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CN112257590B - 一种高炉铁口工作状态的自动检测方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种高炉铁口工作状态的自动检测方法、系统及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及冶金自动化领域，公开了一种高炉铁口工作状态的自动检测方法、系统及存储介质，所述方法包括以下几个步骤：在正对铁口的位置安装红外摄像头和可见光摄像头，进行图像采集；采集可见光摄像头中的图像，识别可见光图像中的开口机和泥泡的位置；采集红外摄像头中的图像，标定红外摄像头中的铁口位置，及识别所述铁口位置的温度；通过图像识别检测开口机和铁口的相对位置及检测铁口位置的温度，能够准确记录开口机开始作业时间、铁口打开时间、铁口堵口时间和铁口见渣时间等时间，从而对高炉的出铁情况进行实时的管理。

Description

一种高炉铁口工作状态的自动检测方法、系统及存储介质
技术领域
本发明属于冶金自动化技术领域，具体涉及高炉铁口工作状态的自动检测方法、系统及 存储介质。
背景技术
在钢铁行业中，高炉的出铁管理是高炉日常操作中的重要组成部分，出铁时间的均匀性 和见渣时间的早晚是衡量高炉铁口运行是否正常的重要标志，因此对出铁时间的自动化识别 是企业生产自动化，管理信息化的基础。
目前炼铁厂普遍采用的记录开铁口、堵铁口时间和见渣时间的方式为人工判断，然后在 电脑上输入相应的时间。由于高炉上的工作节奏快，事情多，经常不能在第一时间记录，导 致记录的时间不准等问题。
铁口状态的自动检测是从模式识别中衍生而来的，他们都是计算机视觉技术在各种行业 中的具体应用。计算机视觉就是用各种成像系统替代视觉器官作为输入信息。由计算机来替 代大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终目标是研究计算机能像人一样来感知和理解世界， 具有自主的环境适应能力。目前，在钢铁企业中计算机视觉的应用场景越来越多，在不同程 度上减少了企业的人力成本，也保证了信息的及时性。但是传统的图像技术需要设计大量的 人工特征，在复杂的生产环境有一些特征可能会被某些物品及机械遮挡，造成识别率不高等 问题，如何克服现有技术的不足是目前冶金自动化技术领域亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种高炉铁口工作状态的自动检测方法、 系统及存储介质，实现对出铁时间和见渣时间的自动记录，提高准确性同时减少人力。
为实现上述目的，本发明提供了一种高炉铁口工作状态的自动检测方法，包括如下步骤：
S1：在正对铁口的位置安装红外摄像头和可见光摄像头，进行图像采集；
S2：采集可见光摄像头中的图像，识别可见光图像中的开口机和泥泡的位置；
S3：采集红外摄像头中的图像，标定红外摄像头中的铁口位置，及识别所述铁口位置的 温度；
S4：当检测到开口机转动到铁口的位置时，认为开口机开始开铁口，记录当前时间为开 口机开始作业时间；
S5：当检测到开口机离开铁口位置后，检测铁口位置的温度；
S6：根据步骤S5中的铁口位置的温度判定：如果铁口位置的温度上升到铁流流动的第一 阈值区间，则视为铁口已经打开，记录当前时间为铁口打开时间，并且计算开口机开始作业 时间到铁口打开时间的差值，所述差值为开铁口时长；
S7：当检测到泥炮转动到铁口位置，储存此刻的时间，一段时间后泥炮离开铁口位置时， 检测铁口位置的温度；
S8：根据步骤S7中的铁口位置的温度判定：如果铁口位置的温度下降到铁流凝固的第二 阈值区间，则视为铁口已经堵上，则记录步骤S7中已储存的时间为铁口堵口时间；
S9：提取渣沟位置的可见光图像，对其进行颜色检测，当整个渣沟都变为红色或者红黄 复合色的时候，视为铁口见渣，记录当前时间为铁口见渣时间。
进一步的，所述步骤S2中采集可见光摄像头中的图像，识别可见光图像中的开口机和泥 泡的位置，是通过已训练的YOLO神经网络进行识别的。
进一步的，所述可见光摄像头的图像采集范围覆盖铁口的开口机、泥泡的工作位置和整 条渣沟。
进一步的，所述第一阈值区间为1200-1500℃。
进一步的，所述第二阈值区间为低于1000℃。
为实现上述目的，本发明还提供了一种高炉铁口工作状态的自动检测系统，其特征在于： 包括红外摄像头、可见光摄像头和服务器；
所述可见光摄像头和红外摄像头设置于正对铁口的位置，用于监视铁流和相关设备的动 作，并采集视频流发送给服务器；
所述服务器运行有一段计算机程序，所述计算机程序用于执行如上所述的高炉铁口工作 状态的自动检测方法中。
为实现上述目的，本发明还提供了一种计算机非易失存储介质，存储有一段计算机程序， 所述计算机程序用于执行如上所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法。
技术效果：
本发明提供一种自动检测高炉铁口工作状态的方法，该方法采用图像识别的技术和工艺 知识结合的方式，实现对出铁时间和见渣时间的自动记录，提高准确性同时减少人力。
附图说明
图1为本发明的高炉铁口工作状态的自动检测方法流程图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其 主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些 内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并 未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
本发明公开了一种高炉铁口工作状态的自动检测方法，
包括如下步骤：
S1：在正对铁口的位置安装红外摄像头和可见光摄像头，进行图像采集；
S2：采集可见光摄像头中的图像，识别可见光图像中的开口机和泥泡的位置；
S3：采集红外摄像头中的图像，标定红外摄像头中的铁口位置，及识别所述铁口位置的 温度；
S4：当检测到开口机转动到铁口的位置时，认为开口机开始开铁口，记录当前时间为开 口机开始作业时间t1；
S5：当检测到开口机离开铁口位置后，检测铁口位置的温度；
S6：根据步骤S5中的铁口位置的温度判定：如果铁口位置的温度上升到铁流流动的第一 阈值区间，则视为铁口已经打开，记录当前时间为铁口打开时间t2，并且计算开口机开始作 业时间t1到铁口打开时间t2的差值，此为开铁口时长；
S7：当检测到泥炮转动到铁口位置，储存此刻的时间，一段时间后泥炮离开铁口位置时， 检测铁口位置的温度；
S8：根据步骤S7中的铁口位置的温度判定：如果铁口位置的温度下降到铁流凝固的第二 阈值区间，则视为铁口已经堵上，则记录步骤S7已储存的时间为铁口堵口时间t3；
S9：提取渣沟位置的可见光图像，对其进行颜色检测，当整个渣沟都变为红色或者红黄 复合色的时候，视为铁口见渣，并记录当前时间为铁口见渣时间t4。
优选的，所述步骤S2中采集可见光摄像头中的图像，识别可见光图像中的开口机和泥泡 的位置，是通过已训练的YOLO神经网络进行识别的。
在执行高炉铁口工作状态的自动检测前，需要先进行图像识别的神经网络训练和位置标 定，如图1所示，包括以下几个步骤：
采集大量的可见光图像，标定开口机、泥炮和铁口的位置，制作成数据集；
构建如YOLO等神经网络，利用上述数据集进行神经网络训练；
采集红外图像，在红外摄像头中标定高炉铁口的位置。
在完成以上准备工作后，执行高炉铁口工作状态的自动检测，利用神经网络和红外摄像 头检测相关部件的动作和温度，记录达到要求时的时刻点。
优选的，所述可见光摄像头的图像采集范围覆盖铁口的开口机、泥泡的工作位置和整条 渣沟，这样可以通过单个可见光摄像头即可完成高炉铁口的监视。
优选的，所述第一阈值区间为1200-1500℃，在该温度区间，铁流为流体状态，该区间可 根据铁及铁合金的配比不同做适度调整。
进一步的，所述第二阈值区间为低于1000℃，在该温度区间，铁流为非流体状态。
本发明还提供了一种高炉铁口工作状态的自动检测系统，其特征在于：包括红外摄像头、 可见光摄像头和服务器；
所述可见光摄像头和红外摄像头设置于正对铁口的位置，用于监视铁流和相关设备的动 作，并采集图像发送给服务器；
所述服务器运行有一段计算机程序，所述程序用于执行如上所述的高炉铁口工作状态的 自动检测方法。
计算机程序存储于计算机非易失存储介质中，该计算机非易失存储介质可以是本地服务 器或云服务器中的机械硬盘、固态硬盘、板载Flash存储器、外接的U盘、光盘等装置，该 计算机程序可以被本地服务器(如工控机系统)或云服务器中的至少一个处理器调用并运行， 如上所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在 不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做 出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种高炉铁口工作状态的自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：在正对铁口的位置安装红外摄像头和可见光摄像头，进行图像采集；
S2：采集可见光摄像头中的图像，识别可见光图像中的开口机和泥泡的位置；
S3：采集红外摄像头中的图像，标定红外摄像头中的铁口位置，及识别所述铁口位置的温度；
S4：当检测到开口机转动到铁口的位置时，认为开口机开始开铁口，记录当前时间为开口机开始作业时间；
S5：当检测到开口机离开铁口位置后，检测铁口位置的温度；
S6：根据步骤S5中的铁口位置的温度判定：如果铁口位置的温度上升到铁流流动的第一阈值区间，则视为铁口已经打开，记录当前时间为铁口打开时间，并且计算开口机开始作业时间到铁口打开时间的差值，所述差值为开铁口时长；
S7：当检测到泥炮转动到铁口位置，储存此刻的时间，一段时间后泥炮离开铁口位置时，检测铁口位置的温度；
S8：根据步骤S7中的铁口位置的温度判定：如果铁口位置的温度下降到铁流凝固的第二阈值区间，则视为铁口已经堵上，则记录步骤S7中已储存的时间为铁口堵口时间；
S9：提取渣沟位置的可见光图像，对其进行颜色检测，当整个渣沟都变为红色或者红黄复合色的时候，视为铁口见渣，并记录当前时间为铁口见渣时间。
2.如权利要求1所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法，其特征在于：所述S2中采集可见光摄像头中的图像，识别可见光图像中的开口机和泥泡的位置，是通过已训练的YOLO神经网络进行识别的。
3.如权利要求1所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法，其特征在于：所述可见光摄像头的图像采集范围覆盖铁口的开口机、泥泡的工作位置和整条渣沟。
4.如权利要求1所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法，其特征在于：所述第一阈值区间为1200-1500℃。
5.如权利要求1所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法，其特征在于：所述第二阈值区间为低于1000℃。
6.一种高炉铁口工作状态的自动检测系统，其特征在于：包括红外摄像头、可见光摄像头和服务器；
所述可见光摄像头和红外摄像头设置于正对铁口的位置，用于监视铁流和相关设备的动作，并采集图像发送给服务器；
所述服务器运行有一段计算机程序，所述计算机程序用于执行如权利要求1-5任一项所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法。
7.一种计算机非易失存储介质，其特征在于，存储有一段计算机程序，所述计算机程序用于执行如权利要求1-5任一项所述的高炉铁口工作状态的自动检测方法。
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