电解工艺异常的监测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种电解工艺异常的监测方法及系统，该方法包括：获取电解槽的热像图；基于语义分割网络模型，识别出所述热像图中的电解槽和极板，并对电解槽和极板进行温度标记和位置标记；基于目标识别算法，确定电解槽中温度异常的极板；其中，所述语义分割网络模型基于带有确定语义标签的电解槽的热像图样本进行训练后得到。通过本发明专利技术提供的电解工艺异常的监测方法及系统，能够实现对电解生产过程中极板异常情况的自动巡检，检测速度快、准确率高，不仅实现了电解工艺异常监测的完全机器自动化，更可大大减少金属电解时人工巡检工作对人体的伤害。

【技术实现步骤摘要】
电解工艺异常的监测方法及系统
本专利技术涉及金属电解
，尤其涉及一种电解工艺异常的监测方法及系统。
技术介绍
有色金属电解(精炼)行业，金属电解过程中，由于工艺操作条件及阴极、阳极物理规格等因素的影响，存在短路或开路等异常情况，导致电能消耗过大，电流效率降低，影响产量和质量，造成电力、人力和时间的浪费。为了监控短路和开路等异常，行业内普遍采用人工检测，即人工使用手持式巡检仪逐一排除。但是，采用人工检测，检测除障速度慢、准确率低，而且人工劳作强度大，电解液的毒害性和腐蚀性等还会伤害人体健康。除此之外，人工巡检时，工人工作态度、工作状态和工作能力等的不同，也会对检测准确率、效率等有较大的影响。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种电解工艺异常的监测方法及系统。第一方面，本专利技术提供一种电解工艺异常的监测方法，包括：获取电解槽的热像图；基于语义分割网络模型，识别出所述热像图中的电解槽和极板，并对电解槽和极板进行温度标记和位置标记；基于目标识别算法，确定电解槽中温度异常的极板；其中，所述语义分割网络模型基于带有确定语义标签的电解槽的热像图样本进行训练后得到。可选地，所述语义分割网络模型包括编码器、解码器以及编码器和解码器之间的连接层；所述编码器包含8个卷积层，每两个卷积层为一个卷积块，共4个卷积块，卷积层内使用1×5的卷积核，每个卷积块之间通过稠密块相连，稠密块之后通过一个最大池化层完成下采样；所述解码器包含4个卷积块，通过跳跃连接，将上采样结果与所述编码器中具有相同分辨率的子模块的输出进行连接，作为所述解码器中下一个子模块的输入，所述解码器中各子模块的输出分辨率通过上采样操作依次上升，直到与输入图像的分辨率一致。可选地，所述对电解槽和极板进行温度标记和位置标记，包括：对识别出的电解槽和极板进行倾斜补偿后，对电解槽和极板进行温度标记和位置标记。可选地，所述对电解槽和极板进行温度标记和位置标记之后，所述方法还包括：获取各电解槽中不同极板位置的温度值；将所述各电解槽中不同极板位置的温度值以及传感器监测的数据输入状态监测和早期预警模型，对电解工艺进行实时监测，并根据预警规则进行电解工艺异常预警。可选地，所述传感器包括电解槽壁侧壁温度传感器和电解质水平高度测量传感器。可选地，所述获取电解槽的热像图，包括：获取摄像头采集的电解槽的热像图，所述摄像头设置于电解槽上方的固定支架或移动式滑轨上。第二方面，本专利技术还提供一种电解工艺异常的监测系统，包括：多个边缘计算模块以及一台云端服务器；所述边缘计算模块包括摄像头、传感器、边缘计算主机和网关，所述边缘计算模块通过网关与所述云端服务器连接；其中，所述边缘计算主机用于获取所述摄像头采集的电解槽的热像图和所述传感器监测的数据，并执行如上所述第一方面所述的电解工艺异常的监测方法的步骤；或者，所述云端服务器用于接收各边缘计算主机传输的所述摄像头采集的电解槽热像图和所述传感器监测的数据，并执行如上所述第一方面所述的电解工艺异常的监测方法的步骤。第三方面，本专利技术还提供一种电解工艺异常的监测装置，包括：获取单元，用于获取电解槽的热像图；识别单元，用于基于语义分割网络模型，识别出所述热像图中的电解槽和极板，并对电解槽和极板进行温度标记和位置标记；确定单元，用于基于目标识别算法，确定电解槽中温度异常的极板。第四方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述第一方面所述的电解工艺异常的监测方法的步骤。第五方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述第一方面所述的电解工艺异常的监测方法的步骤。本专利技术提供的电解工艺异常的监测方法及系统，通过机器视觉相关算法对电解槽区域的热像数据进行分析，能够实现对电解生产过程中极板异常情况的自动巡检，检测速度快、准确率高，不仅实现了电解工艺异常监测的完全机器自动化，更可大大减少金属电解时人工巡检工作对人体的伤害。附图说明为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术提供的电解工艺异常的监测方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的摄像头固定方式的示意图之一；图3是本专利技术提供的摄像头固定方式的示意图之二；图4是本专利技术提供的语义分割网络模型的结构示意图；图5是本专利技术提供的电解工艺异常的监测系统的结构示意图；图6是本专利技术提供的电解工艺异常的监测装置的结构示意图；图7是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式本专利技术中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本专利技术中术语“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了监控短路和开路等异常，行业内普遍采用人工巡检的方法。但是，这种方法不仅检测除障速度慢、准确率低，而且人工劳作强度大，电解液的毒害性和腐蚀性等还会伤害人体健康。除此之外，人工巡检时，工人工作态度、工作状态和工作能力等的不同，也会对检测准确率、效率等有较大的影响。同时，人工巡检的方法只能确认异常情况，而无法对电解过程进行实时状态监控。当异常发生时，其危害已经产生，若能对电解过程实时监控，将大大提高生产效率、降低电解能耗。因此，为了解决有色金属电解时人工巡检的缺点和不足，本专利技术各实施例提供一种解决方案，能够实现对电解生产过程的实时状态监测及极板异常情况的自动巡检，检测速度快、准确率高，不仅实现了电解工艺状态监测和故障诊断的完全机器自动化，更可大大减少金属电解时人工巡检工作对人体的伤害。图1为本专利技术提供的电解工艺异常的监测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤100、获取电解槽的热像图；具体地，为了实现对电解生产过程的实时状态监测及极板异常情况的自动巡检，本专利技术实施例采用机器视觉相关算法对电解槽区域的热像数据进行分析，首先需要获取电解槽的热像图，可选的该热像图可以是通过摄像头拍摄的热像图片，通过定位装置(如固定支架或移动式滑轨)将摄像头本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电解工艺异常的监测方法，其特征在于，包括：/n获取电解槽的热像图；/n基于语义分割网络模型，识别出所述热像图中的电解槽和极板，并对电解槽和极板进行温度标记和位置标记；/n基于目标识别算法，确定电解槽中温度异常的极板；/n其中，所述语义分割网络模型基于带有确定语义标签的电解槽的热像图样本进行训练后得到。/n

【技术特征摘要】
1.一种电解工艺异常的监测方法，其特征在于，包括：
获取电解槽的热像图；
基于语义分割网络模型，识别出所述热像图中的电解槽和极板，并对电解槽和极板进行温度标记和位置标记；
基于目标识别算法，确定电解槽中温度异常的极板；
其中，所述语义分割网络模型基于带有确定语义标签的电解槽的热像图样本进行训练后得到。


2.根据权利要求1所述的电解工艺异常的监测方法，其特征在于，所述语义分割网络模型包括编码器、解码器以及编码器和解码器之间的连接层；
所述编码器包含8个卷积层，每两个卷积层为一个卷积块，共4个卷积块，卷积层内使用1×5的卷积核，每个卷积块之间通过稠密块相连，稠密块之后通过一个最大池化层完成下采样；
所述解码器包含4个卷积块，通过跳跃连接，将上采样结果与所述编码器中具有相同分辨率的子模块的输出进行连接，作为所述解码器中下一个子模块的输入，所述解码器中各子模块的输出分辨率通过上采样操作依次上升，直到与输入图像的分辨率一致。


3.根据权利要求1所述的电解工艺异常的监测方法，其特征在于，所述对电解槽和极板进行温度标记和位置标记，包括：
对识别出的电解槽和极板进行倾斜补偿后，对电解槽和极板进行温度标记和位置标记。


4.根据权利要求1或3所述的电解工艺异常的监测方法，其特征在于，所述对电解槽和极板进行温度标记和位置标记之后，所述方法还包括：
获取各电解槽中不同极板位置的温度值；
将所述各电解槽中不同极板位置的温度值以及传感器监测的数据输入状态监测和早期预警模型，对电解工艺进行实时监测，并根据预警规则进行电解工艺异常预警。


5.根据权利要求4所述的电...

【专利技术属性】
技术研发人员：姬洪福，曲佳佳，王禹，李晶，何文华，林佳乐，刘聪，李春喜，
申请(专利权)人：北京东方国信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11