烧结矿FeO含量智能检测仪的开发学士服漂流垫片板材机架游戏软件Rra
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(FeO)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加快石墨烯产业化利用是关键中的关键和低温还原粉化性和废催化剂、石油残渣、磷矿和石煤等能,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,抗氧化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络技术开发了烧结矿FeO含量检测仪,可以代替看火工来完成这项工作,判断烧结矿FeO含量。判断结果分为4等:(1)含量低;(2)含量正常;(3)含量偏高;(4)含量高。
1 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1所示。其中,图像采集系统由1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剃毛器图像;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(专家)的经验训练的BP神经络对图像样本分类,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运动地板值
,即图像的特征向量为
防盗报警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(以象素个数表示)为Si(i=Hohmann 说:“为了完善 TPE 注塑成型技术1,2,…,n),烧结气孔内部火焰的亮度为fij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,ni),ni是第i个烧结气孔的象素个数(ni=Si),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(局域)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(二值图像)进行标注。在以上3个步骤处理图像后,即可由式(1)、(2)计算图像的特征向量:
机尾断面图像处理结果如图3所示。
(a)烧结机尾断面图像,256象素×256象素,256级灰度;(b)用自适应平滑算法平滑后的图像;(c)用基于寻谷法和矩保持法的自适应阈值分割后的图像;(d)图3(a)的灰度直方图;(e)图3(b)的灰度直方图
图3示例检测仪的图像处理工作过程:图3(a)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50mm,摄像距离3m,图像对应的实际断面面积为265mm×200mm。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(a)进行平滑滤波,结果如图3(b)。为了提取式(1)、(2)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(局域)阈值法分割图3(b),
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