当前位置:高等教育资讯网  >  中国高校课件下载中心  >  大学文库  >  浏览文档

无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析

资源类别:文库,文档格式:PDF,文档页数:7,文件大小:864.6KB,团购合买
针对高炉布料过程操作者无法直接观察炉内料流轨迹、料面形状等信息,利用光学原理,提出极坐标激光栅格测试技术,对料面进行标定测量.引入模式识别中的双目视觉技术进行轨迹检测,对布料轨迹图像采用边缘分析算子,优化算子阈值,获得布料过程中料流信息,重现料流轨迹的动态图像,为高炉布料模型提供数据支撑.
点击下载完整版文档(PDF)

D01:10.13374/i.issn1001t63x.2010.01.013 第32卷第1期 北京科技大学学报 Vol 32 No 1 2010年1月 Journal of Un iversity of Science and Techno lgy Beijing Jan 2010 无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 杜鹏宇程树森 北京科技大学治金与生态学院,北京100083 摘要针对高炉布料过程操作者无法直接观察炉内料流轨迹、料面形状等信息,利用光学原理,提出极坐标激光栅格测试 技术,对料面进行标定测量·引入模式识别中的双目视觉技术进行轨迹检测,对布料轨迹图像采用边缘分析算子,优化算子阈 值,获得布料过程中料流信息,重现料流轨迹的动态图像,为高炉布料模型提供数据支撑· 关键词高炉布料:激光栅格:轨迹检测:边缘算子;轨迹重现 分类号TF543.3TP751.1 Laser m easurem ent and im age ana lysis of blast furnace bell-less top charging DU Peng yu CHENG Shu'"sen School ofMetallugical and Ecobgical Engineering University of Seience and Technology Beijing Beijing 100083 China ABSTRACT In the process of blast fiumace bell-less top charging it is difficult for operators to directly observe the buren surface pmofile and burden trajectory Based on the principle of optics a polar coomdinate laser grid measurement technology is pmoposed to measure the burden surface and burden trajectory Dual CCD stereoscopic vision calbration with high precision is introduced to create the detailed computer images of the burden trajectory w ith a boundary operator acquire infomation about the burden trajectory in char ging and reconstmuct the process of blast fumace bell-less top charging KEY W ORDS blast fumace charging lser grit trajectory measurment boundary operato trajectory reconstnuction 随着钢铁市场竞争的加剧,降低高炉生产成本, 大量工作).卢森堡、日本和前苏联等开发了 提高高炉操作水平是目前中国钢铁企业的重要任 一些数学模型-,应用这些模型可以计算出布料 务,无钟炉顶的应用,为高炉进行灵活的上部调剂 后的料面形状.目前国内外采用的布料检测方法及 提供了手段,煤气流分布是决定高炉顺行操作的重 模型主要包括: 要参数,上部调剂是决定煤气流分布的重要方法, (1)机械式·测量一点要经历启动测枪、停枪、 布料溜槽角度及转速的变化使料流轨迹变化多样, 放锤、收锤四个阶段,其优点是价格便宜;缺点是维 炉料落点也各有不同,如何更好地利用现代成熟的 护费用高,测定点不够全面和均匀 机器视觉技术来检测高炉上部调剂的操作和效果, (2)微波式.电磁频率为3×10~3×10Ha 获得高炉布料过程的布料信息成为高炉上部调剂的 通过对比发射波和反射波的相位差来标定料面距 重要依据,因此高炉布料操作是达到高炉长寿高效 离.其缺点是精度低(士130mm),测试周期80s但 目的重要手段之一,同时布料测量是研究高炉布料 维护方便, 规律必不可少的一个环节, (3)激光式.利用激光(波长在1.06m)的反 1目前检测方法和不足 射强度分析测量炉料的距离,多点复合出高炉布料 面的形状。缺点是灰尘对测量结果干扰大,激光设 国内外炼铁研究人员在高炉布料检测方面做了 备体积庞大,需要额外的辅助设备,维护费用高 收稿日期:2009-06-09 基金项目:国家自然科学基金资助项目(No60872147):“十一五国家科技支撑计划资助项目(N。2006BAE03A01) 作者简介:杜鹏宇(1974-),男,博士研究生,Emaik dpengyu@126cam:程树森(196)男,教授,博士生导师,E mail chengsuser@metall ustb edu cn

第 32卷 第 1期 2010年 1月 北 京 科 技 大 学 学 报 JournalofUniversityofScienceandTechnologyBeijing Vol.32No.1 Jan.2010 无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 杜鹏宇 程树森 北京科技大学冶金与生态学院‚北京 100083 摘 要 针对高炉布料过程操作者无法直接观察炉内料流轨迹、料面形状等信息‚利用光学原理‚提出极坐标激光栅格测试 技术‚对料面进行标定测量.引入模式识别中的双目视觉技术进行轨迹检测‚对布料轨迹图像采用边缘分析算子‚优化算子阈 值‚获得布料过程中料流信息‚重现料流轨迹的动态图像‚为高炉布料模型提供数据支撑. 关键词 高炉布料;激光栅格;轨迹检测;边缘算子;轨迹重现 分类号 TF543∙3;TP751∙1 Lasermeasurementandimageanalysisofblastfurnacebell-lesstopcharging DUPeng-yu‚CHENGShu-sen SchoolofMetallurgicalandEcologicalEngineering‚UniversityofScienceandTechnologyBeijing‚Beijing100083‚China ABSTRACT Intheprocessofblastfurnacebell-lesstopcharging‚itisdifficultforoperatorstodirectlyobservetheburdensurface profileandburdentrajectory.Basedontheprincipleofoptics‚apolarcoordinatelasergridmeasurementtechnologyisproposedto measuretheburdensurfaceandburdentrajectory.DualCCDstereoscopicvisioncalibrationwithhighprecisionisintroducedtocreate thedetailedcomputerimagesoftheburdentrajectorywithaboundaryoperator‚acquireinformationabouttheburdentrajectoryinchar- ging‚andreconstructtheprocessofblastfurnacebell-lesstopcharging. KEYWORDS blastfurnacecharging;lasergrid;trajectorymeasurement;boundaryoperator;trajectoryreconstruction 收稿日期:2009--06--09 基金项目:国家自然科学基金资助项目 (No.60872147);“十一五 ”国家科技支撑计划资助项目 (No.2006BAE03A01) 作者简介:杜鹏宇 (1974— )‚男‚博士研究生‚E-mail:dpengyu@126.com;程树森 (1964— )‚男‚教授‚博士生导师‚E-mail:chengsusen@metall. ustb.edu.cn 随着钢铁市场竞争的加剧‚降低高炉生产成本‚ 提高高炉操作水平是目前中国钢铁企业的重要任 务.无钟炉顶的应用‚为高炉进行灵活的上部调剂 提供了手段.煤气流分布是决定高炉顺行操作的重 要参数‚上部调剂是决定煤气流分布的重要方法. 布料溜槽角度及转速的变化使料流轨迹变化多样‚ 炉料落点也各有不同‚如何更好地利用现代成熟的 机器视觉技术来检测高炉上部调剂的操作和效果‚ 获得高炉布料过程的布料信息成为高炉上部调剂的 重要依据.因此高炉布料操作是达到高炉长寿高效 目的重要手段之一‚同时布料测量是研究高炉布料 规律必不可少的一个环节. 1 目前检测方法和不足 国内外炼铁研究人员在高炉布料检测方面做了 大量工作 [1--3].卢森堡、日本 [4--6]和前苏联等开发了 一些数学模型 [7--10]‚应用这些模型可以计算出布料 后的料面形状.目前国内外采用的布料检测方法及 模型主要包括: (1) 机械式.测量一点要经历启动测枪、停枪、 放锤、收锤四个阶段.其优点是价格便宜;缺点是维 护费用高‚测定点不够全面和均匀. (2) 微波式.电磁频率为 3×10 8~3×10 11Hz‚ 通过对比发射波和反射波的相位差来标定料面距 离.其缺点是精度低 (±130mm)‚测试周期 80s;但 维护方便. (3) 激光式.利用激光 (波长在 1∙06μm)的反 射强度分析测量炉料的距离‚多点复合出高炉布料 面的形状.缺点是灰尘对测量结果干扰大‚激光设 备体积庞大‚需要额外的辅助设备‚维护费用高. DOI :10.13374/j.issn1001-053x.2010.01.013

第1期 杜鹃宇等:无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 21. (4)Y射线,使用Cs作为辐射源,由于波长短, 位和极轴信息,进而确定出料流形状和落点位置, 频率高,可以排除粉尘和高温的影响,相对于前者的 (2)光学极坐标特征点,对于获得的布料图像 精度大大提高;其缺点是有辐射,使用安全性差,运 要进行位置尺寸标定,由于激光的发散性小,光能集 输存储不便, 中,完全适合作为标定物,因为标定栅格是以光源 (5)雷达波式,通过产生频率16.1~17.9GHz 为圆心的发散光路组成的射线束,故使用极坐标提 电波,利用发射和接受的频率变化和电波的时间分 取特征点,对高炉布料的图像进行预处理并获取图 析,计算获得料面的形状.缺点是同时多点测量相 像的特征点坐标,以便于摄像机标定和图像对匹配 互之间产生干扰,影响测量精度, 的进行,目前常用的特征主要有点状特征、线状特 (6)网架装置摄像方式,使用机械十字网架 征和区域特征等,其中点状特征主要包括角点、边 装置悬吊于炉喉处,采用摄像系统对开炉装料进行 缘点和重心等,对于布料料流对光学栅格的影响, 实测,通过对实时监测得到布料轨迹,相对提高了 对理想的图像可以分别采用点特征提取、线特征提 测量的效率和准确性·不足之处在于机械网架将对 取以及区域特征提取,但由于高炉内粉尘的影响严 装料产生影响;并且测量结束后,机械网架无法消 重,必须采用多种特征位置的提取方式,获得料流轨 除,需要人工进入炉内拆卸,影响高炉生产 迹、落点位置和料流宽度等信息, 高炉布料目前检测存在的困难和不足,对于现 (3)图像边缘分析.为了准确确定料流的位 有的检测手段虽然在一定程度上获得了布料的信 置,采用图像边缘检测算法对图像进行分析,其基 息,但都没有完全适应高炉生产操作的需要,对于 本步骤如下:①滤波,边缘检测主要基于导数计算, 料线检测,测量得到料面固定点的料线高度,测量点 但受噪声影响,滤波器在降低噪声的同时也导致边 单一,采用多点测量时相互之间干扰严重,降低了测 缘强度的损失,②增强,增强算法将邻域中灰度有 量精度.对于布料轨迹的测量,机械网架对装料产 显著变化的点突出显示,一般通过计算梯度幅值完 生严重影响导致测量误差增大,不利于正确数据的 成,③检测.在有些图像中梯度幅值较大的并不是 获取.设备的体积大和维护费用高导致成本增加, 边缘点,最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定, 这些测试缺点都没有得到很好的解决,这对于炼铁 ④定位,精确确定边缘的位置, 生产操作者进行炉况上部调剂产生了很大的障碍, 由于采用不同算法分析图像的特征边缘具有不 影响了高炉的正常生产操作.利用计算机立体视 同的效果,对于目前存在的几种经典边缘分析算法 觉,基于光学极坐标特征点标定、布料轨迹图像分 进行了对比,确定出最适合高炉布料轨迹边缘分析 析,可以得到布料轨迹、料流落点位置,同时得到料 算法,料流轨迹图像处理流程如图1所示, 流轨迹和料线高度位置以及同一时刻多点料线的高 边缘算子 度.这些测量优点极大地弥补了上述测量方式的不 平滑图像 边缘增强 平滑图像 足;同时由于测量设备简单,维护费用极大地降低, 像变换 边缘检测 更好地适应现场工况条件 边缘定位 原始图像 边缘的二值化图像 阈值分割 2无钟布料测试理论基础 图1料流轨迹图像分析流程 FigI Technological process of i age analysis for bumen trajeclories (1)立体视觉原理,利用视差原理获取景物的 形状信息,其过程是在不同角度采集景物的一对图 3无钟布料测试系统技术设计 像,利用它们之间的视差来恢复出景物的深度信息 视差测量是在分析对应点或对应特征基础上进行 测量设备包括激光发生器、激光光学网架、摄像 的,不同的视差指示出不同的相对深度,典型的立 头、CCD成像仪、监视器、数据采集卡、高频数据线 体视觉过程包括五个主要部分:①建立成像模型; 和尺子等,为使系统更好地适应现场的工作环境, ②提取特征;③特征匹配;④视差和位置计算;⑤深 对镜头和焦距调整两方面进行重新设计和优化,满 度位置信息内插,具体实施:将规则光栅图像投射到被 足工业现场高温,高粉尘的恶劣环境 测物表面,从某角度看,可以观察到由于受物体高度 (1)镜头,摄像机镜头是红外夜视监控系统的 的影响而使得光栅变化,反映测量布料料流宽度和 关键设备,它的质量(指标)优劣直接影响到整套系 轨迹;从另一个角度看,可以接受到同一时刻的不同 统的成像效果,由于高炉布料过程中,内部处于黑 图像信息,采集变形光路并对其进行解析,恢复出相 暗的环境,因此,镜头选择是否恰当即关系到系统质

第 1期 杜鹏宇等: 无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 (4)γ射线.使用 Cs作为辐射源‚由于波长短‚ 频率高‚可以排除粉尘和高温的影响‚相对于前者的 精度大大提高;其缺点是有辐射‚使用安全性差‚运 输存储不便. (5) 雷达波式.通过产生频率 16∙1~17∙9GHz 电波‚利用发射和接受的频率变化和电波的时间分 析‚计算获得料面的形状.缺点是同时多点测量相 互之间产生干扰‚影响测量精度. (6) 网架装置 +摄像方式.使用机械十字网架 装置悬吊于炉喉处‚采用摄像系统对开炉装料进行 实测.通过对实时监测得到布料轨迹‚相对提高了 测量的效率和准确性.不足之处在于机械网架将对 装料产生影响;并且测量结束后‚机械网架无法消 除‚需要人工进入炉内拆卸‚影响高炉生产. 高炉布料目前检测存在的困难和不足.对于现 有的检测手段虽然在一定程度上获得了布料的信 息‚但都没有完全适应高炉生产操作的需要.对于 料线检测‚测量得到料面固定点的料线高度‚测量点 单一‚采用多点测量时相互之间干扰严重‚降低了测 量精度.对于布料轨迹的测量‚机械网架对装料产 生严重影响导致测量误差增大‚不利于正确数据的 获取.设备的体积大和维护费用高导致成本增加‚ 这些测试缺点都没有得到很好的解决.这对于炼铁 生产操作者进行炉况上部调剂产生了很大的障碍‚ 影响了高炉的正常生产操作.利用计算机立体视 觉‚基于光学极坐标特征点标定、布料轨迹图像分 析‚可以得到布料轨迹、料流落点位置‚同时得到料 流轨迹和料线高度位置以及同一时刻多点料线的高 度.这些测量优点极大地弥补了上述测量方式的不 足;同时由于测量设备简单‚维护费用极大地降低‚ 更好地适应现场工况条件. 2 无钟布料测试理论基础 (1) 立体视觉原理.利用视差原理获取景物的 形状信息‚其过程是在不同角度采集景物的一对图 像‚利用它们之间的视差来恢复出景物的深度信息. 视差测量是在分析对应点或对应特征基础上进行 的‚不同的视差指示出不同的相对深度.典型的立 体视觉过程包括五个主要部分:①建立成像模型; ②提取特征;③特征匹配;④视差和位置计算;⑤深 度位置信息内插.具体实施:将规则光栅图像投射到被 测物表面‚从某角度看‚可以观察到由于受物体高度 的影响而使得光栅变化‚反映测量布料料流宽度和 轨迹;从另一个角度看‚可以接受到同一时刻的不同 图像信息‚采集变形光路并对其进行解析‚恢复出相 位和极轴信息‚进而确定出料流形状和落点位置. (2) 光学极坐标特征点.对于获得的布料图像 要进行位置尺寸标定‚由于激光的发散性小‚光能集 中‚完全适合作为标定物.因为标定栅格是以光源 为圆心的发散光路组成的射线束‚故使用极坐标提 取特征点.对高炉布料的图像进行预处理并获取图 像的特征点坐标‚以便于摄像机标定和图像对匹配 的进行.目前常用的特征主要有点状特征、线状特 征和区域特征等.其中点状特征主要包括角点、边 缘点和重心等.对于布料料流对光学栅格的影响‚ 对理想的图像可以分别采用点特征提取、线特征提 取以及区域特征提取‚但由于高炉内粉尘的影响严 重‚必须采用多种特征位置的提取方式‚获得料流轨 迹、落点位置和料流宽度等信息. (3) 图像边缘分析.为了准确确定料流的位 置‚采用图像边缘检测算法对图像进行分析.其基 本步骤如下:①滤波.边缘检测主要基于导数计算‚ 但受噪声影响‚滤波器在降低噪声的同时也导致边 缘强度的损失.②增强.增强算法将邻域中灰度有 显著变化的点突出显示.一般通过计算梯度幅值完 成.③检测.在有些图像中梯度幅值较大的并不是 边缘点.最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定. ④定位.精确确定边缘的位置. 由于采用不同算法分析图像的特征边缘具有不 同的效果‚对于目前存在的几种经典边缘分析算法 进行了对比‚确定出最适合高炉布料轨迹边缘分析 算法.料流轨迹图像处理流程如图 1所示. 图 1 料流轨迹图像分析流程 Fig.1 Technologicalprocessofimageanalysisforburdentrajectories 3 无钟布料测试系统技术设计 测量设备包括激光发生器、激光光学网架、摄像 头、CCD成像仪、监视器、数据采集卡、高频数据线 和尺子等.为使系统更好地适应现场的工作环境‚ 对镜头和焦距调整两方面进行重新设计和优化‚满 足工业现场高温‚高粉尘的恶劣环境. (1) 镜头.摄像机镜头是红外夜视监控系统的 关键设备‚它的质量 (指标 )优劣直接影响到整套系 统的成像效果.由于高炉布料过程中‚内部处于黑 暗的环境‚因此‚镜头选择是否恰当即关系到系统质 ·21·

,22 北京科技大学学报 第32卷 量,又关系到设备造价,普通的光学镜头可见光成 像,红外对应镜头对红外光成像.灰尘干扰严重时, 4料流图像的边缘算法 物体反射回镜头的红外光不能有效聚焦到CCD靶 由于在高炉工作现场视频采集受干扰严重,必 面上,红外夜视效果就会大打折扣,根据高炉测试 须对图像进行滤波处理,然后采用不同的边缘算子 的工作环境,在选择镜头时应注意以下几点:①镜头 对图像分析,获得布料过程中的料流轨迹和落点位 的成像尺寸应与摄像机CCD靶面一致;②镜头的分 置信息,对同一时刻的图像分别采用Robert内 辨率,同样尺寸的镜头分辨率越高越好:③镜头焦距 Sobel Prew itt和Canny四种经典边缘算子对图像进 与视野角度,根据摄像机与被监控目标的距离选择 行对比分析,确定优化算子和正确阈值,结果进行比 镜头的焦距,镜头焦距F确定后则由摄像机靶面决 较以选取最佳的结果, 定视野;④光圈或通光量;⑤对于噪声的屏蔽,灰尘 (l)R oberts边缘检测算子,Roberts算子是最 的隔离 简单的梯度算子,由两个2×2模板组成边缘检测 (2)系统调焦,通过光学人员的精心设计和选 器,通常取两个模板检测结果中幅度较大的作为输 材,使镜头在整个变焦过程中始终保持图像清楚, 出值.Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分 克服变焦镜头在变焦过程中随时调焦的烦恼;焦距 算子寻找边缘算子,它采用对角线方向相邻两像素 实时调整,镜头能在变焦过程中实时显示镜头的焦 之差近似梯度幅值检测边缘,检测垂直边缘的效果 距值,实时测量目标物的距离或大小,做到跟随焦距 好于斜向边缘,定位精度高,但对噪声敏感,它由下 自动调整对准物体,采用宽光谱镀膜,光谱范围从 式获得信息: 可见光区到红外光区,镜头除保证在可见光范围有 高透过率外,在红外部分也有高透过率.为保证在 g(xy)=[x y)-f(x+1y+1)]+ 高炉内部环境中灵活使用,对CCD图像采集进行增 [(x+Ly)+y+西]Hb (1) 强,提高图像的采光量,极大地增加图像清晰度 (3)防护罩,防护罩对红外灯的效果也有影 (2)Sobel边缘检测算子.Sobelf梯度算子是先 加权平均,再微分求梯度,Sobel边缘算子的每个点 响,红外光在传输过程中,通过不同介质,透射率和 反射率也不同.不同的视窗玻璃,特别是自动除霜 都用下式作卷积,其中x方向的卷积V,f(y)对通 镀膜玻璃,对红外光的衰减也不同,因为夜视系统 常的垂直边缘响应最大,y方向的卷积V,f(。y)对 的运用场合都比较特殊,所以对防护罩的产品质量 水平边缘响应最大,取二者的最大值作为该点的输 出位,结果是边缘最大幅度图像 及防护要求都比较高,在选择护罩时必须考虑玻璃 和镀膜对通光量的影响, Vf(xy)=f(x-1,y+1)+2fxy+1)+ (4)激光JGSG50000的设计指标见表1 f(x+1,y+1)-f(x-1,y-1)- 表1激光栅格技术参数 2f(xy-1)-f(x+1y-1) Table 1 Technical panmeters of laser gril Vfsy)=(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+(2) 技术参数指标 技术参数选用 f(x-1y+1)-f(x+1,y-1)- 激光波长 红外波段、可见光波段和紫外光波段可选 2f(x+1,y)-f(x+1,y+1) 激光功率 G-5W,10W,15W,20W P(xy)=max lv,f(x y)↓N,f(sy)l} 扫描系统 精密步进电机 (3)Prew itt边缘检测算子,Prew itt算子是利用 激光效果 直线型极坐标栅格 像素点上下、左右邻点的灰度差,在边缘处达到极值 栅格编辑 专用控制器,存储多种栅格图像 检测边缘,去掉部分伪边缘,对噪声具有平滑作用, 控制接口 Pangolin控制系统、控制端口 其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行 播放方式 声控、自动和专用控台控制 邻域卷积来完成的,这两个方向模板一个检测水平 机器类型 大容量高速单片机 边缘,一个检测垂直边缘,凡灰度新值大于或等于 电源幼耗 110V220V,50-60Hz150W 阈值的像素点都是边缘点,即选择适当的阈值 尺寸 350mm X205mm X115mm THZ若P(y≥THZ则(y)为边缘点,P(xy) 质量 25 kg 为边缘图像.对数字图像f(xy),Prew itt算子如下: 连续工作时间 关机后建议休息3h再开启

北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 量‚又关系到设备造价.普通的光学镜头可见光成 像‚红外对应镜头对红外光成像.灰尘干扰严重时‚ 物体反射回镜头的红外光不能有效聚焦到 CCD靶 面上‚红外夜视效果就会大打折扣.根据高炉测试 的工作环境‚在选择镜头时应注意以下几点:①镜头 的成像尺寸应与摄像机 CCD靶面一致;②镜头的分 辨率‚同样尺寸的镜头分辨率越高越好;③镜头焦距 与视野角度‚根据摄像机与被监控目标的距离选择 镜头的焦距‚镜头焦距 F确定后则由摄像机靶面决 定视野;④光圈或通光量;⑤对于噪声的屏蔽‚灰尘 的隔离. (2) 系统调焦.通过光学人员的精心设计和选 材‚使镜头在整个变焦过程中始终保持图像清楚. 克服变焦镜头在变焦过程中随时调焦的烦恼;焦距 实时调整‚镜头能在变焦过程中实时显示镜头的焦 距值‚实时测量目标物的距离或大小‚做到跟随焦距 自动调整对准物体.采用宽光谱镀膜‚光谱范围从 可见光区到红外光区‚镜头除保证在可见光范围有 高透过率外‚在红外部分也有高透过率.为保证在 高炉内部环境中灵活使用‚对 CCD图像采集进行增 强‚提高图像的采光量‚极大地增加图像清晰度. (3) 防护罩.防护罩对红外灯的效果也有影 响‚红外光在传输过程中‚通过不同介质‚透射率和 反射率也不同.不同的视窗玻璃‚特别是自动除霜 镀膜玻璃‚对红外光的衰减也不同.因为夜视系统 的运用场合都比较特殊‚所以对防护罩的产品质量 及防护要求都比较高.在选择护罩时必须考虑玻璃 和镀膜对通光量的影响. (4) 激光 JGSG50000的设计指标见表 1. 表 1 激光栅格技术参数 Table1 Technicalparametersoflasergrid 技术参数指标 技术参数选用 激光波长 红外波段、可见光波段和紫外光波段可选 激光功率 PG--5W‚10W‚15W‚20W 扫描系统 精密步进电机 激光效果 直线型极坐标栅格 栅格编辑 专用控制器‚存储多种栅格图像 控制接口 Pangolin控制系统、控制端口 播放方式 声控、自动和专用控台控制 机器类型 大容量高速单片机 电源/功耗 110V/220V‚50~60Hz‚150W 尺寸 350mm×205mm×115mm 质量 25kg 连续工作时间 关机后建议休息 3h再开启 4 料流图像的边缘算法 由于在高炉工作现场视频采集受干扰严重‚必 须对图像进行滤波处理‚然后采用不同的边缘算子 对图像分析‚获得布料过程中的料流轨迹和落点位 置信息.对同一时刻的图 像 分 别 采 用 Roberts、 Sobel、Prewitt和 Canny四种经典边缘算子对图像进 行对比分析‚确定优化算子和正确阈值‚结果进行比 较以选取最佳的结果. (1) Roberts边缘检测算子.Roberts算子是最 简单的梯度算子‚由两个 2×2模板组成边缘检测 器‚通常取两个模板检测结果中幅度较大的作为输 出值.Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分 算子寻找边缘算子‚它采用对角线方向相邻两像素 之差近似梯度幅值检测边缘.检测垂直边缘的效果 好于斜向边缘‚定位精度高‚但对噪声敏感.它由下 式获得信息: g(x‚y)={[ f(x‚y)— f(x+1‚y+1) ] + [ f(x+1‚y)+ f(x‚y+1) ]} 1/2 (1) (2) Sobel边缘检测算子.Sobel梯度算子是先 加权平均‚再微分求梯度.Sobel边缘算子的每个点 都用下式作卷积.其中 x方向的卷积 Vxf(x‚y)对通 常的垂直边缘响应最大‚y方向的卷积 Vyf(x‚y)对 水平边缘响应最大‚取二者的最大值作为该点的输 出位‚结果是边缘最大幅度图像. Vxf(x‚y)=f(x—1‚y+1)+2f(x‚y+1)+ f(x+1‚y+1)—f(x—1‚y—1)— 2f(x‚y—1)—f(x+1‚y—1) Vyf(x‚y)=f(x—1‚y—1)+2f(x—1‚y)+ f(x—1‚y+1)—f(x+1‚y—1)— 2f(x+1‚y)—f(x+1‚y+1) P(x‚y)=max{|Vxf(x‚y)|‚|Vyf(x‚y)|} (2) (3) Prewitt边缘检测算子.Prewitt算子是利用 像素点上下、左右邻点的灰度差‚在边缘处达到极值 检测边缘‚去掉部分伪边缘‚对噪声具有平滑作用. 其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行 邻域卷积来完成的‚这两个方向模板一个检测水平 边缘‚一个检测垂直边缘.凡灰度新值大于或等于 阈值的像素点都是边缘点.即选择适当的阈值 THZ‚若 P(x‚y)≥THZ‚则 (x‚y)为边缘点‚P(x‚y) 为边缘图像.对数字图像 f(x‚y)‚Prewitt算子如下: ·22·

第1期 杜鹏宇等:无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 .23. G.=lf(x-1 y-1)+f(x-1 y)+f(x-1 据的提取和分析提供了有力的数据基础. y+1)-x+1y-1)+x+1y)+ fx+1,y+1)I G,=f(x-1,y+1)+f(xy+1)+f(x+1 y+1)-f(x-1y-1)-fxy-1)+ fx+1y+1)1 P(&y)=G.十G, (3) (4)Canny边缘检测算子,Canny于1986年提 出了基于最优化算法的边缘检测算子[o),Canny算 图2 Roberts边缘检测算子 子是通过利用高斯函数计算梯度对图像滤波,使用 Fig 2 Roberts alorithm of edge detection 两个阈值去探测强弱边缘山,如果弱边缘与强边缘 相邻接则弱边缘作为边缘输出,它有效地排除了虚 假边缘的干扰,更好地探测到物体的实际边缘,最终 得到物体的边缘图像2- 高斯滤波函数为: G(x y)=exp 2.2 (4) 计算幅值和梯度方向公式: M(i)=P(i)+Q() 0(i j)=arctan[Q(i j)/P(i j] (5) 图3Sobe边缘检测算子 由于高炉布料过程中,料流速度快,采集到的图 Fig 3 Sobel akorithm of edge detection 像容易产生虚假边缘,因此必须对料流轨迹虚假边 缘进行排除,去除料流轨迹虚假边缘,采用两个阈 值进行界定,如何确定合理的阈值是决定图像边缘 分析的关键问题之一,对图像特征点的提取也是至 关重要,如果图像特征点提取到了虚假边缘的信 息,对布料轨迹和落点的位置会产生很大的误差,因 此要对Canny算子的两个阈值设定必须进行探测, 最后根据图像边缘分析效果来决定两个阈值的大 小.这是与经典Canny算子的固定阈值有极大的区 别,这种探测寻优阈值方式,更好地适应了不同的图 图4 Prew itti边缘检测算子 像质量,在噪声干扰严重,图像边缘分析严重失真 Fig 4 Prew itt algorithm of edge detection 的情况下,这种阈值确定方式可以更精确地分析出 图像的虚假边缘和真实边缘,为特征数据的提取提 供了更准确的依据. 图2~图5是采用不同边缘检测算子对同一幅 料流轨迹图像分析的结果,从处理效果可以看到, Sobel算子、Prew itt算子和Roberts算子三种算子在 处理高粉尘图像容易遗漏真实边缘,提取虚假的边 缘信息.对于虚假的边缘Canny算子由于采用了探 测阈值的方式,排除虚假边缘的影响,图像数据的获 取得到很大提高,它有效地抑制了图像的噪声,合理 图5 Canny边缘检测算子 地提取了图像的真实边缘信息,为高炉料流轨迹数 Fg 5 Canny akorithm of edge detection

第 1期 杜鹏宇等: 无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 Gx=|f(x—1‚y—1)+f(x—1‚y)+f(x—1‚ y+1)—f(x+1‚y—1)+f(x+1‚y)+ f(x+1‚y+1)| Gy=|f(x—1‚y+1)+f(x‚y+1)+f(x+1‚ y+1)—f(x—1‚y—1)—f(x‚y—1)+ f(x+1‚y+1)| P(x‚y)=Gx+Gy (3) (4) Canny边缘检测算子.Canny于 1986年提 出了基于最优化算法的边缘检测算子 [10]‚Canny算 子是通过利用高斯函数计算梯度对图像滤波‚使用 两个阈值去探测强弱边缘 [11]‚如果弱边缘与强边缘 相邻接则弱边缘作为边缘输出‚它有效地排除了虚 假边缘的干扰‚更好地探测到物体的实际边缘‚最终 得到物体的边缘图像 [12--13]. 高斯滤波函数为: G(x‚y)=exp — x 2+y 2 2σ 2 (4) 计算幅值和梯度方向公式: M(i‚j)= P 2 (i‚j)+Q 2 (i‚j) θ(i‚j)=arctan[Q(i‚j)/P(i‚j) ] (5) 由于高炉布料过程中‚料流速度快‚采集到的图 像容易产生虚假边缘‚因此必须对料流轨迹虚假边 缘进行排除.去除料流轨迹虚假边缘‚采用两个阈 值进行界定‚如何确定合理的阈值是决定图像边缘 分析的关键问题之一‚对图像特征点的提取也是至 关重要.如果图像特征点提取到了虚假边缘的信 息‚对布料轨迹和落点的位置会产生很大的误差‚因 此要对 Canny算子的两个阈值设定必须进行探测‚ 最后根据图像边缘分析效果来决定两个阈值的大 小.这是与经典 Canny算子的固定阈值有极大的区 别‚这种探测寻优阈值方式‚更好地适应了不同的图 像质量.在噪声干扰严重‚图像边缘分析严重失真 的情况下‚这种阈值确定方式可以更精确地分析出 图像的虚假边缘和真实边缘‚为特征数据的提取提 供了更准确的依据. 图 2~图 5是采用不同边缘检测算子对同一幅 料流轨迹图像分析的结果.从处理效果可以看到‚ Sobel算子、Prewitt算子和 Roberts算子三种算子在 处理高粉尘图像容易遗漏真实边缘‚提取虚假的边 缘信息.对于虚假的边缘 Canny算子由于采用了探 测阈值的方式‚排除虚假边缘的影响‚图像数据的获 取得到很大提高‚它有效地抑制了图像的噪声‚合理 地提取了图像的真实边缘信息‚为高炉料流轨迹数 据的提取和分析提供了有力的数据基础. 图 2 Roberts边缘检测算子 Fig.2 Robertsalgorithmofedgedetection 图 3 Sobel边缘检测算子 Fig.3 Sobelalgorithmofedgedetection 图 4 Prewitt边缘检测算子 Fig.4 Prewittalgorithmofedgedetection 图 5 Canny边缘检测算子 Fig.5 Cannyalgorithmofedgedetection ·23·

24 北京科技大学学报 第32卷 5 高炉布料测试结果与分析 1680mm,喉管直径650mm,炉顶内衬材料采用高温 喷涂料.布料溜槽主要参数:溜槽长度4060mm,溜 根据图像特征点的提取信息,对料流的外侧和 槽宽度1060mm,溜槽转速8.34min,溜槽倾角 内侧在炉喉的位置进行确定,得到不同料线深度的 范围为10~45°,溜槽内壁采用特殊高耐磨的陶瓷 料流轨迹·通过图像分析获得的料流落点和宽度数 复合材料衬板,溜槽底部与炉喉零料线相距 据如表2和表3所示.表2显示了从零料线开始, 1700mm: 每个200m高度情况下,高炉实际布料过程中溜槽 根据表2中数据可以得到,焦炭料流轨迹在同 不同倾角时焦炭料流外侧距高炉中心的距离,高炉 一溜槽角度,焦炭落点与高炉中心的距离随着料线 主要参数:容积2500m,炉喉直径84000mm,炉喉 深度的增加而增大,在溜槽角度为16时,焦炭外侧 高度2000mm,溜槽悬挂点距零料线位置5520 零料线落点与2500mm落点的差距为790mm,随着 mm,人孔个数为2,人孔直径600mm,喉管长度 溜槽角度的增加,在溜槽角度为21时,焦炭外侧零 表2料流阀开度g=58焦炭料流外侧轨迹(实测) 料线落点与2500mm落点的差距为970mm,溜槽角 Table 2 Outside burlen tmajectories of coal in the fow valve g=58 度达到29时,焦炭外侧零料线落点与2500mm落 料线 落点距高炉中心距离加 点的差距达到1130mm对于焦炭料流轨迹在同一 深度血 16 17 20° 21° 23 26° 29。 料线高度,布料倾角相差1时(17~16°),落点距高 0.0 1.08 1.211.501.69 1.932.352.63 炉中心距离最大相差为270mm,最小为70mm,平均 0.2 1.08 1.22 1.60 1.722.03 2.412.69 落点差距为166mm;布料倾角相差1时(21~20°), 0.4 1.06 1.29 1.65 1.792.08 2.44 2.75 落点距高炉中心距离最大相差为250mm,最小为50 0.6 1.23 1.30 1.76 1.972.192.562.85 mm,平均落点差距为154mm.布料倾角相差3时 0.8 1.44 1.54 1.85 2.102.282.66 2.98 (20~17°),落点距高炉中心距离最大相差为490 1.0 1.48 1.61 1.962.172.392.703.07 mm,最小为290mm,平均落点差距为391mm:布料 .2 2.10 2.222.522.793.15 倾角相差3时(26~23°),落点距高炉中心距离最 7 2.16 2.262.582.873.24 大相差为420mm,最小为260mm,平均落点差距为 16 5 7只 2.20 2.402.652.973.32 332mm;布料倾角相差3时(29~26°),落点距高炉 1.8 1.67 1.89 2.312.362.733.053.44 中心距离最大相差为510mm,最小为280mm,平均 2.0 1.74 1.90 2.392.472.81 3.113.49 落点差距为351mm出现溜槽角度相差1和相差 2.5 1.872.012.482.662.993.253.76 3时落点偏差的主要原因是溜槽有效长度的变化和 炉料出口位置的变动.由上分析,同一溜槽角度,不 表3料流阀开度g=58焦炭料流宽度(实测) 同料线位置,随着料线深度增加,料流落点的位置也 Table 3 Buren fow width of coal in the flow valve g=58 在远离高炉中心,溜槽倾角越大,落点位置差距越 料线 料流宽度加 大 深度加16° 17°20° 21° 23° 26° 29。 根据表3中数据可以得到,焦炭料流宽度在同 0.0 0.3790.40950.4700.4310.5120.5240.543 一溜槽角度时,随着料线的增加料流宽度也在不断 0.2 0.3960.40250.4790.4430.5200.5260.548 地增加.在溜槽角度为16时,料线深度每增加 0.4 0.4170.43750.4870.4660.5280.5350.559 200mm,料流宽度平均增加241mm:在溜槽角度为 0.6 0.4240.43050.4930.4880.5340.5460.571 21时,料线深度每增加200mm,料流宽度平均增加 0.8 0.4210.44450.5100.5120.5500.5630.592 234mm:在溜槽角度为26时,料线深度每增加 1.0 0.4210.45150.5260.5200.5670.5820.609 200mm,料流宽度平均增加194mm:在溜槽角度为 1.20.4310.46200.5400.5340.5800.5880.624 29时,料线深度每增加200mm,料流宽度平均增加 1.40.4660.48300.5430.5410.5830.5990.635 162mm;随着溜槽角度的增加,料流宽度的增加幅 1.60.4930.51100.5430.5620.5830.6050.646 度在减小.对于焦炭料流宽度在同一料线高度,布 1.8 0.5180.54950.5600.5830.6000.6190.658 料倾角相差1时(17~16°),料流宽度平均相差为 2.00.5520.57400.5660.6030.6050.6240.641 214mm,最大料流宽度差距315mm,最小差距 2.5 0.6140.63350.5740.6390.6130.6300.690 170mm;布料倾角相差1时(21~20°),料流宽度最 大相差为390mm,最小为20mm,平均落点差距为

北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 5 高炉布料测试结果与分析 根据图像特征点的提取信息‚对料流的外侧和 内侧在炉喉的位置进行确定‚得到不同料线深度的 料流轨迹.通过图像分析获得的料流落点和宽度数 据如表 2和表 3所示.表 2显示了从零料线开始‚ 每个 200m高度情况下‚高炉实际布料过程中溜槽 不同倾角时焦炭料流外侧距高炉中心的距离.高炉 主要参数:容积 2500m 3‚炉喉直径 84000mm‚炉喉 高度 2000mm‚溜槽悬挂点距零料线位置 5520 mm‚人孔个数为2‚人孔直径600mm‚喉管长度 表 2 料流阀开度 g=58°焦炭料流外侧轨迹 (实测 ) Table2 Outsideburdentrajectoriesofcoalintheflowvalveg=58° 料线 深度/m 落点距高炉中心距离/m 16° 17° 20° 21° 23° 26° 29° 0∙0 1∙08 1∙21 1∙50 1∙69 1∙93 2∙35 2∙63 0∙2 1∙08 1∙22 1∙60 1∙72 2∙03 2∙41 2∙69 0∙4 1∙06 1∙29 1∙65 1∙79 2∙08 2∙44 2∙75 0∙6 1∙23 1∙30 1∙76 1∙97 2∙19 2∙56 2∙85 0∙8 1∙44 1∙54 1∙85 2∙10 2∙28 2∙66 2∙98 1∙0 1∙48 1∙61 1∙96 2∙17 2∙39 2∙70 3∙07 1∙2 1∙48 1∙75 2∙10 2∙22 2∙52 2∙79 3∙15 1∙4 1∙59 1∙77 2∙16 2∙26 2∙58 2∙87 3∙24 1∙6 1∙56 1∙78 2∙20 2∙40 2∙65 2∙97 3∙32 1∙8 1∙67 1∙89 2∙31 2∙36 2∙73 3∙05 3∙44 2∙0 1∙74 1∙90 2∙39 2∙47 2∙81 3∙11 3∙49 2∙5 1∙87 2∙01 2∙48 2∙66 2∙99 3∙25 3∙76 表 3 料流阀开度 g=58°焦炭料流宽度 (实测 ) Table3 Burdenflowwidthofcoalintheflowvalveg=58° 料线 深度/m 料流宽度/m 16° 17° 20° 21° 23° 26° 29° 0∙0 0∙379 0∙4095 0∙470 0∙431 0∙512 0∙524 0∙543 0∙2 0∙396 0∙4025 0∙479 0∙443 0∙520 0∙526 0∙548 0∙4 0∙417 0∙4375 0∙487 0∙466 0∙528 0∙535 0∙559 0∙6 0∙424 0∙4305 0∙493 0∙488 0∙534 0∙546 0∙571 0∙8 0∙421 0∙4445 0∙510 0∙512 0∙550 0∙563 0∙592 1∙0 0∙421 0∙4515 0∙526 0∙520 0∙567 0∙582 0∙609 1∙2 0∙431 0∙4620 0∙540 0∙534 0∙580 0∙588 0∙624 1∙4 0∙466 0∙4830 0∙543 0∙541 0∙583 0∙599 0∙635 1∙6 0∙493 0∙5110 0∙543 0∙562 0∙583 0∙605 0∙646 1∙8 0∙518 0∙5495 0∙560 0∙583 0∙600 0∙619 0∙658 2∙0 0∙552 0∙5740 0∙566 0∙603 0∙605 0∙624 0∙641 2∙5 0∙614 0∙6335 0∙574 0∙639 0∙613 0∙630 0∙690 1680mm‚喉管直径 650mm‚炉顶内衬材料采用高温 喷涂料.布料溜槽主要参数:溜槽长度 4060mm‚溜 槽宽度 1060mm‚溜槽转速 8∙34r·min —1‚溜槽倾角 范围为 10~45°‚溜槽内壁采用特殊高耐磨的陶瓷 复合 材 料 衬 板‚溜 槽 底 部 与 炉 喉 零 料 线 相 距 1700mm. 根据表 2中数据可以得到‚焦炭料流轨迹在同 一溜槽角度‚焦炭落点与高炉中心的距离随着料线 深度的增加而增大.在溜槽角度为 16°时‚焦炭外侧 零料线落点与 2500mm落点的差距为 790mm‚随着 溜槽角度的增加‚在溜槽角度为 21°时‚焦炭外侧零 料线落点与 2500mm落点的差距为 970mm‚溜槽角 度达到 29°时‚焦炭外侧零料线落点与 2500mm落 点的差距达到 1130mm.对于焦炭料流轨迹在同一 料线高度‚布料倾角相差 1°时 (17~16°)‚落点距高 炉中心距离最大相差为270mm‚最小为70mm‚平均 落点差距为166mm;布料倾角相差1°时 (21~20°)‚ 落点距高炉中心距离最大相差为 250mm‚最小为 50 mm‚平均落点差距为 154mm.布料倾角相差 3°时 (20~17°)‚落点距高炉中心距离最大相差为 490 mm‚最小为 290mm‚平均落点差距为 391mm;布料 倾角相差 3°时 (26~23°)‚落点距高炉中心距离最 大相差为 420mm‚最小为 260mm‚平均落点差距为 332mm;布料倾角相差 3°时 (29~26°)‚落点距高炉 中心距离最大相差为 510mm‚最小为 280mm‚平均 落点差距为 351mm.出现溜槽角度相差 1°和相差 3°时落点偏差的主要原因是溜槽有效长度的变化和 炉料出口位置的变动.由上分析‚同一溜槽角度‚不 同料线位置‚随着料线深度增加‚料流落点的位置也 在远离高炉中心‚溜槽倾角越大‚落点位置差距越 大. 根据表 3中数据可以得到‚焦炭料流宽度在同 一溜槽角度时‚随着料线的增加料流宽度也在不断 地增加.在溜槽角度为 16°时‚料线深度每增加 200mm‚料流宽度平均增加 241mm;在溜槽角度为 21°时‚料线深度每增加200mm‚料流宽度平均增加 234mm;在溜槽角度为 26°时‚料线深度每增加 200mm‚料流宽度平均增加 194mm;在溜槽角度为 29°时‚料线深度每增加200mm‚料流宽度平均增加 162mm;随着溜槽角度的增加‚料流宽度的增加幅 度在减小.对于焦炭料流宽度在同一料线高度‚布 料倾角相差 1°时 (17~16°)‚料流宽度平均相差为 214mm‚最 大 料 流 宽 度 差 距 315mm‚最 小 差 距 170mm;布料倾角相差 1°时 (21~20°)‚料流宽度最 大相差为 390mm‚最小为 20mm‚平均落点差距为 ·24·

第1期 杜鹃宇等:无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 ,25. 217mm.布料倾角相差3时(20~17°),料流宽度 0.70r -16°—17%—20°—21° 最大相差为780mm,最小为80mm,平均落点差距为 0.65 -230—26°29 531mm;布料倾角相差3时(23~20°),料流宽度最 0.60 大相差为420mm,最小为390mm,平均落点差距为 0.55 403mm;料倾角相差3时(29~26°),料流宽度最大 0.50- 0.45 相差为600mm,最小为170mm,平均落点差距为 0.40 313mm,由上分析,溜槽倾角在极限角度下限附近 0.35- 在溜槽角度相差1时,同一料线的料流宽度相差约 0 0.51.0152.025 为190mm,溜槽角度相差3时,同一料线的料流宽 料线高度m 度呈现非线性关系,溜槽倾角较大时料流宽度的增 图7料流宽度测试曲线 加幅度小于溜槽倾角较小时的增加幅度,溜槽倾角 Fig 7 Trend curves of buaen flow with 在20~30°,溜槽角度相差3度时平均增幅约为400 mm. 从图6可以看到随着溜槽布料角度的增大,炉 料外侧轨迹偏向外侧的幅度越来越大,特别是料 线越深,布料角度越大,炉料轨迹外侧落点越容易 碰撞炉墙;同时,炉料的终点速度就会越大,越容 易破碎。这说明无钟炉顶设备安装越高,或溜槽越 长,即当布料角度为零时,溜槽末端离开零料线位 置越高,溜槽的可调角度范围就越小,布料就越不 灵活,越来越失去无钟布料的优势,因此,应尽可 图8小角度布料轨迹重现 能压低无钟炉顶高度,从图7中可以看到,随着布 Fig 8 Reconstniction tmajectory n mall angle 料角度的增大、料线的加深,料流宽度也在增加· 当料线深度超过1.3m时,较小的布料角度时其料 流宽度增加比较大布料角度时料流宽度增加得要 快.这种现象的出现一方面由于中心气流的影响, 另一方面是并罐布料炉料偏析导致的,因此,在进 行高炉操作时,大于1.3m料线时,必须要考虑料 流宽度的影响 —16° 17920 —219 —23—26°29° 图9大角度布料轨迹重现 Fig9 Reconstuction trajectory n larger angle 2 6结论 通过高炉布料测试,结合模式识别技术和图像 处理分析手段,提取高炉布料过程中的特征参数,动 05 1.0152.025 态重现布料轨迹,分析出高炉布料的最大容积、料面 料线高度m 形状、布料轨迹、料流落点和布料倾角极限等参数, 图6料流外侧轨迹测试曲线 修正实际布料过程参数,总结出高炉布料的实际规 Fig 6 Trend curves of bunen trajectories 律,准确描述高炉布料具体过程,重现高炉布料的 对于分析测量出来的料流轨迹的信息,采用VC 动态变化,为不同工况条件下高炉实际操作提供理 软件图像动态模拟和布料轨迹重现,突出显示料流 论依据. 的布料过程,直观地观察布料,实时地获得落点的轨 (1)立体视觉完全可以很好应用于高炉内部料 迹和位置数据,料流重现图像如图8和图9所示, 溜轨迹的检测.利用视察差原理恢复平面图像的立

第 1期 杜鹏宇等: 无钟布料料流轨迹激光测试与图像分析 217mm.布料倾角相差 3°时 (20~17°)‚料流宽度 最大相差为780mm‚最小为80mm‚平均落点差距为 531mm;布料倾角相差 3°时 (23~20°)‚料流宽度最 大相差为 420mm‚最小为 390mm‚平均落点差距为 403mm;料倾角相差 3°时 (29~26°)‚料流宽度最大 相差为 600mm‚最小为 170mm‚平均落点差距为 313mm.由上分析‚溜槽倾角在极限角度下限附近 在溜槽角度相差 1°时‚同一料线的料流宽度相差约 为 190mm‚溜槽角度相差 3°时‚同一料线的料流宽 度呈现非线性关系‚溜槽倾角较大时料流宽度的增 加幅度小于溜槽倾角较小时的增加幅度.溜槽倾角 在 20~30°‚溜槽角度相差 3°度时平均增幅约为 400 mm. 从图 6可以看到随着溜槽布料角度的增大‚炉 料外侧轨迹偏向外侧的幅度越来越大.特别是料 线越深‚布料角度越大‚炉料轨迹外侧落点越容易 碰撞炉墙;同时‚炉料的终点速度就会越大‚越容 易破碎.这说明无钟炉顶设备安装越高‚或溜槽越 长‚即当布料角度为零时‚溜槽末端离开零料线位 置越高‚溜槽的可调角度范围就越小‚布料就越不 灵活‚越来越失去无钟布料的优势.因此‚应尽可 能压低无钟炉顶高度.从图 7中可以看到‚随着布 料角度的增大、料线的加深‚料流宽度也在增加. 当料线深度超过1∙3m时‚较小的布料角度时其料 流宽度增加比较大布料角度时料流宽度增加得要 快.这种现象的出现一方面由于中心气流的影响‚ 另一方面是并罐布料炉料偏析导致的.因此‚在进 行高炉操作时‚大于 1∙3m料线时‚必须要考虑料 流宽度的影响. 图 6 料流外侧轨迹测试曲线 Fig.6 Trendcurvesofburdentrajectories 对于分析测量出来的料流轨迹的信息‚采用 VC 软件图像动态模拟和布料轨迹重现‚突出显示料流 的布料过程‚直观地观察布料‚实时地获得落点的轨 迹和位置数据.料流重现图像如图 8和图 9所示. 图 7 料流宽度测试曲线 Fig.7 Trendcurvesofburdenflowwidth 图 8 小角度布料轨迹重现 Fig.8 Reconstructiontrajectoryinsmallangle 图 9 大角度布料轨迹重现 Fig.9 Reconstructiontrajectoryinlargerangle 6 结论 通过高炉布料测试‚结合模式识别技术和图像 处理分析手段‚提取高炉布料过程中的特征参数‚动 态重现布料轨迹‚分析出高炉布料的最大容积、料面 形状、布料轨迹、料流落点和布料倾角极限等参数‚ 修正实际布料过程参数‚总结出高炉布料的实际规 律.准确描述高炉布料具体过程‚重现高炉布料的 动态变化‚为不同工况条件下高炉实际操作提供理 论依据. (1) 立体视觉完全可以很好应用于高炉内部料 溜轨迹的检测.利用视察差原理恢复平面图像的立 ·25·

,26. 北京科技大学学报 第32卷 体几何关系,实现了立体视觉在高炉上的首次应用 blast fiumace JUniv Sci Technol Beijing 2007.29(9):932 (2)对图像特征边缘的提取,采用经典的一阶 (朱清天,程树森·高炉料流轨迹的数学模型北京科技大学 学报,2007,29(9):932) 算子分析,选择最优算子一Canny算子分析边缘. [4]NimakiH.Ariyana T.Infhence of gas foh on buen distrbu- 对Canny算子的阈值确定采用探测寻优阈值确定方 tion in blst fiumace Teta-toHagane 1980(13):98 式,充分发挥探测寻优的优点,获得最佳的图像 (西尾浩明,有山達郎.高炉)装入物分布(仁及注寸力又流刀 信息、 影響,铁上鋼,1980(13):98) (3)根据获取的图像信息,确定高炉无钟布料 [5]Yoshio 0.Kazya K.Toshiyuki I et al nfluence of coke layer 的料流轨迹的宽度和位置,在同一溜槽角度,随着料 collapse phenaenon on bunden distribution at the top of blast fur nace Tetsu-toHagane 1986(7):75 线深度增加,料流落点的位置也在远离高炉中心,溜 (奥野嘉雄,国友和也,人田俊幸,等.高炉内層頂部!仁扫十 槽倾角越大,落点位置差距越大 方了人夕又居崩九现象)装入物分布【仁及主寸影響.铁上钢, (4)随着溜槽布料角度的增大,炉料落点偏向 1986(7):75) 外侧的幅度越来越大,布料灵活性降低;在大于 [6]Park N S Contml of bulen distribution of No 3 BF in Pohang 1.3m操作料线时,必须考虑料流宽度对布料的 Works Ironmaking Pmc AME 1992 51:223 [7]Lee 10.Chung H Y.Bang K M.et al Bunen distrbution con- 影响, trol forNo 2 BF of Pohang W ors Irommaking Pme AME 1986. (5)根据布料料流的宽度和落点的位置分析, 45,393 采用图形重现的绘图方式,直观地获得布料料流的 [8]Inada T.Kajiwar Y.Tanaka T.Analysis and control of buren 信息,解决了高炉炉内布料轨迹重现的困难,为高炉 distrbution at blast fumace top Imommaking Confernce Pmceed- 生产提供有力的实测数据,方便高炉生产者的操作 ings Detmit 1990.263 [9]Howell JL Hyle F W,W hite D G.et al Full-scale burden dis- tribution studies and operation ofGary No 13 Blast Fumace using 参考文献 a fhxed pellet/snter buen//Irommaking Confernce Pmoced- [1]BiX G.Mathematical Sinulation and Computer Control about BF ings Detmit 1990.255 P mocess Beijing Metallirgical Industry Press 1996 [10]Canny J A camputational appmach to edge detection EEE (华学工·高炉过程数学模拟及计算机控制.北京:治金工业 Trans Pattem AnalMach Intell 1986.PAM18(6):679 出版社,1996) [11]Meer P.Georgescu B Edge detection with anbedded confi [2]Yoshio0.Shinmoku M.Kazya K.et al Development ofmathe- dence IEEE Trans Patten Anal Mach Intell 2001.23(12): maticalmodel to estinate burden distrbution n bell-less type char 1351 gng for bast fumace Tetsu-toHagane 1987(1):91 [12]Lin JS Twod imensional Sgnal and mage Pmcessing Engle- (奥野嘉雄,松崎真六,国友和也,等.儿又装入法1二扫十 wood Cliffs Prentice Hall 1990:478 3装入物分布推定毛デ儿)開凳.铁上鋼,1987(1):91) [13]Janes R P.Algorithms for mage Processing and Camputer Vi [3]Zhu Q T Cheng SS Mathematicalmodel of bumen trajectory in a sion New York:John W iley Sons Ine 1997:23

北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 体几何关系‚实现了立体视觉在高炉上的首次应用. (2) 对图像特征边缘的提取‚采用经典的一阶 算子分析‚选择最优算子---Canny算子分析边缘. 对 Canny算子的阈值确定采用探测寻优阈值确定方 式‚充分发挥探测寻优的优点‚获得最佳的图像 信息. (3) 根据获取的图像信息‚确定高炉无钟布料 的料流轨迹的宽度和位置‚在同一溜槽角度‚随着料 线深度增加‚料流落点的位置也在远离高炉中心‚溜 槽倾角越大‚落点位置差距越大. (4) 随着溜槽布料角度的增大‚炉料落点偏向 外侧的幅度越来越大‚布料灵活性降低;在大于 1∙3m操作料线时‚必须考虑料流宽度对布料的 影响. (5) 根据布料料流的宽度和落点的位置分析‚ 采用图形重现的绘图方式‚直观地获得布料料流的 信息‚解决了高炉炉内布料轨迹重现的困难‚为高炉 生产提供有力的实测数据‚方便高炉生产者的操作. 参 考 文 献 [1] BiXG.MathematicalSimulationandComputerControlaboutBF Process.Beijing:MetallurgicalIndustryPress‚1996 (毕学工.高炉过程数学模拟及计算机控制.北京:冶金工业 出版社‚1996) [2] YoshioO‚ShinrokuM‚KazuyaK‚etal.Developmentofmathe- maticalmodeltoestimateburdendistributioninbell-lesstypechar- gingforblastfurnace.Tetsu-to-Hagane‚1987(1):91 (奥野嘉雄‚松崎真六‚国友和也‚等.べルレス装入法にぉけ る装入物分布推定モデルの開発.鉄と鋼‚1987(1):91) [3] ZhuQT‚ChengSS.Mathematicalmodelofburdentrajectoryina blastfurnace.JUnivSciTechnolBeijing‚2007‚29(9):932 (朱清天‚程树森.高炉料流轨迹的数学模型.北京科技大学 学报‚2007‚29(9):932) [4] NiroakiH‚AriyamaT.Influenceofgasfolwonburdendistribu- tioninblastfurnace.Tetsu-to-Hagane‚1980(13):98 (西尾浩明‚有山逹郎.高炉の装入物分布に及ぼすガス流の 影響‚鉄と鋼‚1980(13):98) [5] YoshioO‚KazuyaK‚ToshiyukiI‚etal.influenceofcokelayer collapsephenomenononburdendistributionatthetopofblastfur- nace.Tetsu-to-Hagane‚1986(7):75 (奥野嘉雄‚国友和也‚人田俊幸‚等.高炉内層頂部にぉけ ゐコへクス層崩れ现象の装入物分布に及ぼす影響.鉄と鋼‚ 1986(7):75) [6] ParkNS.ControlofburdendistributionofNo.3BFinPohang Works.IronmakingProcAIME‚1992‚51:223 [7] LeeIO‚ChungHY.BangKM‚etal.Burdendistributioncon- trolforNo.2BFofPohangWorks.IronmakingProcAIME‚1986‚ 45:393 [8] InadaT‚KajiwaraY‚TanakaT.Analysisandcontrolofburden distributionatblastfurnacetop∥IronmakingConferenceProceed- ings.Detroit‚1990:263. [9] HowellJL‚HyleFW‚WhiteDG‚etal.Full-scaleburdendis- tributionstudiesandoperationofGaryNo.13BlastFurnaceusing afluxed-pellet/sinterburden∥ IronmakingConferenceProceed- ings.Detroit‚1990:255 [10] CannyJ.A computationalapproachtoedgedetection.IEEE TransPatternAnalMachIntell‚1986‚PAMI-8(6):679 [11] MeerP‚GeorgescuB.Edgedetectionwithembeddedconfi- dence.IEEETransPattenAnalMachIntell‚2001‚23(12): 1351 [12] LimJS.Two-DimensionalSignalandImageProcessing.Engle- woodCliffs:PrenticeHall‚1990:478 [13] JamesRP.AlgorithmsforImageProcessingandComputerVi- sion.NewYork:JohnWiley&SonsInc‚1997:23 ·26·

点击下载完整版文档(PDF)VIP每日下载上限内不扣除下载券和下载次数;
按次数下载不扣除下载券;
24小时内重复下载只扣除一次;
顺序:VIP每日次数-->可用次数-->下载券;
已到末页,全文结束
相关文档

关于我们|帮助中心|下载说明|相关软件|意见反馈|联系我们

Copyright © 2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有