一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统及方法

摘要

一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统，包括图像采集单元，铸流跟踪单元，分析处理单元，报警显示单元和存储记录单元，其特征在于，图像采集卡用于对视频信号进行高速采样并完成数字化转换，形成分析处理单元可处理的数字化图像信息。利用本发明所提供的技术方案，具有预警的及时性有效性强，运行可靠成本低，不受氧化铁皮等伪信号干扰的特点，可在连铸方坯角部缺陷形成的早期实现自动预警，为铸机状态的异常监测和快速处理提供了一种有效手段；能有效降低连铸坯批量性角部质量缺陷的发生风险，有助于提高成材率，减少产品质量损失。

说明书

技术领域

本发明涉及钢铁行业连铸过程监测与控制技术领域，具体地，本发明涉及一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统及方法。

背景技术

钢流在连铸机内的冷却凝固过程是形成高质量连铸坯的关键。在炼钢连铸工艺中，液态钢水通过结晶器的一次冷却和二冷室喷淋架的二次冷却，凝结成具有一定坯壳厚度和形状的铸坯。在连铸实际生产过程中，由于受铸机工况条件的影响，如结晶器磨损，喷淋架漏水，喷嘴堵塞等因素影响，高温钢流在经过结晶器和喷淋系统时，会由于冷却不均而产生裂纹等表面质量缺陷。对于断面形状为方形的连铸坯来说，由于角部区域凝固速度较快，铸坯角部容易过冷收缩产生张应力，若此时铸机中有漏水等因素影响，连铸坯在角部区域就容易发生裂纹等质量缺陷。连铸坯在连续铸造生产过程中形成的角部缺陷，若无法及时被检测和发现，将很容易产生批量性质量缺陷，并且会在毫无察觉中流入下道工序进行轧制，严重影响到轧后产品的成材率和产品质量，造成钢厂批量性的产品质量损失。

目前，连铸坯表面缺陷的监测分为人工监测和自动监测。由于在线连铸坯温度很高，人工监测只能对下线坯进行离线目检，不仅劳动效率低、漏检率高，而且滞后时间长，容易造成批量性质量缺陷爆发的风险。而连铸坯表面缺陷的自动监测在世界范围内仍是一大难点，主要困难在于：1)在线铸坯表面达500-1000度高温，传统超声、涡流等探伤设备难以近距离连续工作；2)连铸坯表面常有大量氧化铁皮或保护渣残留物覆盖，造成表面缺陷难以有效识别；3)连铸机受到流间距局限，检测设备安装布置受到限制；4)连铸坯的表面缺陷形貌往往在冷却过程中逐渐显现，有时甚至在轧制时才会暴露，造成在线监测有效性比较低；

目前一些研究集中在对铸坯表面缺陷形成后的形态和深度识别上，例如，检索到的专利号为CN201210041430.9的一种高温连铸坯表面缺陷在线检测方法和装置，提出了用高压氩气除鳞装置、结构光激光发生器、面阵CCD摄像机、铸坯检测装置小屋组成的检测装置，来对高温铸坯表面缺陷的形态和深度进行检测；专利号为CN200910190875.1的高温连铸坯表面缺陷形态及深度在线无损检测方法，提出通过安装多台激光干涉成像仪，连续地对运动的高温铸坯横向方向进行干涉成像，获得距离点阵HSB二维图；通过对距离点阵HSB二维图进行图像处理，完成高温铸坯表面缺陷形态及深度的在线测量。

以上研究均侧重于对铸坯表面缺陷形成后的形态和深度进行识别和判断，以降低氧化铁皮等伪信号干扰的影响；然而由于铸坯表面的覆盖物不能完全去除，铸坯表面缺陷形貌显现存在不确定以及方案本身的局限性，造成目前在线检出连铸坯表面缺陷的及时性和有效性普遍较低。

以上检索到的公开专利均与本申请方案中的技术方案不同，目前尚未发现和检索到同本申请技术方案类似的公开文献和应用报道。

发明内容

本发明目的是提供一种连铸方坯角部缺陷的早期自动预警系统及方法，以解决现有技术无法对连铸方坯角部缺陷进行早期预警的问题，从而为降低连铸坯批量性角部质量缺陷发生风险，提高成材率，减少产品质量损失提供保障。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统，包括图像采集单元，铸流跟踪单元，分析处理单元，报警显示单元和存储记录单元，其特征在于，

图像采集卡用于对视频信号进行高速采样并完成数字化转换，形成分析处理单元可处理的数字化图像信息；

所述铸流跟踪单元，包括铸长检测模块和过程跟踪模块；所述铸长检测模块，是通过与拉矫机传动辊电机轴相连接的脉冲发生器来进行浇铸长度检测，并将实时检测到的浇铸长度传送给过程跟踪模块；

所述过程跟踪模块，用于跟踪采集浇铸状态、浇铸长度和过程参数，自动控制分析处理单元进入相应的监测状态，并向分析处理单元提供报警记录所需的信息；

所述分析处理单元分别同图像采集单元和铸流跟踪单元相连接，用于实时接收图像采集单元送来的铸坯图像信息，根据铸流跟踪单元发出的监测指令，自动对设定检测窗口内的图像进行分析处理；对识别出的铸坯角部缺陷征兆，自动向报警显示单元发出异常报警信号，并向存储记录单元报告和记录铸坯角部缺陷征兆发生的位置和浇铸状态信息。

根据本发明所述一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统，其特征在于，

所述图像采集单元，包括工业CCD摄像机和图像采集卡；工业CCD摄像机配有1个带视窗的防尘保护盒，和一个三维可调式云台支架；摄像机装在防尘保护盒内，固定在云台支架上，用于连续采集高温铸坯的图像，并形成视频信号输出；

根据本发明所述一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统，其特征在于，

所述报警显示单元包括显示器和声音报警器，显示器用于显示采集到的铸坯图像和异常报警指示；声音报警器器用于在收到报警信号时向监控室人员发出声音提示；

根据本发明所述一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统，其特征在于，

所述存储记录单元用于将触发异常报警时的铸坯图像和异常信息，记录到图像文件和数据文件中，存储在大容量硬盘中，用于历史报警的检索和查询。

本发明又提供一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，包括以下步骤：

6)通过图像采集单元对设定视场区间内的铸坯图像进行连续采集，并将图像信息送入分析处理单元；

7)通过铸流跟踪单元中的铸长检测模块实时检测铸坯在铸机中的浇铸长度，并将其传送给过程跟踪模块；

8)通过铸流跟踪单元中的过程跟踪模块实时跟踪采集浇铸状态、浇铸长度和过程参数，自动控制分析处理单元进入相应的监测状态，并向分析处理单元提供报警记录所需的信息；

9)分析处理单元实时接收图像采集单元送来的铸坯图像信息，根据铸流跟踪单元发来的监测指令，自动对每流轨道上所设检测窗口内的铸坯图像进行分析处理；

10)当分析处理单元识别出缺陷征兆时，自动向报警显示单元发出异常报警，并在存储记录单元中记录保存异常信息。

根据本发明一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，其特征在于，

所述步骤1)的设定视场区间，包括纵向视场区间和横向视场区间，可通过图像采集单元中的摄像机的安装位置和焦距大小来设定；纵向视场区间包括连铸二冷室出口和拉矫机之间的一段铸坯图像；横向视场区间包括每流铸坯的左右边角图像。

根据本发明一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，其特征在于，

所述步骤2)中的铸长检测模块是根据开浇后拉矫机拉坯时脉冲发生器发出的脉冲数，以及拉矫机传动辊的速比和辊径，来跟踪计算铸机每流浇铸坯的生成长度；设脉冲发生器的分辨率为R，传动辊的速比为G，辊径为D，所收到的脉冲数为N，则每流铸坯的浇铸长度L为：L＝N*R*(πD/G)。

根据本发明一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，其特征在于，

所述步骤3)的过程跟踪模块，是根据铸机的浇铸状态和浇铸长度所代表的铸坯头尾位置来自动控制分析处理单元启动和停止缺陷监测，缺陷监测启停控制步骤如下；

3.1)当连铸开浇后，累计浇铸长度的变化量ΔL_head；

3.2)当铸坯头部经过图像采集单元所设的纵向视场区间位置后，即ΔL_head≥S₁，则过程跟踪模块自动向分析处理单元发出监测启动指令；其中S₁表示开浇位至纵向视场区间末端的长度；

3.3)当连铸终浇后，累计浇铸长度的变化量ΔL_tail；

3.4)当铸坯尾部到达图像采集单元所设的视场区间位置时，即ΔL_tail≥S₂，则过程跟踪模块自动向分析处理单元发出监测停止指令；其中S₂表示开浇位至纵向视场区间首端的长度。

根据本发明一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，其特征在于，

所述步骤4)中的每流轨道上所设的检测窗口，包括左右两个矩形检测窗口，对称分布在每流铸坯图像的两边，分别包含每流铸坯的左右边角图像，可根据铸坯图像所处的位置和大小进行调整设定。

根据本发明一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，其特征在于，

所述分析处理单元对铸坯图像的分析处理，包括以下步骤：

4.1)将图像中的每个像素值分成R(红)、G(绿)、B(蓝)三个基色分量；

4.2)实时采样提取每流轨道上所设检测窗口内各像素点红色分量的强度值，即R分量值；

4.3)分别计算每流轨道左右检测窗口内像素点的R分量平均值，得到左、右窗口内铸坯边角图像的平均R分量。

根据本发明一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，其特征在于，

所述步骤5)中的缺陷征兆识别和报警，是将左、右检测窗口内铸坯边角图像的平均R分量同设定的报警阈值进行比较，当任一边检测窗口的R分量值小于设定的报警阈值后，系统即发出相应部位、相应等级的异常报警信号；

所述记录的异常信息包括缺陷开始和结束的时间、缺陷开始和结束点的位置，当前生产的钢号，以用于质量缺陷的追溯分析处理，和缺陷实物坯的定位查找。

根据本发明一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，其特征在于，

所述缺陷开始和结束点的位置，分别以报警开始点和结束点同初始坯头间的长度距离来确定；缺陷开始和结束点的定位过程步骤如下：

5.1)预先设定每流图像检测窗口中心线所对应的空间坐标同开浇位之间的长度距离L₀，该值确定后基本不变；

5.2)当系统识别出缺陷征兆而开始报警时，自动计算并记录下缺陷开始点的位置L_start＝L₁-L₀，表示缺陷开始点同初始坯头间的长度距离；其中L₁为缺陷开始时刻的铸坯浇铸长度；

5.3)当缺陷征兆消失、报警结束时，自动计算并记录下缺陷结束点的位置L_end＝L₂-L₀，表示缺陷结束点同初始坯头间的长度距离；其中L₂为缺陷结束时刻的铸坯浇铸长度。

利用本发明所提供的技术方案，具有预警的及时性有效性强，运行可靠成本低，不受氧化铁皮等伪信号干扰的特点，可在连铸方坯角部缺陷形成的早期实现自动预警，为铸机状态的异常监测和快速处理提供了一种有效手段；能有效降低连铸坯批量性角部质量缺陷的发生风险，有助于提高成材率，减少产品质量损失。

附图说明

图1是连铸方坯角部缺陷自动预警系统组成示意图。

图2是连铸方坯角部缺陷自动预警方法的流程图。

图3是视场区间和检测窗口设置示意图。

图4是缺陷监测启停控制流程图。

图5是铸坯角部图像分析处理流程图。

图6是方坯角部缺陷预警实例示意图。

图7是缺陷开始和结束点的定位流程图。

图8是缺陷开始和结束点的定位计算示意图。

具体实施方式

实施例

本实施例将本发明应用于宝钢四流大方坯连铸机上，连铸机铸坯断面为320*425mm。下面结合附图，对本发明的实施例作进一步说明。

如图1所示，一种连铸方坯角部缺陷自动预警系统，包括图像采集单元1，铸流跟踪单元2，分析处理单元3，报警显示单元4和存储记录单元5。

所述图像采集单元1，包括工业CCD摄像机1.1和图像采集卡1.2；工业CCD摄像机1.1配有1个带视窗的防尘保护盒，和一个三维可调式云台支架；摄像机装在防尘保护盒内，固定在云台支架上，用于连续采集高温铸坯的图像，并形成视频信号输出；图像采集卡用于对视频信号进行高速采样并完成数字化转换，形成分析处理单元3可处理的数字化图像信息；

本实例的图像采集单元采用1/1.8”高性能逐行扫描彩色CCD摄像机，分辨率2048*1536；图像采集卡传输接口为以太网，支持TCP/IP协议；

所述铸流跟踪单元2，包括铸长检测模块2.1和过程跟踪模块2.2；所述铸长检测模块2.1，是通过与拉矫机传动辊电机轴相连接的脉冲发生器来进行浇铸长度检测，并将实时检测到的浇铸长度传送给过程跟踪模块2.2；所述过程跟踪模块2.2，用于跟踪采集浇铸状态、浇铸长度和过程参数，自动控制分析处理单元3进入相应的监测状态，并向分析处理单元3提供报警记录所需的信息；

本实例的过程跟踪模块由PLC(可编程逻辑控制器)组成，具有以太网通讯接口；铸长检测模块的脉冲发生器采用增量型编码器，分辨率为1024，与拉矫机传动辊电机同轴连接，通过PLC的计数卡对脉冲进行计数累计；

所述分析处理单元3分别同图像采集单元1和铸流跟踪单元2相连接，用于实时接收图像采集单元1送来的铸坯图像信息，根据铸流跟踪单元2发出的监测指令，自动对设定检测窗口内的图像进行分析处理；对识别出的铸坯边角冷却异常，自动向报警显示单元4发出异常报警信号，并向存储记录单元5报告和记录异常铸坯发生的位置和浇铸状态信息；

本实例的分析处理单元由工业级计算机组成，同图像采集单元和铸流跟踪单元的连接方式采用以太网网络通讯方式；

所述报警显示单元4包括显示器和声音报警器，显示器用于显示采集到的铸坯图像和异常报警指示；声音报警器器用于在收到报警信号时向监控室人员发出声音提示；

所述存储记录单元5用于将触发异常报警时的铸坯图像和异常信息，记录到图像文件和数据文件中，存储在大容量硬盘中，用于历史报警的检索和查询；

一种连铸方坯角部缺陷自动预警方法，如图2所示，包括以下步骤：

1)通过图像采集单元对设定视场区间内的铸坯图像进行连续采集，并将图像信息送入分析处理单元；

所述设定视场区间，如图3所示，包括纵向视场区间和横向视场区间，可通过图像采集单元中的摄像机的安装位置和焦距大小来设定；纵向视场区间包括连铸二冷室出口和拉矫机之间的一段铸坯图像；横向视场区间包括每流铸坯的左右边角图像；

2)通过铸流跟踪单元中的铸长检测模块实时检测铸坯在铸机中的浇铸长度，并将其传送给过程跟踪模块；

所述铸长检测模块是根据开浇后拉矫机拉坯时脉冲发生器发出的脉冲数，以及拉矫机传动辊的速比和辊径，来跟踪计算铸机每流浇铸坯的生成长度；设脉冲发生器的分辨率为R，传动辊的速比为G，辊径为D，所收到的脉冲数为N，则每流铸坯的浇铸长度L为：L＝N*R*(πD/G)；

本实例的脉冲发生器的分辨率R＝1024，传动辊的速比G＝595，传动辊辊径D＝500mm；

3)通过铸流跟踪单元中的过程跟踪模块实时跟踪采集浇铸状态、浇铸长度和过程参数，自动控制分析处理单元进入相应的监测状态，并向分析处理单元提供报警记录所需的信息；

所述过程跟踪模块，是根据铸机的浇铸状态和浇铸长度所代表的铸坯头尾位置来自动控制分析处理单元启动和停止缺陷监测，缺陷监测启停控制步骤，如图4所示，包括：

3.1)当连铸开浇后，累计浇铸长度的变化量ΔL_head；

3.2)当铸坯头部经过图像采集单元所设的纵向视场区间位置后，即ΔL_head≥S₁，则过程跟踪模块自动向分析处理单元发出监测启动指令；其中S₁表示开浇位至纵向视场区间末端的长度；本实例的S1值为11000mm；

3.3)当连铸终浇后，累计浇铸长度的变化量ΔL_tail；

3.4)当铸坯尾部到达图像采集单元所设的视场区间位置时，即ΔL_tail≥S₂，则过程跟踪模块自动向分析处理单元发出监测停止指令；其中S₂表示开浇位至纵向视场区间首端的长度；本实例的S2值为10500mm；

4)分析处理单元实时接收图像采集单元送来的铸坯图像信息，根据铸流跟踪单元发来的监测指令，自动对每流轨道上所设检测窗口内的铸坯图像进行分析处理；

所述每流轨道上所设的检测窗口，如图3所示，包括左右两个矩形检测窗口，对称分布在每流铸坯图像的两边，分别包含每流铸坯的左右边角图像，可根据铸坯图像所处的位置和大小进行调整设定；

所述分析处理单元对铸坯角部图像的分析处理，如图5所示，包括以下步骤：

4.1)将图像中的每个像素值分成R(红)、G(绿)、B(蓝)三个基色分量；本实例中，每个基色分量的强度用一个8位字节来表示，其值域范围为0～255；

4.2)实时采样提取每流轨道上所设检测窗口内各像素点红色分量的强度值，即R分量值；

4.3)分别计算每流轨道左右检测窗口内像素点的R分量平均值，得到左、右窗口内铸坯边角图像的平均R分量；

本实例中，在1-4流轨道两边分别设了左右两个矩形检测窗口，大小为10*60个像素点，经过检测窗口内的R分量提取和计算，可得到各流左右检测窗口内的R分量平均值，其中第3流的左窗口R值＝130，右窗口R值＝20，R值越低表示铸坯角部区域存在过冷机率越高，角部缺陷发生机率越大；

5)当分析处理单元识别出缺陷征兆时，自动向报警显示单元发出异常报警，并在存储记录单元中记录保存异常信息。

所述缺陷征兆识别和报警，是将左、右检测窗口内铸坯边角图像的平均R分量同设定的报警阈值进行比较，当任一边检测窗口的R分量值小于设定的报警阈值后，系统即发出相应部位、相应等级的异常报警信号；

本实例的报警阈值设了三个等级，一级报警阈值设为70，二级报警阈值设为50，三级报警阈值设为30；由于第3流的右窗口R值＝20，系统自动发出3流右边角冷却异常三级声光报警，如图6所示，提示操作人员及时对铸机状态进行检查处理；经过停机后重点对3流的铸机状态进行检查，发现了二冷室内3流喷淋架右侧有软管接头漏水，对铸坯右侧角部冷却质量造成不良影响，检修人员对漏水点进行处理后，该缺陷征兆消失，铸机恢复正常；

所述记录的异常信息包括缺陷开始和结束的时间、缺陷开始和结束点的位置，当前生产的钢号，以用于质量缺陷的追溯分析处理，和缺陷实物坯的定位查找；

所述缺陷开始和结束点的位置，分别以缺陷报警开始点和结束点同初始坯头间的长度距离来确定；缺陷开始和结束点的定位过程如图7所示，步骤如下：

5.1)预先设定每流图像检测窗口中心线所对应的空间坐标同开浇位之间的长度距离L₀，如图8所示，该值确定后基本不变，；

5.2)当系统识别出缺陷征兆而开始报警时，自动计算并记录下缺陷开始点的位置L_start＝L₁-L₀，表示缺陷开始点同初始坯头间的长度距离；其中L₁为缺陷开始时刻的铸坯浇铸长度；

5.3)当缺陷征兆消失、报警结束时，自动计算并记录下缺陷结束点的位置L_end＝L₂-L₀，表示缺陷结束点同初始坯头间的长度距离；其中L₂为缺陷结束时刻的铸坯浇铸长度；

本实例的L₀＝10750mm，3流缺陷报警开始时的L₁＝19360mm，缺陷报警结束时的L₂＝23010mm，则系统除了自动记录缺陷开始和结束的时间、钢号外，还自动记录下了缺陷开始点的位置L_start＝L₁-L₀＝19360-10750＝8610mm，缺陷结束点的位置L_end＝L₂-L₀＝23010-10750＝12260mm，表示缺陷发生位置位于离3流初始坯头8610～12260mm的位置，最终对3流该部位的铸坯重点进行了质量检验，发现了铸坯角部存在角裂缺陷，立即对该缺陷坯进行了处理，防止了缺陷坯流入下道工序和用户手中。