本实用新型专利技术涉及一种基于图像动静态特征的转炉炼钢吹炼状态识别系统，包括图像采集模块、彩色图像火焰区域分割模块、彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块、基于图像特征的吹炼状态分类模块以及上位机监控模块。通过视频输入获取的原始图像帧，首先测量保留与火焰近似的像素实现分割；再分别提取四类图像特征：亮度特征、色度特征、纹理特征、以及光流场动态纹理特征，最后通过建立的广义回归神经网络对输入的特征进行分类识别，从而达到对吹炼阶段的判别和终点预报功能。本实用新型专利技术能够适应火焰具有的短暂稳态瞬间问题，具有较高的识别精度和低成本的优势，可用于不同规模的炼钢转炉，提高生产效率和减少原材料浪费。
【技术实现步骤摘要】
本技术涉及一种基于图像动静态特征的转炉炼钢吹炼状态识别系统，属于冶金自动化
技术介绍
钢铁工业是支撑国民经济发展的重要原材料产业，我国是世界上最大的钢铁生产国。在钢的总产量中，转炉钢产量的平均份额达到70％。终点控制是转炉后期的一个关键操作，是指控制钢水的含碳量和温度达到出钢的要求，准确实时的转炉吹炼终点判断一直是钢铁工业的难题之一，准确预报终点对提高钢厂生产效率、减少能源和原材料浪费、提高钢材质量具有重要意义。在吹炼的主吹阶段进行至85％左右，通过测量碳含量和温度值的方法调整二吹策略，使用副枪探测和经验判断是最为常见的数据检测方法，副枪浸入熔池内进行测温和取碳，或工人师傅根据目测倒炉取样检测，根据测量的数据调节吹氧量和转炉原料的添加量。对于吹炼后期的终点判断，一些钢铁企业采用红外激光穿过炉气发生的变化情况来判断终点的光电探测法，以及通过测定炉气化学成分的气体分析法等，这些方法所用的检测设备要长期在高温、腐蚀的环境中工作，气体标定周期短，采样头更换频繁，设备的使用和维护成本较高，难以在炼钢转炉行业推广使用。副枪控制具有较高的检测精度，但一般使用在120t以上的转炉中，难以满足我国以中小钢厂为主的现状，而且不能实现连续测量。智能终点判定方法以钢水检测数据作为模型输入矢量，以目标钢水成分、温度以及吹氧量为输出矢量，建立基于ELM、CBR、GMDH等模型的终点预报系统，智能终点预报方法大都利用炼钢过程中实际采集的吹炼数据，从原理上具有较好的实时性，但是现有方法都存在为获得准确数据而造成了成本增加或数据获取不及时等方面的问题。随着数字图像处理技术的迅速发展以及计算机处理性能的提高，以人工看火为基础的图像识别用于转炉终点判断得到了迅速的发展和应用。例如已有的基于灰度共生矩阵方法、基于颜色均值法等。已有方法在描述火焰静态特征方面取得 了一定的效果，但忽略了火焰的动态信息，而且实际看火的经验也表明，火焰动态特征能够体现吹炼不同阶段的剧烈度，可以作为碳氧化速率的反映。因此，融合火焰的静态和动态特征进而实现对吹炼终点的准确识别对提高生产效率和减少原材料浪费有重要的实际价值和意义。
技术实现思路
为了克服人工看火判定终点带来的不准确，补吹次数多，效率低，原材料浪费等问题，本技术提供一种基于图像动静态特征的转炉炼钢吹炼状态识别系统，以及避免使用烟气分析、光电分析等设备造价高，以及传统火焰图像识别没有考虑动态特性而影响识别率等问题。本技术通过下列技术方案实现：一种基于图像动静态特征的转炉炼钢吹炼状态识别系统，包括图像采集模块、彩色图像火焰区域分割模块、彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块、基于图像特征的吹炼状态分类模块以及上位机监控模块：图像采集模块用于实时拍摄火焰情况，并将拍摄的视频信号存储并传输至彩色图像火焰区域分割模块；彩色图像火焰区域分割模块用于将采集的视频信号分割为单独的彩色图像帧，对彩色图像中的火焰背景部分与火焰本体部分进行分割；彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块用于采集分割所得火焰本体部分的亮度信息、色度信息、纹理信息、以及光流场动态信息；基于图像特征的吹炼状态分类模块用于将彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块所采集的各类信息作为输入建立识别模型，并设置输出状态后，采集数据样本集对所建识别模型进行训练；进而对新采集的输入内容判断输出状态，将吹炼进入末期的输出状态发送至上位机监控模块；上位机监控模块用于发出信号提示。所述图像采集模块还包括摄像头、存储器及信号传输器。上述系统使用时，是经过下列步骤：(1)安装彩色摄像机，使其与人工看火的位置和角度保持一致，固定摄像头的位置、焦距等参数；固定摄像头的目的是为了保证摄取的彩色图像在帧间具有特征可比性和对动态特征描述的准确性；图像大小设定为与人眼感知能力相 当，图像过小影响特征提取的效果，图像过大影响算法处理速度；彩色摄像机所采集的实时视频信号通过信号采集卡与处理机相连；(2)处理机将采集的视频信号分割为单独的彩色图像帧，对彩色图像中的火焰背景与火焰本体进行分割，即将RGB彩色空间转换至均匀的L*a*b*空间，记红色(255,0,0)转换后为RLab，黄色(255,255,0)转换后为YLab，白色(255,255,255)转换后为WLab，设P为转换后图像中的一个像素，D为像素之间的欧几里得距离，根据公式则分割策略为：式中，DPI是指颜色空间转换后的图像一个像素与参考点像素之间的颜色色差值；I是指图像从RGB颜色转换到Lab颜色后的一个像素，这个像素有三个分量，分别是L，a，b；T为控制相似度的阈值；再将的部分作为火焰本体，其他部分作为火焰背景进行分割；(3)将步骤(2)所得火焰本体部分用于采集亮度信息、色度信息、纹理信息、以及光流场动态信息：①采集亮度信息B：设I(i,j)为分割后的火焰区域像素，则亮度特征B＝(ΣI(i,j))/(Count)，其中B为亮度特征，Count为区域像素个数，i,j为像素的位置，也就是在图像中的坐标；②采集色度信息S：取RGB空间中各分量的颜色三阶矩能有效反映吹炼时期熔池元素的氧化次序，单分量i下的三阶矩为式中，pi,j为彩色图像第i个颜色通道分量中灰度为j的像素出现的概率，i 为表示彩色图像的第i个分量，j为表示图像的灰度值，si为图像的颜色矩特征，μi为相关参数；③采集纹理信息ASM：利用灰度差分统计方法描述静态纹理复杂度，设(x,y)为图像中的一点，与点(x+Δx,y+Δy)之间的灰度差值为gΔ(x,y)＝g(x,y)-g(x+Δx,y+Δy)，设灰度差分的所有可能取值为m级，令点(x,y)在所给火焰图像区域内移动，累计gΔ(x,y)取不同值的次数，作出gΔ(x,y)的直方图，由直方图可知，gΔ(x,y)取值的概率为pΔ(i)；其中，点(x+Δx,y+Δy)是值像素(x,y)周围的一个点，该点与值像素(x,y)的距离为Δx和Δy；采用提取角度方向二阶矩ASM反映图像灰度分布的均匀程度，如果相近的像素灰度值差异较大，则ASM值越大，说明纹理越粗糙；纹理特征与熔池内化学元素的氧化程度有关，燃烧越剧烈纹理粗糙度越高；④采集光流场动态信息Ent：为了描述吹炼过程中火焰动态信息，特别是后期的火焰频闪特征，首先需要建立火焰动态变化的描述模型，采用光流场建立闪烁过程，按照光流计算的基本假设为微小运动和亮度恒定，得到I(x,y,t)＝I(x+dx,y+dy,t+dt)，在相邻帧之间将像素亮度恒定的点在限定区域内连线，构造出帧间光流图F；F记录了火焰在连续变化过程的剧烈度，对F进行特征表示和描述可反映频闪等信息；其中，x,y是指图像中点的坐标，t为是连续图像的时间轴，这是因为视频是由连续时间轴上的图像构成的，dx表示x轴的位移，dy表示y轴的位移，dt表示t轴的位移，I是视频流中当时间为t时刻的图像帧；对帧间光流图，采用灰度共生矩阵描述其特征，其计算过程中方向取0°,45°,90°,135°，步长step＝1以适应火焰的随机微纹理的特点，设M为得到的灰度共生矩阵，采用熵值描述其特征，计算为火焰的 动态信息；其中，i，j为图像中像素的坐标；(4)采用广义回归神经网络建立识别模型，步骤(3)采集的已有特征向量V＝本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于图像动静态特征的转炉炼钢吹炼状态识别系统，其特征在于包括顺序连接的图像采集模块、彩色图像火焰区域分割模块、彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块、基于图像特征的吹炼状态分类模块以及上位机监控模块：图像采集模块包括摄像头、存储器及信号传输器，用于实时拍摄火焰情况，并将拍摄的视频信号存储并传输至彩色图像火焰区域分割模块；彩色图像火焰区域分割模块用于将采集的视频信号分割为单独的彩色图像帧，对彩色图像中的火焰背景部分与火焰本体部分进行分割；彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块用于采集分割所得火焰本体部分的亮度信息、色度信息、纹理信息、以及光流场动态信息；基于图像特征的吹炼状态分类模块用于将彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块所采集的各类信息作为输入建立识别模型，并设置输出状态后，采集数据样本集对所建识别模型进行训练；进而对新采集的输入内容判断输出状态，将吹炼进入末期的输出状态发送至上位机监控模块；上位机监控模块用于发出信号提示。
【技术特征摘要】
1.一种基于图像动静态特征的转炉炼钢吹炼状态识别系统，其特征在于包括顺序连接的图像采集模块、彩色图像火焰区域分割模块、彩色火焰图像动静态特征表示与描述模块、基于图像特征的吹炼状态分类模块以及上位机监控模块：图像采集模块包括摄像头、存储器及信号传输器，用于实时拍摄火焰情况，并将拍摄的视频信号存储并传输至彩色图像火焰区域分割模块；彩色图像火焰区域分割模块用于将采集的视频信号分割为单独的彩色图像帧，对彩色图像中的火焰背景部...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，巫乔顺，皮坤，陈甫刚，
申请(专利权)人：云南昆钢集团电子信息工程有限公司，
类型：新型
国别省市：云南;53
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。