基于图像处理的黏结漏钢可视化检测方法

作     者：刘宇 王旭东 杜凤鸣 孔令伟 姚曼 张晓兵 LIU Yu;WANG Xudong;DU Fengming;KONG Lingwei;YAO Man;ZHANG Xiaobing

作者机构：大连理工大学材料科学与工程学院辽宁大连116024 东北电力大学机械工程学院吉林吉林132012 江苏沙钢集团江苏张家港215625 

出 版 物：《中南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Central South University:Science and Technology)

年 卷 期：2016年第47卷第2期

页      面：380-385页

核心收录：

学科分类：080602[工学-钢铁冶金] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51004012) 国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2009AA04Z134) 中国博士后科学基金资助项目(2012M520621 2013T60511)~~ 

主　　题：连铸 黏结漏钢 图像处理 可视化检测 

摘      要：基于板坯连铸结晶器温度在线监控系统,在实现结晶器温度及其变化速率热成像的基础上,借助阈值分割算法对温度变化的可疑区域进行提取,并采用八连通判别算法对异常区域进行区分和标记,开发基于计算机图形学的结晶器黏结漏钢可视化预报方法。以此为基础,从异常区域的位置、扩展、移动以及形状等方面,归纳和提炼结晶器黏结的共性特征,并与伪黏结进行区分。实验结果表明:基于图像处理的黏结漏钢预报方法,能够将伪黏结有效剔除,直观呈现异常发生和传播的全部过程及其典型特征,为异常在线诊断和准确预报提供先进手段,对于促进连铸生产的智能化、可视化控制水平具有积极意义。