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论文类型：期刊论文

发表时间：2016-02-26

发表刊物：中南大学学报（自然科学版）

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：47

期号：2

页面范围：380-385

ISSN号：1672-7207

关键字：连铸;黏结漏钢;图像处理;可视化检测

摘要：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。