高炉出渣铁状态在线检测方法.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CN110184401A(43)申请公布日2019.08.30(21)申请号201910388544.2C21B7/24(2006.01)(22)申请日2019.05.10(71)申请人柳州钢铁股份有限公司地址545002广西壮族自治区柳州市北雀路117号(72)发明人李宏玉郑雷苏志祁莫朝兴祝和利唐志宏潘晶李明亮陆建华邹优虎邓顺覃江能颜宵飞(74)专利代理机构北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11624代理人李景辉(51)Int.Cl.C21B5/00(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图3页(54)发明名称高炉出渣铁状态在线检测方法(57)摘要本发明提供了一种高炉出渣铁状态在线检测方法，所述高炉出渣铁状态在线检测方法包括：安装成像装置，采集高炉炉前出铁状态和出渣状态的原始视频图像；将采集的原始视频图像传回采集站，对原始视频图像数据化并进行数据分析处理，得到分析结果；展示分析结果。本发明用于高炉冶炼生产实践，实时掌握高炉炉前出渣铁状况，实现高炉炉前精细化操作和管理。CN110184401ACN110184401A权利要求书1/2页1.一种高炉出渣铁状态在线检测方法，其特征在于，所述高炉出渣铁状态在线检测方法包括：安装成像装置，采集高炉炉前出铁状态和出渣状态的原始视频图像，格式为RGB格式；将采集的原始视频图像传回采集站，对原始视频图像数据化，由RGB格式转换为HSV格式，并进行数据分析处理，得到分析结果；展示分析结果。2.如权利要求1所述的高炉出渣铁状态在线检测方法，其特征在于，所述高炉出渣铁状态在线检测方法具体包括：步骤A:在高炉出铁场和运渣皮带上方安装成像装置和照明装置，依据需要检测的铁口和皮带渣量来调整设定摄像头方位；步骤B:用成像装置得到的高炉出铁场和/或运渣皮带上每一帧视频图像，视频图像的格式为RGB格式，存储在采集站；成像装置每秒拍摄24帧视频图像；步骤C:对采集站采集到的每一帧视频图像进行HSV色彩模型转换并保存；步骤D:对经过HSV色彩模型转换的每一帧视频图像进行图像滤波和像素矩阵方阵化处理，得到每一帧图像的像素矩阵灰度特征值并保存；步骤E:求解统计每一帧图像的像素矩阵灰度特征值，得到每一帧图像的灰度特征值的最大连通面积并保存；步骤F:将采集站保存的时间连续的20帧图像的灰度特征值最大连通面积进行K值计算：K为高炉出渣铁趋势值，无量纲，其中x(i)就是1到20组成的数组，x(i)＝[1,2,3,…,20]；tzmj(i)为对应20帧图像的灰度特征值最大连通面积，单位为像素；avg(x,20)代表x(i)从1取到20的平均数；avg(tzmj,20)指所取的20个连通面积的平均数，步骤G:根据K值计算结果，判断高炉出渣铁状态。3.如权利要求2所述的高炉出渣铁状态在线检测方法，其特征在于，统计当前帧以前的20帧图像的K值>a1的个数countk1，，当countk1>b1且tzmj>c1时，判断为开铁口状态；统计当前帧以前的20帧图像的K值>a2的个数countk2，当countk2>b2且tzmj<c2时，判断为堵铁口状态；统计当前帧以前的20帧图像的K值>a3的个数countk3，当countk3>b3且tzmj>c3时，判断为来渣状态；堵口状态和出完渣状态同步；a1、b1、c1，a2、b2、c2,、a3、b3、c3都是为阀值，无量纲。4.如权利要求2所述的高炉出渣铁状态在线检测方法，其特征在于，步骤D包括：对出铁、出渣信号不明显的图像特征进行剪切滤波处理。5.如权利要求2所述的高炉出渣铁状态在线检测方法，其特征在于，步骤D还包括：将剪切滤波后的图像像素矩阵补齐为方阵。6.如权利要求2所述的高炉出渣铁状态在线检测方法，其特征在于，步骤E包括：选取每一帧图像的像素矩阵灰度特征的色调、饱和度、明度进行先膨胀后腐蚀的闭运算，求得所述2CN110184401A权利要求书2/2页灰度特征值的最大连通面积。7.如权利要求6所述的高炉出渣铁状态在线检测方法，其特征在于，通过OpenCV的形态学变换morphologyEx函数实现，函数中输入闭运算参数实现膨胀后腐蚀用于去除图像中的暗点。3CN110184401A说明书1/4页高炉出渣铁状态在线检测方法技术领域[0001]本发明涉及冶金领域，具体涉及高炉出渣铁检测方法，特别是一种高炉出渣铁状态在线检测方法。背景技术[0002]在高炉冶炼过程中，从炉顶不断加入的高炉原燃料经过一系列的气-固-液三相反应连续生成铁水和炉渣存积在炉缸里，当炉缸内渣铁不能及时排除，随着存储量增加，炉缸内空间减少，导致出现高炉风压升高、透气性恶化等现象，甚至导致风口烧损、炉况失常等恶性事故。炉前作业的主要任务就是