一种改进的转炉出钢下渣检测方法及其应用

果表明,所提出的算法在提高检测准确率和减小钢包平均渣厚方面效果显著。在试验的过程中,仍然存在个别炉次报警异常,主要原因是在出钢中后期受到了卷渣现象的影响。虽然提出了利用加权平均的方法来最终确定下渣量,但卷渣现象导致下渣持续时间可以长达3~5s,本改进算法也未能100%消除卷渣所带来的影响。因此,后续的研究工作将围绕通过引入神经网络的算法对于卷渣等特殊状态进行动态模式识别,以进一步提高下渣检测系统检测的准确率。参考文献:[1]JuliusE,TheissenW,BlockFR.icSlagDetectionSystem[J].WorldSteelandMetalworking,1987,107(9):56.[2]李培玉,甘涛,沈国振.基于红外热成像原理的嵌入式下渣检测方法[J].钢铁研究学报,2010,22(7):59.[3]RauH,RopV.ApplicationofThermographicSlagDetection[J].IngoMPTMetallurgicalPlantandTechnologyInternational:Germany,2002,25(1):52.[4]FelzenszwalbPF,HuttenloeherDP.EfficientGraph-BasedImageSegmentation[J].puterVision,2004,59(2):167.[5]罗玲,解梅,陈杉.基于多尺度形态滤波的分水岭图像分割方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(2):168.[6]孙庆杰,吴恩华.基于矩形拟合的人体检测[J].软件学报,2003,14(8):1388.[7]孙兴洪,蒋小弟.宝钢炼钢厂转炉挡渣工艺技术的发展[J].宝钢技术,2010(2):58.Forpersonaluseonlyinstudyandresearch;mercialuse