和用于对转炉炉口当前帧图像及持续性图片流的状态进行判断的图像处理单元。2.根据权利要求1所述的通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统，其特征在于，所述图像采集单元包含工业摄像头、电源适配器、电源线、网线和计算机，所述工业摄像头置于转炉炉口正前方的主控室的墙壁上，覆盖整个可观察到的转炉炉口，所述工业摄像头用于采集转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量持续性图片流。3.根据权利要求2所述的通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统，其特征在于，所述图像处理单元包含电脑，所述电脑与所述图像采集单元连接，所述图像处理单元接收所述图像采集单元采集到的转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量持续性图片流，通过电脑中的深度学习看火算法，实时分析出当前转炉炉内的状态，并将分析结果反馈给转炉一级系统。4.根据权利要求3所述的通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统，其特征在于，所述图像处理单元中的深度学习看火算法，利用深度神经网络提取卷积特征，进行帧级别的分类，利用一段时间内的分类结果，通过相应投票规则分析当前视频段的状态，对转炉炉内状态进行识别。2CN112734724A说明书1/2页一种通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统技术领域[0001]本发明涉及炼钢技术领域，尤其涉及一种通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统。背景技术[0002]在钢厂生产作业中，转炉作为重要的生产环节，运转状态直接关系到后续产品生产环节和产品的质量。在转炉生产过程中经常会出现喷溅，甩渣，返干等现象。通过对转炉火焰以及喷溅，甩渣，返干等现象的识别，可以对当前生产环节做出判断，目前在钢厂生产环节中，为了保证转炉的生产质量。通过人为观察转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量等情况，对生产状态及时做出判断。目前对转炉炉口的变化状态大多集中在人力的观察和记录。并没有一种稳定有效的技术手段，高精度的识别出上述问题。[0003]目前对转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量等情况的检测，普遍采用人为观察的方式，工作强度大，工人容易视觉疲劳，尤其上夜班，实时性差，误检率高。[0004]因此，有必要提供一种新的通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统解决上述技术问题。发明内容[0005]本发明解决的技术问题是提供一种具有能够自动对转炉炉内状态进行识别，代替了人工看火的过程，不受工人经验及劳动强度等条件的限制，看火效率和看火精度高，稳定性好的通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统。[0006]为解决上述技术问题，本发明提供的通过深度神经网络完成实时监测转炉炉内状态的系统包括：用于采集转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量持续性图片流的图像采集单元和用于对转炉炉口当前帧图像及持续性图片流的状态进行判断的图像处理单元。[0007]优选的，所述图像采集单元包含工业摄像头、电源适配器、电源线、网线和计算机，所述工业摄像头置于转炉炉口正前方的主控室的墙壁上，覆盖整个可观察到的转炉炉口，所述工业摄像头用于采集转炉火焰及钢渣、钢液的形状、颜色、外观、数量持续性图片流。[0008]优选的，所述图像处理单元包含电脑，所述电脑与所述图像采集单元连