一种基于制造技术

本发明专利技术涉及稀土金属电解生产领域，尤其涉及一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于Farneback
‑
GRU的稀土熔盐反应状态识别方法


[0001]本专利技术涉及稀土金属电解生产领域，尤其涉及一种基于
Farneback
‑
GRU
的稀土熔盐反应状态识别方法
。

技术介绍

[0002]在稀土金属电解生产过程中，技术人员对熔盐反应状态的准确把控能为优化电解控制和提高电解产品质量提供关键的反馈参数；在氟化稀土熔盐体系中，反应状态主要分为反应充分和反应不充分两类；当前，稀土熔盐反应状态的识别主要依赖一线技术人员经验知识根据熔盐反应剧烈程度的来判断熔盐的反应状态，而在实际生产活动中人的技术水平的高低对安全生产有很大的影响
。
[0003]因此，寻求一种有效的稀土熔盐反应状态识别方式对优化电解工艺和提高生产安全系数具有重要意义
。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术中主要依赖一线技术人员经验知识根据熔盐反应剧烈程度的来判断熔盐的反应状态，无法精准的判断反应状态是否充分的缺点，本专利技术提供了一种基于
Farneback
‑
GRU
的稀土熔盐反应状态识别方法
。
[0005]本专利技术的技术实施方案为：一种基于
Farneback
‑
GRU
的稀土熔盐反应状态识别方法，其特征在于包括如下步骤：
[0006]S1
：由二自由度视觉云台采集获得稀土熔盐视频流的图像信号；
[0007]S2r/>：通过
Farneback
光流法分析稀土熔盐视频流两帧图像间的位移；
[0008]S3
：向所述位移使用的两帧图像间的位移计算公式内通过计算误差优化方法得到运动场分布特征，所述稀土熔盐速度特征为带时间序列信息的向量化归一化速度特征；
[0009]S4:
进行将运动场分布特征的像素单位转化为实际物理场尺度的尺度变换；
[0010]S5:
对运动场分布特征进行降低电流脉冲噪声和环境随机噪声的中值滤波；
[0011]S6:
通过使用门控循环单元神经网络对运动场分布特征的实际物理尺度处理得到准确的稀土熔盐反应状态
。
[0012]优选地，所述二自由度云台由两个舵机驱动进行三维空间运动，所述二自由度云台上搭载了彩色工业相机，所述彩色工业相机传感器类型为
CMOS
，所述彩色工业相机拍摄像素为
130
万，所述彩色工业相机最高帧率可达
90fps。
[0013]优选地，所述
Farneback
光流法提取稀土熔盐速度场特征的步骤如下：
[0014]设图像领域信息表达式为：
[0015]f(x)
＝
x
T
Ax+b
T
x+c
[0016]若前一帧图像的领域信息表达式为：
[0017]f1(x)
＝
x
T
A1x+b
1T
x+c1[0018]假设后一帧图像产生了位移
d
，基于光流基本假设：图像梯度恒定和局部光流恒
定，其图像领域信息可表示为：
[0019][0020]根据假设，上述多项式系数相等：
[0021]A2＝
A1[0022]b2＝
b1‑
2A1d
[0023][0024]由上式可得图像位移计算公式：
[0025][0026]上式推导出两帧图像间的位移计算公式，引入局部多项式来替代设图像领域信息表达式中的全局多项式；对两幅图进行局部多项式展开，分别获得两幅图的展开系数
A1(x)、b1(x)、c1(x)
和
A2(x)、b2(x)、c2(x)
；基于光流假设应该满足
A2
＝
A1
，做以下近似以减小误差：
[0027][0028]此外，引入
Δ
b(x):
[0029][0030]此时，位移计算公式由图像位移计算公式更新为：
[0031]A(x)d(x)
＝
Δ
b(x)
[0032]设图像位移变化足够缓慢，那么
d(x)
需满足以下函数的最小化目标：
[0033][0034]式中，
w(
Δ
x)
为图像像素点对应的权重参数；由最小二乘法可得位移计算公式：
[0035]d(x)
＝
(∑wA
T
A)
‑1∑wA
T
Δ
b
[0036]建立8参数
2D
运动参数化模型：
[0037]d
x
(x,y)
＝
a1+a2x+a3y+a7x2+a8xy
[0038]d
y
(x,y)
＝
a4+a5x+a6y+a7x2+a8xy
[0039]上式可由矩阵的形式表示：
[0040]d
＝
Sp
[0041][0042]p
＝
(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8)
T
[0043]将运动参数化模型代入中可得新的加权最小二乘表达式：
[0044][0045]根据最小二乘法求解，参数化模型可表示为：
[0046][0047]求解参数化模型的过程先分别计算和加权平均求解出位移
d
；上述参数化模型计算两帧图像间的位移变化，引入先验位移来更新模型和图像金字塔技术来构建多分辨率输入图像
。
[0048]优选地，计算误差优化方法为引入局部多项式来替代设图像领域信息表达式中的全局多项式；对两幅图进行局部多项式展开，分别获得两幅图的展开系数
A1(x)、b1(x)、c1(x)
和
A2(x)、b2(x)、c2(x)
；基于光流假设应该满足
A2
＝
A1
，但实际中需要做以下近似以减小误差：
[0049][0050]此外，引入
Δ
b(x):
[0051][0052]此时，位移计算公式由图像位移计算公式更新为：
[0053]A(x)d(x)
＝
Δ
b(x)
[0054]由于位移计算公式对每个像素进行计算会带来庞大的计算量，缩小图像计算的邻域范围，设图像位移变化足够缓慢，那么
d(x)
需满足以下函数的最小化目标：
[0055][0056]式中，
w(
Δ
x)
为图像像素点对应的权重参数；由最小二乘法可得位移计算公式：
[0057]d(x)
＝
(∑wA
T
A)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
Farneback
‑
GRU
的稀土熔盐反应状态识别方法，其特征在于包括如下步骤：
S1:
由二自由度视觉云台采集获得稀土熔盐视频流的图像信号；
S2:
通过
Farneback
光流法分析稀土熔盐视频流两帧图像间的位移；
S3:
向所述位移使用的两帧图像间的位移计算公式内通过计算误差优化方法得到运动场分布特征，所述稀土熔盐速度特征为带时间序列信息的向量化归一化速度特征；
S4:
进行将运动场分布特征的像素单位转化为实际物理场尺度的尺度变换；
S5:
对运动场分布特征进行降低电流脉冲噪声和环境随机噪声的中值滤波；
S6:
通过使用门控循环单元神经网络对运动场分布特征的实际物理尺度处理得到准确的稀土熔盐反应状态
。2.
根据权利要求1所述的一种基于
Farneback
‑
GRU
的稀土熔盐反应状态识别方法，其特征在于，所述二自由度云台由两个舵机驱动进行三维空间运动，所述二自由度云台上搭载了彩色工业相机，所述彩色工业相机传感器类型为
CMOS
，所述彩色工业相机拍摄像素为
130
万，所述彩色工业相机最高帧率可达
90fps。3.
根据权利要求2所述的一种基于
Farneback
‑
GRU
的稀土熔盐反应状态识别方法，其特征在于，所述
Farneback
光流法提取稀土熔盐速度场特征的步骤如下：设图像领域信息表达式为：
f(x)
＝
x
T
Ax+b
T
x+c
若前一帧图像的领域信息表达式为：
f1(x)
＝
x
T
A1x+b
1T
x+c1假设后一帧图像产生了位移
d
，基于光流基本假设：图像梯度恒定和局部光流恒定，其图像领域信息可表示为：根据假设，上述多项式系数相等：
A2＝
A1b2＝
b1‑
2A1d
由上式可得图像位移计算公式：上式推导出两帧图像间的位移计算公式，引入局部多项式来替代设图像领域信息表达式中的全局多项式；对两幅图进行局部多项式展开，分别获得两幅图的展开系数
A1(x)、b1(x)、c1(x)
和
A2(x)、b2(x)、c2(x)
；基于光流假设应该满足
A2
＝
A1
，做以下近似以减小误差：此外，引入
Δ
b(x):
此时，位移计算公式由图像位移计算公式更新为：
A(x)d(x)
＝
Δ
b(x)
设图像位移变化足够缓慢，那么
d(x)
需满足以下函数的最小化目标：式中，
w(
Δ
x)
为图像像素点对应的权重参数；由最小二乘法可得位移计算公式：
d(x)
＝
(∑wA
T
A)
‑1∑wA
T
Δ
b
建立8参数
2D
运动参数化模型：
d
x
(x,y)
＝
a1+a2x+a3y+a7x2+a8xyd
y
(x,y)
＝
a4+a5x+a6y+a7x2+a8xy
上式可由矩阵的形式表示：
d
＝
Spp
＝
(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8)
T
将运动参数化模型代入中可得新的加权最小二乘表达式：根据最小二乘法求解，参数化模型可表示为：求解参数化模型的过程先分别计算和加权平均求解出位移
d
；上述参数化模型计算两帧图像间的位移变化，引入先验位移来更新模型和图像金字塔技术来构建多分辨率输入图像
。4.
根据权利要求3所述的一种基于
Farneback
‑
GRU
的稀土熔盐反应状态识别方法，其特征在于，计算误差优化方法为引入局部多项式来替代设图像领域信息表达式中的全局多项式；对两幅图进行局部多项式展开，分别获得两幅图的展开系数
A1(x)、b1(x)、c1(x)
和
A2(x)、b2(x)、c2(x)
；基于光流假设应该满足
A2
＝
A1
，但实际中需要做以下近似以减小误差：此外，引入
Δ
b(x):
此时，位移计算公式由图像位移计算公式更新为：
A(x)d(x)
＝
Δ
b(x)
由于位移计算公式对每个像素进行计算会带来庞大的计算量，缩小图像计算的邻域范围，设图像位移变化足够缓慢，那么
d(x)
需满足以下函数的最小化目标：由最小二乘法可得位移计算公式：
d(x)...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾波华，李嘉豪，陈鑫宇，涂远泯，曹乐乐，
申请(专利权)人：赣州职业技术学院，
类型：发明
国别省市：