基于烧结机尾断面图像的烧结质量人工智能检测方法的研究

摘要

烧结矿是炼铁的主要原料。为了高炉更有效的操作，提高生产的合格率，希望生产出具有最佳特性的均匀烧结矿。在我国的绝大多数烧结厂，烧结过程的控制主要依靠人的经验，即凭借烧结看火工在烧结机尾对烧结矿断面的直观观察和经验对烧结过程给出判断。但烧结机尾环境恶劣，看火工经验存在差异，这会对烧结矿质量的判断造成很大的影响。
　　本课题以烧结机尾断面为研究对象，并通过大量现场调研，将烧结看火工的经验知识转化成与烧结机尾断面图像特征相关的推理规则，用人工智能的方法对烧结矿的质量做出较为准确的判断。该方法在一定程度上减轻了烧结看火工的劳动强度，并能将烧结质量信息和图像同时显示出来，为烧结操作提供及时有效的指导信息。
　　为使本文研究的烧结质量智能检测方法达到或接近烧结看火工的水平，本文完成了以下几个方面的工作。
　　首先，通过大量的现场调研和学习，将烧结看火工的经验知识转化为与烧结机尾断面图像特征相关的推理规则，对多个周期内的烧结机尾断面进行分析，针对固定时间间隔法与外触发法获取断面图像方法的不足，提出了一种基于烧结机尾视频各帧之间红火层亮度比较的方法，更加准确找到烧结机尾断面的关键帧。
　　其次，在实验分析的基础上，针对烧结机尾断面图像特点，研究图像预处理方法，为准确提取图像特征打下良好的基础;提取了烧结机尾断面图像中红火层的面积，重心，周长等特征，并提取与FeO含量相关的烧结气孔的平均亮度及平均面积值，并将特征参数与烧结推理规则相结合，对烧结矿质量信息进行判断。
　　最后，分析现场装置，提出了改进的方案。在软件方面，程序采用模块化设计方案，Matlab语言编程。对程序的各个功能模块进行了详细地说明和讲解。同时用LabVIEW编写图像显示界面，实现烧结机尾断面图像的特征显示及烧结质量信息的指导功能。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．2 烧结矿质量检测技术简介

1．3 国内外研究现状与发展方向

1．4 本课题主要工作与研究内容

第2章 烧结质量检测方法的研究与推理规则的建立

2．1 混合料水分大小的检测方法与推理规则

2．1．1 烧结专家判断混合料水分大小的经验与方法

2．1．2 基于烧结机尾断面图像的烧结矿混合料水分推理规则的建立

2．2 烧结混合料布料均匀性的检测方法与推理规则

2．2．1 烧结专家判断混合料均匀性的经验与方法

2．2．2 基于烧结机尾断面图像的烧结混合料均匀性推理规则的建立

2．3 烧结过程过烧、欠烧和工况正常的检测方法与推理规则

2．3．1 烧结专家判断过烧、欠烧和正常的经验与方法

2．3．2 基于烧结机尾断面图像的烧结过烧、欠烧与正常的推理规则的建立

2．4 烧结矿FeO含量的检测方法与推理规则

2．4．1 烧结专家判断FeO含量的经验与检测方法

2．4．2 基于烧结机尾断面图像的FeO含量的推理规则的建立

2．5 本章小结

第3章 烧结机尾最佳断面图像的获取

3．1 烧结过程的简要介绍

3．2 烧结机尾最佳断面图像

3．3 固定时间间隔获取最佳断面图像

3．4 外触发法采集最佳断面图像

3．5 基于烧结机尾断面图像亮度变化的最佳断面图像的选取方法

3．5．1 断面图像序列亮度变化的研究

3．5．2 基于断面图像序列亮度研究的最佳断面图像选取算法的实现

3．6 本章小结

第4章 烧结机尾断面图像的预处理

4．1 数字图像采样与量化

4．2 烧结机尾断面图像的灰度化处理

4．3 烧结机尾断面图像的增强

4．3．1 断面图像的滤波处理

4．3．2 断面图像对比度的改变

4．4 烧结机尾断面图像的分割

4．4．1 断面图像二值化

4．4．2 最佳机尾断面图像分割方法的研究

4．4．3 拍摄图像断面图像分割方法的研究

4．5 烧结机尾断面图像的边缘检测

4．5．1 图像边缘检测技术的简介

4．5．2 图像形态学基础

4．6 本章小结

第5章 烧结机尾断面特征参数的提取与烧结质量的判断

5．1 烧结机尾断面特征参数的提取

5．1．1 混合料水分情况的特征提取

5．1．2 布料均匀程度的特征提取

5．1．3 过烧、欠烧、正常的特征提取

5．1．4 FeO含量等级的特征提取

5．2 烧结质量的判断

5．2．1 烧结混合料水分的判断

5．2．2 烧结混合料布料均匀性的判断

5．2．3 烧结过烧、欠烧、工况正常的判断

5．2．4 FeO含量等级的判断

5．3 本章小结

第6章 系统实现与实验结果分析

6．1 系统硬件的选型与分析

6．1．1 工业摄像机与镜头的选择

6．1．2 图像传输方式的选择

6．1．3 其它系统附属设备的选择

6．2 系统软件设计

6．2．1 软件开发平台的选择

6．2．2 软件主要功能设计

6．2．3 软件模块功能说明

6．2．4 程序主界面设计

6．3 系统实验结果分析

6．4 本章小结

第7章 结论与展望

7．1 结论

7．2 展望

参考文献

致谢