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基于图像处理的黏结漏钢可视化检测方法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2016-02-26

Journal:中南大学学报(自然科学版)

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:47

Issue:2

Page Number:380-385

ISSN No.:1672-7207

Key Words:连铸;黏结漏钢;图像处理;可视化检测

Abstract:基于板坯连铸结晶器温度在线监控系统,在实现结晶器温度及其变化速率“热成像”的基础上,借助阈值分割算法对温度变化的可疑区域进行提取,并采用八连通判别算法对异常区域进行区分和标记,开发基于计算机图形学的结晶器黏结漏钢可视化预报方法。以此为基础,从异常区域的位置、扩展、移动以及形状等方面,归纳和提炼结晶器黏结的共性特征,并与伪黏结进行区分。实验结果表明:基于图像处理的黏结漏钢预报方法,能够将伪黏结有效剔除,直观呈现异常发生和传播的全部过程及其典型特征,为异常在线诊断和准确预报提供先进手段,对于促进连铸生产的智能化、可视化控制水平具有积极意义。

Pre One:Simulation of coupled fluid flow, heat transfer and solidification in slab continuous casting molds based on heat flux from an inverse model

Next One:A particle swarm approach for optimization of secondary cooling process in slab continuous casting