田立等：铁水扒渣检测系统的研究与实现 ·123 a 图6渣多情况下的原始截图(a)和处理结果图(b) Fig.6 Original image under more residue(a)and processing results image (b) 1622f回 50 100150200250 亮度 图7渣多情况下提取铁水与渣区域直方图()和渣厚及渣平均厚度结构示意图(b) Fig.7 Extracting histogram of hot metal and slag area under more residue (a)and slag thickness and slag average thickness of the structure diagram (b) 在图6中，铁水与渣面积总共107956个像素， 参考文献 铁渣面积76029个像素，铁水占比29.57%，铁渣 [1]Ma G,Zhao W J,Feng J Y.The development of molten iron pre- 占比70.43%.如图7(a)所示，铁水对应的亮度区 treatment slag removal equipment and technology.Metallurgical 间为130~255，根据铁包渣表面明暗估计渣厚，图 Equipment,2010(Suppl 1):47 7(b)中取高400对应的渣亮度区间为0~129，蓝 (马刚，赵伟洁，冯京跃.铁水预处理扒渣设备及技术的发 线为渣平均亮度102，渣明暗能清楚显示渣厚的分 展.治金设备，2010（增刊1）：47) 布结构. Bai X W,Wu S C,Luo B.Review of hot metal ladle equipment. 根据检测出来的渣面积、渣厚度、钢种、温度、铁水 Metallurgical Equipment,2013(4):48 成分等信息，管理人员可自定义标准扒渣级别数据库， (白小伟，吴胜才，罗斌.铁水扒渣设备综述.治金设备， 扒渣系统接收钢厂二级系统发出的扒渣级别要求，操 2013(4):48) 作工从而可以判断是否达到了扒渣级别. 3]Xiao Y.Detection technology and its application of molten steel slag.Industrial Measurement,2001(Suppl 1):262 4结论 (肖勇.钢水下渣检测技术及其应用.工业计量，2001（增刊 1):262) 本文主要从系统功能、模块结构、实现流程对铁水 4]Wu F.Research and Implementation of Slag Detection System 扒渣检测系统进行了全方位介绍，本系统能智能适应 Based on Infrared Video Image [Dissertation].Hangzhou:Zhe- 铁包内铁水温度变化，实时识别扒渣状态，系统摄像器 jiang University,2005 自动光学对焦，人工干预少，自动化程度高，具有很高 (吴非.基于红外视颍图像的下渣检测系统的研究与实现[学 的实用价值. 位论文].杭州：浙江大学，2005)田 立等: 铁水扒渣检测系统的研究与实现 图 6 渣多情况下的原始截图( a) 和处理结果图( b) Fig． 6 Original image under more residue( a) and processing results image ( b) 图 7 渣多情况下提取铁水与渣区域直方图( a) 和渣厚及渣平均厚度结构示意图( b) Fig． 7 Extracting histogram of hot metal and slag area under more residue ( a) and slag thickness and slag average thickness of the structure diagram ( b) 在图 6 中，铁水与渣面积总共 107956 个像素， 铁渣面 积 76029 个 像 素，铁 水 占 比 29. 57% ，铁 渣 占比 70. 43% ． 如图 7( a) 所示，铁水对应的亮度区 间为130 ～ 255，根据铁包渣表面明暗估计渣厚，图 7( b) 中取 高 400 对 应 的 渣 亮 度 区 间 为 0 ～ 129，蓝 线为渣平均亮度 102，渣明 暗 能 清 楚 显 示 渣 厚 的 分 布结构． 根据检测出来的渣面积、渣厚度、钢种、温度、铁水 成分等信息，管理人员可自定义标准扒渣级别数据库， 扒渣系统接收钢厂二级系统发出的扒渣级别要求，操 作工从而可以判断是否达到了扒渣级别． 4 结论 本文主要从系统功能、模块结构、实现流程对铁水 扒渣检测系统进行了全方位介绍，本系统能智能适应 铁包内铁水温度变化，实时识别扒渣状态，系统摄像器 自动光学对焦，人工干预少，自动化程度高，具有很高 的实用价值． 参 考 文 献 ［1］ Ma G，Zhao W J，Feng J Y． The development of molten iron pre￾treatment slag removal equipment and technology． Metallurgical Equipment，2010( Suppl 1) : 47 ( 马刚，赵伟洁，冯京跃． 铁水预处理扒渣设备及技术的发 展． 冶金设备，2010( 增刊 1) : 47) ［2］ Bai X W，Wu S C，Luo B． Ｒeview of hot metal ladle equipment． Metallurgical Equipment，2013( 4) : 48 ( 白小伟，吴 胜 才，罗 斌． 铁 水 扒 渣 设 备 综 述． 冶 金 设 备， 2013( 4) : 48) ［3］ Xiao Y． Detection technology and its application of molten steel slag． Industrial Measurement，2001( Suppl 1) : 262 ( 肖勇． 钢水下渣检测技术及其应用． 工业计量，2001( 增刊 1) : 262) ［4］ Wu F． Ｒesearch and Implementation of Slag Detection System Based on Infrared Video Image ［Dissertation］． Hangzhou: Zhe￾jiang University，2005 ( 吴非． 基于红外视频图像的下渣检测系统的研究与实现［学 位论文］． 杭州: 浙江大学，2005) · 321 ·