基于多传感器融合的钢包裸浇检测

• 作者: 姚煜 刘漫贤 张兆杰 丁丁 王林浩 刘洋
• 来源期刊: 中国冶金
• 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
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 生产技术|Production Technology
• 页码范围: 104-110
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13228/j.boyuan.issn1006-9356.20200522

摘要

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一梯度二维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.