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题名基于烧结机尾红外热图像特征的烧结完成度智能识别
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作者
哈奉伶
潘冬
余浩洋
蒋朝辉
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机构
中南大学自动化学院
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出处
《烧结球团》
北大核心
2023年第6期44-53,共10页
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基金
国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(61927803)
长沙市自然科学基金资助项目(kq2202075)
湘江实验室重大项目(22XJ01005)。
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文摘
烧结完成度是烧结热状态的直观体现,其精准识别对提升烧结过程稳定性和生产效率、降低烧结生产能耗具有重要意义。由于烧结现场生产环境恶劣,燃烧反应复杂,烟气和物料对流换热频繁,烧结完成度实时精准识别困难,目前仍依赖于“人工看火”。针对存在的问题,提出一种基于烧结机尾红外热图像特征的烧结完成度智能识别方法。该方法首先对红外热图像进行预处理,提出一种双阶段关键帧提取方法,获取受扬尘干扰小,红层完整清晰的关键帧图像;然后基于热图像RGB属性中R通道值变化趋势精准提取烧结红层ROI区域;并基于图像结构纹理分解挖掘隐含的料层信息,获取分区料层高度;设计并提取燃烧层高度占比分布等特征表征烧结完成度;最后构建DS-CEFNet智能识别模型,融合图像深层特征和手工设计的浅层特征,实现烧结完成度精准识别。结果表明,所提模型对烧结完成度的识别准确率达96%,具有良好的应用价值。
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关键词
烧结过程
完成度
红外图像特征
特征融合
智能识别
精准识别
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Keywords
sintering process
completeness
infrared image features
feature fusion
intelligent recognition
accurate identification
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分类号
TF046.4
[冶金工程—冶金物理化学]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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