作者：姚煜1刘漫贤2张兆杰3丁丁1王林浩4刘洋5

作者单位：1. 南京天祥智能设备科技有限公司研发部2. 中国科学院自动化研究所3. 天地科技股份有限公司储装事业部4. 冀中能源邢矿集团公司冀中工程技师学院5. 北京科技大学设计研究院有限公司

刊名：中国冶金

ISSN：1006-9356

出版年：2021-05-14

卷：31

期：5

起页：104-110

止页：

分类号：TF777;TP212

语种：中文

关键词：钢包裸浇检测;红外测温;机器视觉;深度学习;目标检测;

内容简介

钢包浇注时,其保护套管容易发生断裂和脱落,造成钢水大范围的飞溅,严重影响到钢坯的生产质量。为了有效监控钢包浇注状态,研究了基于红外测温的钢包浇注状态检测方法。通过试验验证钢包正常浇注状态和裸浇状态有较大的温度差异,可通过设置温度阈值实现钢包浇注状态的有效分类。同时,研究了基于深度学习的钢包浇注状态分类方法,通过中值滤波和平均灰度级-梯度二维Otsu分割方法对钢包浇注图像进行预处理,再基于YOLO v3改进的目标检测算法完成了模型的训练。试验结果表明,该方法预测的钢包裸浇准确率为99.2%,具有更好的泛化性能。基于以上研究,开发了一套钢包裸浇检测设备,实现了浇注状态的准确报警,具备良好的现场应用效果。