文 献 综 述
基于图像处理的炉口钢渣生成状态研究
- 课题研究意义
钢在国民经济中具有很重要的作用，一个国家的经济实力在某种程度上是由它的钢铁产量来决定的。人类对钢铁的冶炼手段也在不断地发展和完善，从由矿石直接还原铁到吹氧法强化炼钢过程，到后来重熔法的出现和发展以及二次冶金的出现和发展，都充分说明了钢在生产生活中的重要地位[1]。钢渣是炼钢生茶过程中必不可少的附属产品。在转炉炼制过程中，经常发生喷溅溢钢现象，造成炉口、水箱结渣。由于粘渣的存在，在摇炉拉碳或放钢时，炉口、水箱和水冷烟罩会发生碰撞摩擦，使得炉口、水箱和水冷烟罩漏水现象时有发生，直接影响生产的顺利进行[2]。因此，本课题选择研究炉口钢渣的生成状态，对其进行检测以免发生危险。
- 研究现状
国内外开发了多种测定炉渣性能指标的测试设备及方法,主要包括:西格测温锥[3]、钮扣渣试验(也称小渣柱法)、坩埚试验、熔融滴落试验[4-6]、光学成像测量法等。
在西格测温锥或钮扣渣试验中，把锥熔融的时间或钮扣渣熔融的时间作为熔融速率的指标。就是将少量试样冲压成一定尺寸的三角锥或小圆柱体置人设定温度的炉膛内，观察并记录试样从开始受热至完全塌落所持续的时间，该时间值定为熔化速度。这种方法的特点是：试样形状规范，观察记录直观，测定时间短，操作方便快捷。但试样在测定前用粘接剂经粘接后冲压处理，测定过程中试样的受热状态均与保护渣的实际使用条件有较大的差异。同时，这种试验用来描绘结晶器里熔融的条件是不适当的，也就是没有方向性热流。另外，小渣柱法测定中人为操作因素影响较大。坩埚法是将保护渣试样加入刚玉坩埚中，间接加热到 1400℃，保温～段时间，然后冷却坩埚，从中心剖开测出液渣层的高度或熔融百分率作为熔融速率的指数。日本新日铁（Njppon sleel）公司将熔融渣形成的百分率，称作玻璃体转变率。这种方法属于定性分析，只能用肉眼观察并判断。熔融滴落试验最初是利德番尔特（defell）和哈舍尔斯屈劳姆（Hasselstmm）开发。试样加热到 1400-1500℃，允许渣液由底为圆锥形的坩埚内滴落出来进入连续称量的容器里，这一试验虽然比前面所提到的方法更接近实际熔融状态，能较好地模拟结晶器内保护渣的受热、熔化和消耗行为，但容易出现保护渣长时间不能熔化，且熔滴流出的连续性差等问题[7]。光学成像测量法采用光学放大系统,将渣样放大,通过光学装置成像在绘制有坐标的纸耙面上,通过人工观察二维纸耙平面坐标系的渣样高度来测量炉渣性能指标,这种方法存在测量手段落后、误差大、精度低、滞后时间长等缺点[8]。以上各种方法多用于测量保护渣的试样，完成对保护渣的熔点和融化速度的测定。本文要求实时测量在炼钢过程中钢渣的变化状态，所以采用了用Matlab工具对炉口火焰图像进行采集分析，再使用边缘检测算子确定其图像边缘的方法。
图像处理中最关键的一步就是对图像信息进行分解，提取一些具有某种特征的图像信息。图像的边缘负载的信息，能够在图像处理过程中起到识别的作用，这也正是他作为图像基本特征的重要原因[9]。与此同时，之于图像边缘在图像的要素中占有举足轻重的地位，相对的，对边缘进行检测的技术，也在处理图像的各种技术之中，作用不可小觑。边缘检测技术也有相当长的一段研究发展史[10]。 随着图像处理技术逐渐成熟，越来越多的科研领域关注到这一技术，给予重用且成效显著。无论是传统的工业检测等领域，还是近年新兴起来的人工智能等更为新颖的学科都包含在其中。数字图像处理技术未来的发展速度和空间不可限量。 在长期对图像边缘检测的研究中，不断涌现出了许多种图像边缘检测的方法。目前国内外许多研究者提出的边缘检测算法大致可分为五类：
(1)经典的边缘检测算子
经典的边缘检测算子包括 Roberts 边缘检测算子[11]、Sobel 边缘检测算子[12]、Prewitt边缘检测算子[13]、LOG 边缘检测算子[14-15]、Canny 边缘检测算子[16]等，其中前四种检测算子主要是依据图像边缘函数的一阶导数有极值或者二阶导数过零点的原理来检测边缘的，而 Canny 检测算子实现边缘检测则是通过利用高斯平滑与梯度运算相结合的方法．
(2)基于数学形态学梯度边缘提取算法
“数学形态学”这一术语是在 1966 年正式提出的，数学形态学是基于数学集合论的一个新领域，它是以结构元素为基础来分析图像的工具，通过改变结构元素的形状和大小来抑制噪声，实现图像分析和目标特征识别的目的．它包括膨胀和腐蚀两种基本运算，而膨胀和腐蚀两种基本运算的组合又构成了开和闭两种运算，这四种运算经过一定的推导和组合能够形成形态学梯度算法，在应用于实际图像进行图像边缘检测时能够使得获取的边缘更加光滑连续．1987 年的模糊最小形态学边缘检测算子[17]和alpha;-调整边缘算子[18]都是数学形态学用于边缘检测的成功案例．数学形态学算法较为灵活，便于硬件实现．
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