基于热分析模型与图像处理的中间包渣层厚度测量的研究

摘要

连铸生产中，中间包钢水液位对保证铸坯质量与安全生产有直接影响。本课题是“连铸中间包钢水液位测量”的子课题，在基于视觉检测的连铸中间包液位测量中，钢水液位的实际高度由渣层液位与渣层厚度的差值得到，因此，准确测量中问包渣厚有重要意义。
　　由于保护渣会以结壳、下流和粘附的形式停留在测量棒上，给测量棒温度信息的提取带来难度，针对保护渣厚测量及测量棒温度信息提取困难的问题，本文建立测量棒的机理模型，利用图像处理方法结合模型分析结果对测量温度信息进行分析，用混合去噪的方法提高信息提取的准确性。本文主要研究内容如下:
　　(1)渣厚测量机理研究。本文是在中间包钢水中插入测量棒，使测量棒感知空气层、保护渣层和钢水层的温度，通过提取测量棒表面上的温度梯度信息，来对渣厚进行检测。利用ANSYS有限元分析软件建立测量棒模型，模拟出测量棒表面的温度梯度变化情况，从原理上证明基于温度梯度的渣厚检测方法的可行性。通过进一步分析可供识别的温度场维持时间，得出在采集温度信息的最佳时间段。
　　(2)渣厚测量实现方法研究。本文的渣厚测量方法是借助计算机视觉测量技术系统通过对采集的图像进行分析处理实现。由于中间包内钢水温度高达1500℃左右，钢水层上方的保护渣由于高温融化具有一定的粘性，覆盖在测量棒表面，成为造成测量干扰的伪信息来源，同时现场环境带来的噪声干扰也给信息的准确提取造成困难。本文在分析伪信息干扰类型基础之上，采用粒子群ostu算法和混合滤波的算法对信息进行图像分割、提取与去噪，最终实现渣厚的准确测量。
　　本文通过机理模型的研究，证明测量棒与空气层、保护渣和钢水层的分界面存在显著的温度梯度变化;通过对采集图像进行处理，温度信息进行提取，结合机理模型判据，对渣厚分界面进行准确定位，达到测量渣厚的目的。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的提出

1．2 金属溶液渣层厚度测量研究现状

1．3 本课题渣厚测量方法

1．4 课题研究内容

第2章 中间包渣厚的热分析模型研究

2．1 测量棒的传热机理分析

2．1．1 测量棒传热过程分析

2．1．2 测量棒传热微分方程

2．2 测量棒温度场模型的建立

2．2．1 传热模型建立

2．2．2 边界条件与初始条件

2．2．3 模型的求解

2．3 模型结果分析

2．3．1 测量棒温度场分析

2．3．2 测量棒温度梯度分析

2．4 本章小结

第3章 基于粒子群ostu方法的图像分割

3．1 传统的分割算法对目标图像的提取

3．1．1 边缘检测对目标图像的提取

3．1．2 区域生长算法对目标图像的提取

3．1．3 阈值分割算法对目标图像的提取

3．2 粒子群ostu图像分割算法

3．2．1 粒子群ostu图像分割算法的提出

3．2．2 粒子群ostu算法的原理

3．2．3 应用效果分析

3．3 图像目标提取

3．4 本章小结

第4章 渣厚信息处理

4．1 噪声来源

4．2 图像去噪

4．2．1 混合滤波算法

4．2．2 效果显示

4．2．3 图像质量评价

4．3 图像信息转换

4．3．1 像素转换

4．3．2 灰度转换

4．4 提取渣厚数据

4．5 渣厚数据验证

4．6 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 下一步工作展望

参考文献

致谢