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文檔簡介
1、鋼鐵產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了多年的快速發(fā)展,鋼坯生產(chǎn)技術(shù)同樣取得了巨大的進(jìn)步與提升。由于連鑄坯在生產(chǎn)過程中受到連鑄機(jī)拉速、保護(hù)渣性能、鋼液成分、振動方法等因素的影響,導(dǎo)致鋼坯表面質(zhì)量仍受缺陷的影響,表面缺陷的存在對后續(xù)鑄坯的加工處理及產(chǎn)品的質(zhì)量造成巨大的影響。目前,許多國內(nèi)外的鋼鐵企業(yè)仍然采用傳統(tǒng)的人工檢測方法。這種傳統(tǒng)檢測方法對人的要素較為敏感,在檢測中已受到人為因素影響產(chǎn)生失誤,進(jìn)而降低鑄坯水平,成品合格率降低,最終對產(chǎn)品質(zhì)量造成影響。已有的基于
2、圖像鋼鑄坯質(zhì)量檢測方法主要利用智能算法進(jìn)行識別判斷,在識別過程中會受到算法復(fù)雜程度的限制,將會降低識別效率。因此,避免鋼坯表面缺陷的產(chǎn)生,對提高生產(chǎn)的效率以及生成產(chǎn)品的質(zhì)量是及其重要的。尤其對鋼坯表面橫裂紋進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測預(yù)報(bào)也是目前各大鋼鐵企業(yè)面臨解決的重要問題。
通過分析連鑄坯生產(chǎn)過程的工藝條件和周圍環(huán)境的影響,將紅外熱像儀安置在結(jié)晶器的出口處,對鑄坯表面熱圖像進(jìn)行采集,通過對圖像進(jìn)行分析運(yùn)算和分類處理達(dá)到預(yù)報(bào)檢測的目的。首先
3、,采集熱圖像利用灰度級的修正法修正熱圖像灰度值,降低灰度兩端區(qū)域噪聲影響,提高圖像的對比度。其次采用均值濾波法對熱圖像進(jìn)行平滑處理,降低了熱圖像受噪聲的影響,保留特征圖像裂紋缺陷的細(xì)節(jié)信息,達(dá)到增強(qiáng)低頻分量并抑制高頻分量的目的。采用幾種邊緣檢測算子對圖像角部裂紋進(jìn)行邊緣檢測和圖像分割,選用Gauss-Laplace檢測算子對鑄坯表面橫裂紋圖像識別檢測。通過區(qū)域標(biāo)記法計(jì)算出裂紋的長度、周長、面積等特征信息,最后根據(jù)已制定好的連鑄生產(chǎn)工藝要
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