基于Deeplabv3+的转炉炉口溢渣检测系统开发

作     者：亢克松 张建舒 巩鹏辉 Kang Kesong;Zhang Jianshu;Gong Penghui

作者机构：唐山惠唐物联科技有限公司河北唐山063000 唐山钢铁集团有限责任公司河北唐山063000 

出 版 物：《河北冶金》 (Hebei Metallurgy)

年 卷 期：2023年第S01期

页      码：24-28页

摘      要：自动出钢是一项多设备协同控制、多专业合作,并对系统可靠性、安全性要求极高的功能应用项目,而视觉检测作为一种先进的感知手段,替代人工实现出钢过程的实时检测。本文设计了一种基于Deeplabv3+深度学习算法的转炉炉口溢渣检测系统。首先,基于Deeplabv3+深度学习算法,采用转炉出钢历史录像标注、训练转炉钢水液位检测模型;其次,结合转炉出钢画面炉口位置标定数据和多项式最小二乘拟合方法,计算随出钢角度变化的溢渣警戒曲线;最后根据检测结果和溢渣警戒曲线位置判断是否溢渣和溢渣程度。应用结果表明,转炉炉口溢渣检测系统能够在产生溢渣时及时调整倾动过程,大幅减少溢渣量,同时缩短了出钢时间。

主 题 词：转炉 自动出钢 溢渣检测 Deeplabv3+ 多项式最小二乘拟合 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13630/j.cnki.13-1172.2023.S106

馆 藏 号：203123371...