CN103307896A - 一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法及控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法及控制系统，其通过采集废杂铜工频熔炼过程铜产品的彩色图像，提取其色调，快速估计铜产品的铜含量，能够及时判断熔炼产品是否达到设定值要求，解决铜含量离线检测时间滞后的问题，既能够显著减少离线检测时用于保温的电能消耗，又能够缩短每一炉废杂铜熔炼过程的时间；同时本发明通过实时采集工频熔炼炉内的烟尘图像，利用烟尘图像亮度指数和背景细节模糊度指数，实时估计引风机转速的设定值，进而自动控制引风机的转速。这样既可以减少熔炼炉热能流失、提高加热电能的利用效率，又可以降低引风机恒定高速运转造成的风机电耗，进一步节省电能。

Description

一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法及控制系统

技术领域

本发明属于冶金技术领域，具体涉及一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法及控制系统。

背景技术

铜及铜合金作在国民经济发展中是不可或缺的重要原材料，降低其熔炼过程中的能耗对于提高我国能源利用效率具有重大的战略意义。近年来，经济的快速发展使得铜矿产资源的供需缺口不断扩大，熔炼废杂铜得到再生铜及铜合金不但减少了对于铜矿资源的依赖，更提高了我国对贵金属资源的利用效率。由于工艺相对简单，熔炼废杂铜的工频熔炼技术近年来得到了极大的推广。降低废杂铜在工频熔炼过程中的能耗不仅能够降低铜产品的生产成本，而且能够降低高能耗的熔炼过程对我国能源缺口的压力，符合国家提高能源利用效率的发展规划。

废杂铜成分复杂，通过工频熔炼炉的高温熔炼，熔点低于铜的杂质会随着熔炼产生的高温剧烈燃烧，产生的烟尘从熔炼炉顶部的引风通道排出。熔点高于铜的杂质会在熔融的铜液里形成固态的浮渣，通过捞去浮渣实现废杂铜提纯和再生利用。对于部分难以分离的金属则需要在铜液里加入造渣剂形成浮渣，再通过捞去浮渣提纯。

废杂铜在工频熔炼中的熔炼属于批次过程，每一批次的熔炼都包括多次加料、搅拌、捞渣、送检化验及保温等基本工序。当熔炼的铜产品达到预定的铜含量时，即可停止熔炼，进入连铸环节。为了防止熔炼烟尘造成环境污染，熔炼炉的上方安装了烟尘收集罩和引风通道，通过引风机形成的负压抽走炉内的烟尘。其中，送检化验时间滞后导致的保温电耗和引风机转速无法自动调速是造成熔炼过程能源浪费的两个主要原因。

在熔炼过程中送检化验铜含量的目的是为了判断正在熔炼的铜合金产品是否达到了生产设定的铜含量指标，掌握熔炼的进度并判断是否需要结束熔炼过程。但由于用于检测的光谱仪价格昂贵且无法安置在熔炼现场，导致工人需要根据自己目测的经验预先判断样品是否需要送检。平均每炉铜产品采样送检的时间滞后近30分钟，这一时间大约占到整个熔炼过程耗时的15%，而在这个等待化验结果的时间里，大量的电能被用于铜产品溶液的保温。如果人工预判错误而增加送检次数，那么就会浪费更多的时间和电能用于等待化验结果。

另一方面，虽然目前不少废杂铜熔炼企业都为工频熔炼炉的引风机配备了变频调速器，期望工人使用变频调速器来调节引风机的速度，降低能耗。但是由于缺乏有效的熔炼过程烟尘浓度检测仪表，引风机的变频调速还停留在依据工人对炉内烟尘量的目测进行手动调速的阶段。由于工人忙于上料、搅拌、捞渣，较高的疲劳强度导致工人没有积极性去频繁地调节引风机转速。于是在实际的生产中，工人常常把引风机设定为恒定高速运行，因为这样可以保证无论烟尘量如何变化，引风机都是恒定运行在最大功率。所以，变频调速器不用于引风机的调速，节能也就无法实现。

在引风机无需高速运行的工况下，如果还保持恒定高速运行，不但引风机自身浪费大量的电能，而且会带走了大量用于熔炼加热的热量，延长熔炼过程的时间，造成工频加热电能的巨大浪费；同时，排烟通道的后半段处于恒定的高风压环境，将降低烟雾回收布袋的使用寿命。

发明内容

针对现有技术所存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法及控制系统，能够快速准确判断熔炼程度进而控制启停，自动控制引风机的转速，降低引风机造成的能耗。

一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法，包括如下步骤：

对于熔炼炉和引风机的停机控制：

A1.在熔炼过程中，以采样间隔T1从熔炼炉中提取n次铜样本对应作为n个参考样本，并采集每个参考样本的样本图像，n为大于1的自然数；

A2.对于每个参考样本，通过离线化验确定参考样本对应的铜品位，同时根据参考样本的样本图像，计算出参考样本对应的色调；

A3.根据所有参考样本对应的铜品位和色调，拟合出熔炼炉内铜样本关于铜品位和色调的函数模型M1；

A4.对于当前时刻，从熔炼炉中提取铜样本作为待测样本，采集待测样本的样本图像，并计算出待测样本对应的色调，进而将待测样本的色调代入函数模型M1中求得待测样本的铜品位；

A5.若当前时刻待测样本的铜品位达到预定的铜品位指标，则使熔炼炉及引风机停机；若否，则保持熔炼炉及引风机工作状态；

对于引风机转速的控制：

B1.在熔炼过程中，以采样间隔T2采集m帧熔炼炉内的烟尘图像对应作为m帧参考图像，m为大于1的自然数；

B2.对于每帧参考图像，通过人工经验估计确定参考图像对应的风机转速，同时计算出参考图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度组成参考图像的特征向量；

B3.根据所有参考图像对应的风机转速和特征向量，拟合出熔炼炉内烟尘关于风机转速和特征向量的函数模型M2；

B4.对于当前时刻，采集熔炼炉内的烟尘图像作为待测图像，并计算出待测图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度组成待测图像的特征向量，进而将待测图像的特征向量代入函数模型M2中求得待测图像对应的风机转速；

B5.根据待测图像对应的风机转速通过变频调速器控制引风机转速。

根据以下方法计算参考样本或待测样本对应的色调：首先，从参考样本或待测样本的样本图像中选取ROI（感兴趣区域）；然后，根据ROI的RGB（红绿蓝）像素的灰度平均值，通过以下算式计算出参考样本或待测样本对应的色调：

$\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(\mathrm{Red}-\mathrm{Green})+(\mathrm{Red}-\mathrm{Blue})]}{{[{(\mathrm{Red}-\mathrm{Green})}^2+(\mathrm{Red}-\mathrm{Blue})(\mathrm{Green}-\mathrm{Blue})]}^{\frac{1}{2}}}\right\}$

$H=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& \mathrm{ifBlue}\≤\mathrm{Green}\\ 360-\mathrm{\θ}& \mathrm{ifBlue}>\mathrm{Green}\end{array}\right.$

其中：H为参考样本或待测样本对应的色调，Red、Green和Blue分别为参考样本或待测样本的样本图像ROI的红色通道像素的灰度平均值、绿色通道像素的灰度平均值和蓝色通道像素的灰度平均值。

所述的函数模型M1的函数表达式如下：

$\mathrm{\ρ}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{i}K(u_i,u)+b$

其中：ρ为待测样本的铜品位，K(u_i,u)为u_i与u的非线性核函数，u_i为第i个参考样本对应的色调，u为待测样本对应的色调，b为偏置值，a_i为u_i对应的权重系数，i为自然数且1≤i≤n。

根据以下方法计算参考图像或待测图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度：首先，从参考图像或待测图像中选取ROI；然后，根据以下算式计算出参考图像或待测图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度：

$L=\frac{1}{255\×X\×Y}\underset{x=1}{\overset{X}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{Y}{\mathrm{\Σ}}}G(x,y)\×100\%$

$\mathrm{BBI}=\frac{n_{\mathrm{edge}}}{N}\×100\%$

其中：L和BBI分别为烟尘图像亮度和背景细节模糊度，X和Y分别为参考图像或待测图像的ROI的横向尺寸和纵向尺寸，G(x,y)为参考图像或待测图像的ROI中第x行第y列像素的灰度值，N为参考图像或待测图像的ROI的像素总数，n_edge为参考图像或待测图像的ROI的边缘像素总数，x为自然数且1≤x≤X，y为自然数且1≤y≤Y。

所述的函数模型M2的函数表达式如下：

$\mathrm{\ω}=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{j}K(U_j,U)+\mathrm{\β}$

其中：ω为待测图像对应的风机转速，K(U_j,U)为U_j与U的非线性核函数，U_i为第j帧参考图像的特征向量，U为待测图像的特征向量，β为偏置值，α_i为U_j对应的权重系数，j为自然数且1≤j≤m。

一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制系统，包括：

铜样图像采集单元，用于采集熔炼炉内参考铜样本和待测铜样本的样本图像；

烟尘图像采集单元，用于采集熔炼炉内烟尘的参考图像和待测图像；

图像处理单元，用于根据所述的样本图像、参考图像和待测图像，估计出待测铜样本的铜品位以及待测图像对应的风机转速；

控制单元，用于根据待测铜样本的铜品位控制熔炼炉及引风机停机，根据待测图像对应的风机转速通过变频调速器控制引风机转速。

所述的图像处理单元包括：

铜样信息提取模块，用于通过提取所述的样本图像的ROI，进而根据ROI计算出参考铜样本和待测铜样本对应的色调；

铜品位函数拟合模块，用于接收参考铜样本经离线化验得到的铜品位，进而根据参考铜样本对应的铜品位和色调，拟合出熔炼炉内铜样本关于铜品位和色调的函数模型M1；

铜品位估计模块，用于根据待测铜样本对应的色调通过函数模型M1计算出待测铜样本的铜品位；

烟尘信息提取模块，用于通过提取参考图像和待测图像的ROI，进而根据ROI计算出参考图像和待测图像的特征向量；

转速函数拟合模块，用于接收参考图像经人工经验估计得到的风机转速，进而根据参考图像对应的风机转速和特征向量，拟合出熔炼炉内烟尘关于风机转速和特征向量的函数模型M2；

转速估计模块，用于根据待测图像的特征向量通过函数模型M2计算出待测图像对应的风机转速。

所述的铜样图像采集单元采用3CCD彩色工业摄像机，所述的烟尘图像采集单元采用工业摄像机；所述的图像处理单元采用工业控制计算机。所述的3CCD彩色工业摄像机和工业摄像机均采用千兆以太网接口与工业控制计算机实现连接。

本发明的有益技术效果如下：

（1）本发明通过采集废杂铜工频熔炼过程铜产品的彩色图像，提取其色调，快速估计铜产品的铜含量，能够及时判断熔炼产品是否达到设定值要求，解决铜含量离线检测时间滞后的问题，既能够显著减少离线检测时用于保温的电能消耗，又能够缩短每一炉废杂铜熔炼过程的时间。

（2）本发明通过实时采集工频熔炼炉内的烟尘图像，利用烟尘图像亮度指数和背景细节模糊度指数，实时估计引风机转速的设定值，进而自动控制引风机的转速。这样既可以减少熔炼炉热能流失、提高加热电能的利用效率，又可以降低引风机恒定高速运转造成的风机电耗，进一步节省电能。

（3）本发明的控制系统既可以通过检测铜含量来自动控制熔炼炉的启停和功率，又能够根据熔炼过程中烟尘图像的变化自动控制熔炼过程中引风机的转速，有利于降低工人的工作强度和减少熔炼过程对于人工的依赖。

附图说明

图1为本发明控制系统的结构示意图。

图2为本发明控制方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。

如图1所示，一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制系统，包括：一台工业摄像机、一台3CCD彩色工业摄像机、一台工业控制计算机和一台变频调速器；该系统的具体控制流程如图2所示。

首先，在熔炼过程中以每15分钟一次的采样间隔从熔炼炉中提取n次铜样本对应作为n个参考样本，利用3CCD彩色工业摄像机采集每个参考样本的样本图像，并将图像传送给工业控制计算机；利用工业摄像机以7.5帧/秒的采样频率采集m帧熔炼炉内的烟尘图像对应作为m帧参考图像，并将图像传送给工业控制计算机。

本实施方式中，3CCD彩色工业摄像机安装在熔炼炉附近的标准光源灯箱内，由于外界光照的变化会影响铜样的彩色图像特征，所以需要使用标准光源灯箱将待检品与外界光照环境隔离开来，保证恒定光照强度的图像采集环境。3CCD彩色工业摄像机使用丹麦JAI的彩色工业摄像机CV-M9GE，该彩色工业摄像机采用3片1/3”逐行扫描CCD成像传感器，可分别输出R/G/B三个通道的像素信息，每通道的分辨率均为1024(H)×768(V),采样精度可达8bit，帧速率30帧/秒，输出接口为千兆以太网。彩色工业摄像机的镜头为3CCD工业摄像机专用镜头，型号为TF15DA-8，焦距为15mm。

工业摄像机安装在熔炼炉附近的金属横梁上，在熔炼炉斜上方需要打开一个面积约为12cm*10cm的开口，工业摄像机镜头正对该开口。工业摄像机通过开口拍摄到熔炼炉内烟尘的图像。工业摄像机使用德国映美精的80万像素彩色工业摄像机31AG03，该工业摄像机采用80万像素的1/3’CCD图像传感器，逐行全帧扫描方式，有效像素1024(H)×768(V)，采样精度可达8bit，帧速率15帧/秒，输出接口为网络千兆以太网接口。工业摄像机镜头采用computer公司的50mm焦距的定焦镜头。另外，由于熔炼炉周围环境温度高、烟雾大，处于非常恶劣的工业环境，所以除了使用风冷保护罩进行高温保护。风冷保护罩与熔炼炉壁开口保持50cm的距离。

工业控制计算机采用研华工业控制计算机，该机采用Intel双核处理器，主频3.0G，1100M网卡，1G内存，160G硬盘，19寸液晶显示器，满足工业现场恶劣环境的要求。工业控制计算机中加载有铜样信息提取模块、铜品位函数拟合模块、铜品位估计模块、烟尘信息提取模块、转速函数拟合模块和转速估计模块；其中：

铜样信息提取模块用于通过提取参考样本图像的ROI，进而根据ROI通过以下算式计算出每个参考样本对应的色调；

$\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(\mathrm{Red}-\mathrm{Green})+(\mathrm{Red}-\mathrm{Blue})]}{{[{(\mathrm{Red}-\mathrm{Green})}^2+(\mathrm{Red}-\mathrm{Blue})(\mathrm{Green}-\mathrm{Blue})]}^{\frac{1}{2}}}\right\}$

$H=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& \mathrm{ifBlue}\≤\mathrm{Green}\\ 360-\mathrm{\θ}& \mathrm{ifBlue}>\mathrm{Green}\end{array}\right.$

其中：H为参考样本对应的色调，Red、Green和Blue分别为参考样本的样本图像ROI的红色通道像素的灰度平均值、绿色通道像素的灰度平均值和蓝色通道像素的灰度平均值。

铜品位函数拟合模块用于接收参考样本经离线化验得到的铜品位，进而根据参考样本对应的铜品位和色调，拟合出熔炼炉内铜样本关于铜品位和色调的函数模型M1：

$\mathrm{\ρ}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{i}K(u_i,u)+b$

其中：ρ为待测样本的铜品位，K(u_i,u)为u_i与u的非线性核函数，u_i为第i个参考样本对应的色调，u为待测样本对应的色调，b为偏置值，a_i为u_i对应的权重系数；本实施方式中，b=-0.2465。

本实施方式利用32个参考铜样本的特征信息拟合出函数模型M1，32个参考铜样本的特征信息如表1所示：

表1

本实施方式中，当得到函数模型M1后，以每15分钟一次的采样间隔从熔炼炉中提取20次铜样本对应作为20个待测样本，利用3CCD彩色工业摄像机采集每个待测样本的样本图像，同理利用铜样信息提取模块提取待测样本图像的ROI，进而根据ROI计算出每个待测样本对应的色调。

铜品位估计模块用于根据待测样本对应的色调通过函数模型M1计算出待测样本的铜品位；20个待测样本的铜品位估计结果如表2所示：

表2

从表2可见，本实施方式的在线检测方法得出的铜品位估计值与实验室离线化验得到的测量值相似，验证了本实施方式的测量结果具有较高的精度和可靠性，值得信赖。

当待测样本的铜品位估计值达到预定的铜品位指标，工业控制计算机输出开关信号熔炼炉及引风机停机；若否，则保持熔炼炉及引风机工作状态。

烟尘信息提取模块用于通过提取参考图像的ROI，进而根据ROI通过以下算式计算出参考图像的特征向量（包括烟尘图像亮度和背景细节模糊度）：

$L=\frac{1}{255\×X\×Y}\underset{x=1}{\overset{X}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{Y}{\mathrm{\Σ}}}G(x,y)\×100\%$

$\mathrm{BBI}=\frac{n_{\mathrm{edge}}}{N}\×100\%$

其中：L和BBI分别为烟尘图像亮度和背景细节模糊度，X和Y分别为参考图像或待测图像的ROI的横向尺寸和纵向尺寸，G(x,y)为参考图像或待测图像的ROI中第x行第y列像素的灰度值，N为参考图像或待测图像的ROI的像素总数，n_edge为参考图像或待测图像的ROI的边缘像素总数。

转速函数拟合模块用于接收参考图像经人工经验估计得到的风机转速，进而根据参考图像对应的风机转速和特征向量，拟合出熔炼炉内烟尘关于风机转速和特征向量的函数模型M2：

$\mathrm{\ω}=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{j}K(U_j,U)+\mathrm{\β}$

其中：ω为待测图像对应的风机转速，K(U_j,U)为U_j与U的非线性核函数，U_i为第j帧参考图像的特征向量，U为待测图像的特征向量，β为偏置值，α_i为U_j对应的权重系数；本实施方式中，β=-0.2465。

本实施方式利用100帧参考烟尘图像的特征信息拟合出函数模型M2，100帧参考烟尘图像的特征信息如表3所示：

表3

本实施方式中，当得到函数模型M2后，利用工业摄像机以7.5帧/秒的采样频率采集30帧熔炼炉内的烟尘图像对应作为30帧待测图像，同理利用烟尘信息提取模块提取待测烟尘图像的ROI，进而根据ROI计算出每帧待测图像的特征向量。

转速估计模块，用于根据待测图像的特征向量通过函数模型M2计算出待测图像对应的风机转速；30帧待测图像对应估计的风机转速数据如表4所示：

表4

从表4可见，本实施方式的风机转速估计方法得出的风机转速估计值与人工经验值相差无几，故验证了本实施方式的风机自动调速方法具有较高的准确性和可靠性，值得信赖。

最后，工业控制计算机输出转速信号通过变频调速器控制引风机转速。

本实施方式通过3CCD彩色工业摄像机每刻钟采集自动取样的熔炼铜样本图像，通过工业摄像机实时采集炉内烟尘图像，并将铜样本图像和烟尘图像传输到工控机进行处理和特征信息，根据色调信息机样本数据库估计铜样本的铜含量，进而快速判断熔炼过程是否应该结束；根据烟尘图像亮度指数和背景模糊度指数估计待测烟尘图像对应的引风机转速，进而自动控制熔炼过程引风机的转速。

Claims (8)

1.一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法，包括如下步骤：

对于熔炼炉和引风机的停机控制：

A1.在熔炼过程中，以采样间隔T1从熔炼炉中提取n次铜样本对应作为n个参考样本，并采集每个参考样本的样本图像，n为大于1的自然数；

A2.对于每个参考样本，通过离线化验确定参考样本对应的铜品位，同时根据参考样本的样本图像，计算出参考样本对应的色调；

A3.根据所有参考样本对应的铜品位和色调，拟合出熔炼炉内铜样本关于铜品位和色调的函数模型M1；

A4.对于当前时刻，从熔炼炉中提取铜样本作为待测样本，采集待测样本的样本图像，并计算出待测样本对应的色调，进而将待测样本的色调代入函数模型M1中求得待测样本的铜品位；

A5.若当前时刻待测样本的铜品位达到预定的铜品位指标，则使熔炼炉及引风机停机；若否，则保持熔炼炉及引风机工作状态；

对于引风机转速的控制：

B1.在熔炼过程中，以采样间隔T2采集m帧熔炼炉内的烟尘图像对应作为m帧参考图像，m为大于1的自然数；

B2.对于每帧参考图像，通过人工经验估计确定参考图像对应的风机转速，同时计算出参考图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度组成参考图像的特征向量；

B3.根据所有参考图像对应的风机转速和特征向量，拟合出熔炼炉内烟尘关于风机转速和特征向量的函数模型M2；

B4.对于当前时刻，采集熔炼炉内的烟尘图像作为待测图像，并计算出待测图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度组成待测图像的特征向量，进而将待测图像的特征向量代入函数模型M2中求得待测图像对应的风机转速；

B5.根据待测图像对应的风机转速通过变频调速器控制引风机转速。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：根据以下方法计算参考样本或待测样本对应的色调：首先，从参考样本或待测样本的样本图像中选取ROI；然后，根据ROI的RGB像素的灰度平均值，通过以下算式计算出参考样本或待测样本对应的色调：

$\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(\mathrm{Red}-\mathrm{Green})+(\mathrm{Red}-\mathrm{Blue})]}{{[{(\mathrm{Red}-\mathrm{Green})}^2+(\mathrm{Red}-\mathrm{Blue})(\mathrm{Green}-\mathrm{Blue})]}^{\frac{1}{2}}}\right\}$

$H=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\θ}& \mathrm{ifBlue}\≤\mathrm{Green}\\ 360-\mathrm{\θ}& \mathrm{ifBlue}>\mathrm{Green}\end{array}\right.$

其中：H为参考样本或待测样本对应的色调，Red、Green和Blue分别为参考样本或待测样本的样本图像ROI的红色通道像素的灰度平均值、绿色通道像素的灰度平均值和蓝色通道像素的灰度平均值。

3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述的函数模型M1的函数表达式如下：

$\mathrm{\ρ}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{i}K(u_i,u)+b$

其中：ρ为待测样本的铜品位，K(u_i,u)为u_i与u的非线性核函数，u_i为第i个参考样本对应的色调，u为待测样本对应的色调，b为偏置值，a_i为u_i对应的权重系数，i为自然数且1≤i≤n。

4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：根据以下方法计算参考图像或待测图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度：首先，从参考图像或待测图像中选取ROI；然后，根据以下算式计算出参考图像或待测图像的烟尘图像亮度和背景细节模糊度：

$L=\frac{1}{255\×X\×Y}\underset{x=1}{\overset{X}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{Y}{\mathrm{\Σ}}}G(x,y)\×100\%$

$\mathrm{BBI}=\frac{n_{\mathrm{edge}}}{N}\×100\%$

其中：L和BBI分别为烟尘图像亮度和背景细节模糊度，X和Y分别为参考图像或待测图像的ROI的横向尺寸和纵向尺寸，G(x,y)为参考图像或待测图像的ROI中第x行第y列像素的灰度值，N为参考图像或待测图像的ROI的像素总数，n_edge为参考图像或待测图像的ROI的边缘像素总数，x为自然数且1≤x≤X，y为自然数且1≤y≤Y。

5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述的函数模型M2的函数表达式如下：

$\mathrm{\ω}=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{j}K(U_j,U)+\mathrm{\β}$

其中：ω为待测图像对应的风机转速，K(U_j,U)为U_j与U的非线性核函数，U_i为第j帧参考图像的特征向量，U为待测图像的特征向量，β为偏置值，α_i为U_j对应的权重系数，j为自然数且1≤j≤m。

6.一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制系统，其特征在于，包括：

铜样图像采集单元，用于采集熔炼炉内参考铜样本和待测铜样本的样本图像；

烟尘图像采集单元，用于采集熔炼炉内烟尘的参考图像和待测图像；

图像处理单元，用于根据所述的样本图像、参考图像和待测图像，估计出待测铜样本的铜品位以及待测图像对应的风机转速；

控制单元，用于根据待测铜样本的铜品位控制熔炼炉及引风机停机，根据待测图像对应的风机转速通过变频调速器控制引风机转速。

7.根据权利要求6所述的控制系统，其特征在于：所述的图像处理单元包括：

铜样信息提取模块，用于通过提取所述的样本图像的ROI，进而根据ROI计算出参考铜样本和待测铜样本对应的色调；

铜品位函数拟合模块，用于接收参考铜样本经离线化验得到的铜品位，进而根据参考铜样本对应的铜品位和色调，拟合出熔炼炉内铜样本关于铜品位和色调的函数模型M1；

铜品位估计模块，用于根据待测铜样本对应的色调通过函数模型M1计算出待测铜样本的铜品位；

烟尘信息提取模块，用于通过提取参考图像和待测图像的ROI，进而根据ROI计算出参考图像和待测图像的特征向量；

转速函数拟合模块，用于接收参考图像经人工经验估计得到的风机转速，进而根据参考图像对应的风机转速和特征向量，拟合出熔炼炉内烟尘关于风机转速和特征向量的函数模型M2；

转速估计模块，用于根据待测图像的特征向量通过函数模型M2计算出待测图像对应的风机转速。

8.根据权利要求6所述的控制系统，其特征在于：所述的铜样图像采集单元采用3CCD彩色工业摄像机，所述的烟尘图像采集单元采用工业摄像机，所述的图像处理单元采用工业控制计算机。

Images