CN107076676B - 冶金容器中的裂缝检测和测量 - Google Patents
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Abstract
公开了检测和测量容器内衬中的裂缝的设备、方法和系统。典型的设备包括扫描装置和控制器,扫描装置用于通过测量从扫描装置至内衬材料表面上多个点的距离获得数据点云,控制器用于通过数据点云来拟合多边形网格和最小表面,通过包含延伸越过最小表面超过阈值距离的连接的一组多边形的多边形网格的一部分来检测裂缝。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2014年7月18日提交的标题为“冶金容器中的裂缝检测和测量(Crack Detection and Measurement in Metallurgical Vessels)”、序列号为62/026,052的美国专利申请的优先权,其全部内容通过引用并入本文。
背景技术
技术领域
本文所公开的主题的实施例总体上涉及用于检测并测量冶金容器中的裂缝的设备、方法和系统,更具体而言涉及用于检测并测量冶金容器中的裂缝的装置、过程、机制和技术。
相关领域
设计成保持熔融金属的各种尺寸和形状的冶金容器或冶金器皿广泛用于许多工业应用中。这些应用的实例包括(但不限于):化工与动力生产中的气化过程,以及钢铁制造中的电弧炉(EAF)、碱性氧气转炉(BOF)、钢包(含铁包)、高炉、真空脱气炉、氩氧脱碳(AOD)炉。如本领域中已知的,这些容器通常内衬有耐火材料,耐火材料以砖块形式安装或者浇铸成整体块,以便保护容器的金属部分免于受到置于其中的高温内容物的损坏;然而,由于通过氧化、腐蚀和机械侵蚀的联合作用导致的耐火材料的正常侵蚀和破裂,与熔融金属接触的耐火表面的某些部分在工艺中损耗,从而要求频繁检查以通过进行早期局部修复确保延续使用,以便避免可能的灾难性故障以及对整个容器的耐火内衬不必要的或过早的翻新。
图1示出了包括壳体4、耐火材料的内衬6和开口8的常规冶金容器2。图1中的虚线7示出了容器投入使用前初始的耐火材料层。线7和线6之间的区别在于配置哪种现有系统进行检测以便操作员决定何时将容器停止运行进行修复。产生潜在危险的具体侵蚀模型是耐火材料6中的裂缝。裂缝使得熔融金属能够流动至更靠近容器的外部钢质壳体4,从而增加熔化壳体4的可能性。熔化壳体4通常被称作“漏钢(breakout)”,并且被有些人认为是能够引起重大损害和/或伤害的灾难性故障模式。
最初对冶金容器中耐火厚度的特性描述由有经验的操作员通过视觉完成。鉴于不利的环境和所需的较长停机时间,随着自动化系统的出现,那种方法很快被放弃。如本领域普通技术人员所理解的,已知传统的自动化过程用于测量局部厚度,即,耐火材料的内层6和容器壳体4之间的局部距离。广泛使用的测量冶金容器的所剩内衬厚度的常规方法是激光扫描。
图2示出了常规的激光扫描耐火内衬厚度测量系统10,该系统包括移动推车12、安装在其上的激光扫描系统16,以及位于移动推车12中的相关联的硬件和软件。当用于冶金容器中时激光扫描系统10的目标之一在于精确测量内衬厚度以允许容器保持尽可能长时间的使用,并且指示需要维修的区域。典型的激光扫描系统14包括激光器、扫描器、光学器件、光电探测器和接收器电子器件(未示出)。
这种激光器配置成在目标表面上发射快速的激光脉冲,一些高达500,000脉冲/秒。仪器上的传感器通过图2中给定的视野16测量每个脉冲从目标表面反弹回到扫描器所花费的时间。光以恒定的已知速度移动,使得激光扫描系统14能够以高精度计算其自身和目标之间的距离。通过快速连续的重复此过程,仪器建立其正在测量的表面的复杂“地图”。通过计算和/或比较耐火材料6内表面的所测量范围地图之间的变化和相同表面的参考测量值,可导致壳体4故障的可能变化检测和评估变化。单次测量可以在20至30秒内进行。能够在短时间(例如,小于10分钟)内完成由例如4到6次测量和大于2,000,000个数据点构成的容器内部的整个地图。激光扫描产生一个大的数据点集合,有时称作数据点云。
然而,尽管具有上面总结的对冶金容器2的耐火材料6的侵蚀进行特性描述的进步,但是迄今为止,不存在能够检测和测量耐火表面6中的裂缝的装置、过程和/或方法。因此,至少基于用常规激光扫描装置来描绘容器整体的特性并测量其表面轮廓所面临的上述挑战,具有能够检测、测量耐火材料6中的裂缝和/或描述其特性的装置、方法和系统将是有利的。这种特性描述将包括量化最大裂缝深度、位置、取向、长度、平均宽度和最大宽度的能力。随后可将该信息呈现给有知识的用户,该用户能够确定裂缝的严重程度,甚至在耐火材料侵蚀的耐火扫描结果低于最低安全水平之前评估冶金容器是否需要维修或大修(re-lining)。
发明内容
通过检测和测量容器内衬中的裂缝的设备、方法和过程来解决以上总结的需求或本领域中已知的其他需求中的一个或多个。这种设备包括扫描装置和连接至扫描装置的控制器,所述扫描装置通过测量从扫描装置到容器内衬材料表面上的多个点的距离来生成数据点云,所述控制器配置成通过数据点云拟合多边形网格以及通过数据点云拟合最小表面,通过包含有延伸越过最小表面超过阈值距离的一组多边形的多边形网格的一部分来检测裂缝,并通过计算该组多边形的多个维度(dimension)来测量裂缝。
用于检测和测量容器内衬中的裂缝的方法也在所公开的主题的范围内。这种方法包括以下步骤:使用控制器通过数据点云来拟合多边形网格,多边形网格具有用户指定的分辨率,数据点云由连接至控制器的扫描装置通过测量从扫描装置到容器的内衬材料表面上的多个点的距离来收集;使用控制器通过数据点云来拟合最小表面,其中通过包含有延伸越过最小表面超过阈值距离的一组多边形的多边形网格的一部分来检测裂缝,并且通过计算该组多边形的多个维度来测量裂缝。
附图说明
并入说明书中并且构成说明书的一部分的附图(未按比例绘制)示出了一个或多个实施例,并且和描述说明一起解释这些实施例。在附图中:
图1示出了具有耐火材料保护层的常规冶金容器;
图2示出了常规激光扫描系统以对图1的容器内部的耐火材料进行特性描述;
图3示出了根据所公开的主题的一个方面的激光扫描系统的示例性实施例;
图4示出了根据所公开主题的一个实施例的图1的容器的网格表示,该网格表示由图3的系统获得的数据点云覆盖;
图5示出了图4的一部分的特写;
图6示出了根据所公开主题的一个实施例的拟合到图4的数据点的网格表示的二维截面图,该网格表示与拟合到数据点的最小表面叠加;
图7示出了根据所公开主题的一个实施例的由图6的一组候选的面标识的一个可能裂缝;
图8示出了由图6的一组候选的面标识的另一个可能裂缝;
图9示出了根据所公开主题的一个实施例的检测的裂缝的三维表示;
图10示出了根据所公开主题的实施例的示出了图4中标识的裂缝的各种参数和尺寸的表格;
图11示出了根据所公开主题的一个实施例的方法的流程图;以及
图12示出了根据所公开主题的一个实施例的计算机系统,该计算机系统配置成对图1的容器中的裂缝进行标识和特性描述。
具体实施方式
对示例性实施例的以下描述参考附图。不同附图中相同的参考标记标识相同或相似的元件。以下的详细说明并不限制本发明。而,本发明的范围由所附的权利要求书限定。为简单起见,针对用于检测和测量耐火内衬中的裂缝的设备、系统或方法的术语和结构讨论以下实施例,所述耐火内衬用来保护冶金工业中所使用的容器或器皿。然而,接下来将要讨论的实施例并不限于这些示例性设置,而且可以应用于其他设备、系统或方法,包括但不限于对其他容器的内衬上的裂缝进行特性描述、检测、性能分析和/或测量,所述其他容器配置成保持或运输温度高于制成所述容器的材料的熔点的物质。
贯穿说明书对“一个实施例(one embodiment或an embodiment)”的参考是指结合一个实施例所描述的特有的特征、结构或特性包括在所公开的主题的至少一个实施例中。因此,在贯穿说明书的各个位置处出现的短语“在一个实施例中”或“在实施例中”不一定指的是相同的实施例。而且,特有的特征、结构或特性可以任何合适的方式结合在一个或多个实施例中。
本公开描述了对通过扫描冶金容器的耐火内衬而获得的数据点云进行分析以识别其中的裂缝的装置、系统和过程。随后,所使用的算法根据最大裂缝深度、位置、取向、长度、平均宽度和最大宽度来识别和量化每个裂缝。本领域普通技术人员能够使用该信息来确定裂缝的严重程度并且评估冶金容器是否需要维护或大修(re-lining)。
图3示出了根据所公开主题的一个方面能够生成数据点云的激光扫描系统20的示例性实施例。一般来说,该激光扫描系统20包括两个主要部件:扫描器22和通用控制器24。激光扫描系统20和通用控制器24可以一起布置在相同的装置中或彼此分开布置。例如,移动推车实施例可以将二者包括在相同单元中。在另一个实施例中,激光扫描系统20可以是一个单元,其自身配置成位于待描述特性的容器的前方,通用控制器24位于另一个位置(例如,在工厂的操作控制室中)。如这里所使用的,通用控制器24还可以指数据缩减装置24和/或计算或计算机装置24。
在操作中,扫描器22通过视野16扫描容器2中的耐火材料6,生成待传输至通用控制器24的数据点云。根据实施例,如现在所讨论的那样处理来自扫描系统20的扫描数据。注意,在对冶金容器侵蚀进行特征描述的领域中,存在用于采用扫描的数据并应用各种已知的处理步骤来生成内衬表面的图像从而标识需要修理的区域的过程。基于能够以打印、在屏幕上或以表格形式等表示的该图像,冶金容器专家确定是否需要修理容器的内衬,并且据此通知冶金公司。接下来讨论的实施例通过(例如)对内衬材料中的裂缝进行检测和特性描述改进了确定冶金容器的价值的技术过程,从而提高安全性并延长容器寿命。
在常规系统中,该数据点云在这里用于对耐火材料6中的侵蚀进行特性描述。如本领域普通技术人员将理解的,除了那些在本文自始至终要注意和标识的特征之外,激光扫描系统20和通用控制器24的特征均不是对所公开的主题的限制。在一个实施例中,激光扫描系统20包括激光器、扫描器、光学器件、光电探测器和接收器电子器件。存在许多不同类型的激光器、扫描器、光学器件、光电探测器和接收器电子器件,其能够收集对耐火材料6的表面进行特性描述的数据点云。在一个实施例中,激光扫描系统20是更一般类别的被称作LiDAR(光探测和测距或激光成像,探测和测距系统)的测量系统的具体实施方式。在这种实施例中,如果装置的精度是待检测的特征尺寸的至少一半时,任何类型的LiDAR系统能够产生适合裂缝检测分析的数据点云。数据点云一旦被获得就被传输至通用控制器24用于进一步分析,如将在下面进一步说明的。在一个实施例中,激光扫描系统20包括Anteris激光扫描器,其具有小(约4mm)光束直径、高精度(±3mm范围误差)扫描、高扫描速率(高达500,000Hz)、适合于工厂环境和在扫描高温表面期间施加的热负载的稳健设计,人眼安全激光波长(其消除和/或显著降低工作场所安全性问题)、±40°垂直扫描角和0-360°水平扫描角。这种激光扫描器允许在约6至10秒内对容器内部进行标准分辨率扫描,导致更少的容器停止时间和更高的生产可用性。在高分辨率模式下,Anteris扫描器能够提供可以用于检测裂缝的容器的细节图像,限定出料口周围的区域,或透气塞的状况。
扫描器激光系统20的期望的特性包括时间精度(以便提供期望水平的范围精度)、角度测量精度和光束尺寸,其将提供如上所指出的期望的整体精度。最小可检测特征尺寸取决于扫描器在空间上分辨单个扫描点的能力。扫描器不确定度可以被认为是点周围的半径为σScanner的球体。使用σScanner作为测量不确定度的第一标准偏差意味着测量的点位于不确定度球体内的可能性为86%。采用该度量和启发式数据,可得到的最小特征尺寸,即能够被看见的最小特征尺寸,是扫描不确定度的两倍。该主张受制于小于或等于扫描器不确定度的测量分辨率。测量分辨率是被测量表面上的点的空间分离。测量或扫描器不确定度由至少三项支配,即,范围不确定度(σR),角度测量不确定度(σAngle)和光束直径不确定度(σB)。假定这些是随机变量,能够估计扫描器不确定度为范围不确定度和角度不确定度的平方的和。范围不确定度取决于扫描器测量范围的能力,因此产生计时不确定度(或σI)。每个点的角度不确定度取决于目标距离(R),如:
然后通过下式计算扫描器不确定度:σScanner
其中,光束不确定度σB等于光束直径的一半。通过上述的数量,最小可检测裂缝尺寸(或ξcrack,Min)等于扫描器不确定度的两倍。在使用激光器的实用系统中,扫描器不确定度经常由光束尺寸限定。
一般而言,一旦生成数据点云,通过最初拟合具有高分辨率多边形网格表面SHR的云来检测和测量裂缝,其中所述表面在一些实施例中具有用户定义或选择的分辨率。如本文自始至终使用的,表达高分辨率是指在所讨论的表面上的平均测量点间距小于或等于约5mm,导致约10mm的最小可检测特征尺寸。
接下来,为数据点云计算最小表面Smin。SHR和Smin的对比将允许标识位于距离Smin大于指定距离的距离处的数据点,从而标识SHR的可能属于裂缝的所有点。如下面将进一步说明的,在一个实施例中,SHR和Smin的这种对比是通过标识具有位于Smin外部的顶点的SHR的全部面(facet)(即距离SHR大于可编程距离的面)来完成的,从而生成一组潜在的属于耐火材料6中的裂缝的面。最后,通过进一步处理位于SHR外部的顶点,将连接的面分组成单个裂缝,并根据裂缝取向、裂缝长度、最大裂缝深度位置、平均裂缝宽度和最大裂缝宽度进行裂缝的特性描述。现在将考虑各种实施例更详细地讨论所公开的主题的这些部分中的每一个部分。
图4和图5示出了根据所公开主题的一个实施例的冶金容器的高分辨率网格表示,该网格表示由使用图3的扫描系统从容器获得的数据点云生成并由数据点云覆盖。图4是整个容器的图解,图5示出了图4的特写部分。在图4和图5给出的实例中,使用三角形网格。尽管这样,本领域普通技术人员将理解可以使用其他几何形状生成这种网格。另外,如已经指出的,这种网格的分辨率将由用户定义或选择;理解的是,相比于较粗糙的网格,较精细的网格将会花费更多计算时间来创建和分析。而且,可以根据数据点云的分辨率来选择分辨率,-更高的数据点密度将导致选择更高网格分辨率的能力。因此,网格尺寸应视为任意变量,而非限制本文所公开的主题的变量。
另外,在一些实施例中,首先获得高分辨率扫描,随后执行本文所述的裂缝检测和特性描述过程。在其他实施例中,首先使用低分辨率扫描来标识可能有裂缝位于其中的区域。随后,仅对可能有裂缝位于其中的区域进行高分辨率扫描。
一般而言,网格尺寸大于用于扫描容器的光源的精度。例如,对于精度为±5mm的激光器而言,待使用的分辨率网格尺寸可以选择为25mm。如所指出的,较精细的网格可能延迟数据缩减过程。例如,图4中收集的数据具有每次测量约1M+个数据点。当转化成数据结构时,在本实例中使用三角形网格,必须创建所有面(即,通过拟合数据生成的每个小三角形)。因此,处理速度随着使用较少的三角形而增加。例如,在具有1M个数据点的三角形网格中,对于任何类型的数学运算(例如,创建网格的横截面,计算不同的期望体积,或测量到各个点的不同的期望距离)而言,计算的时间尺度随着结构尺寸按几何级数地增加。这样,如本领域的普通技术人员所知的,网格尺寸是被考虑的重要的计算约束。用户希望接近实时结果,以便能够操作和观察计算的数据,因此在网格尺寸和计算时间之间的平衡总是存在。
生成网格时的另一个考虑是噪声。由扫描系统生成的数据点云实际上是嘈杂的,并且还可以包括作为统计异常值的获得的数据,从而因为其不属于要被描述特性的表面而需要被移除。能够使用不同的处理来降低被扫描数据中的噪声。例如,可以使用最小二乘拟合来降低或过滤掉噪声。另外,裂缝检测和测量对用户选择的分辨率敏感。例如,能够使用精度为±5mm的激光器可靠地检测约25mm的裂缝。如果所选择的栅格尺寸等于希望测量的裂缝尺寸,应该预期这种裂缝可以被检测但是未被量化。
图4中所示的灰度表面是使用最小二乘拟合由所有数据的最佳拟合产生的表面,即SHR,从而本质上导致原始数据点云的最小二乘近似。受到用于收集原始数据点云的分辨率的限制,为了更好或更准确地将数据拟合到待标识并描述特性的裂缝特征,将拟合的网格细化成更小的多边形元素(例如,三角形元素)。图5中示出的黑点是叠加在所示拟合表面上的实际数据点。因此,在一些实施例中,所生成的表面是整体的相对较小的子部分。贯穿整个本公开,图4和图5示出的表面将被称作高分辨率表面或SHR。
一旦使用用户定义的分辨率来生成高分辨率网格表面SHR,则针对数据点云计算最小表面Smin。然后,SHR和Smin的系统的对比将允许标识位于距离最小表面比指定距离更远距离的数据点,从而标识可能与裂缝相关联的SHR的所有点。图6至图8示出了图4的数据的几个完整或部分二维截面,示出了数据点以及高分辨率表面和最小表面。
图6中总体示出的信息如下。在30处示出了包围容器的钢质壳体。永久内衬32紧邻壳体30布置,向其提供永久保护。紧邻永久内衬32的是耐火材料层6,有时称作工作内衬34。工作内衬34中的裂缝是人们通常关心的缺陷。孔36是用于从容器倾倒材料的出料口和/或在材料处理期间用于搅拌或使容器透气的其他孔。在一些扫描方法中,这些特征可以用作在测量工作内衬34之前精确定位容器的参考。
在一个实施例中,SHR是最小二乘最佳拟合,Smin是SHR的第一负标准偏差μ,这样的表面在下文被称作Sμ,min。在38处示出了紧邻工作内衬34外表面的高分辨率表面(SHR)、最小表面(Smin)和数据点。在另一个实施例中,Smin是从SHR减去SHR的局部负标准偏差构建的最小表面。最小二乘最佳拟合表面SHR可以被认为是通过将鼓气球放置在容器内部而创建的表面,但是不会过于紧密以便拟合待定位和待测量的所有裂缝。在图7和图8所示的放大视图中,在40处,SHR、Sμ,min和实际数据偏离,最佳拟合示出了位于其顶部的最小表面的凹陷(depression),从而标识可能的裂缝位点。
如本领域普通技术人员所理解的,可通过不同的方式从获得的数据中移除噪声和/或统计异常值并生成SHR。例如,能够通过诸如移动立方体算法、CRUST和/或Poisson(仅举几例)的技术来完成这种高分辨率网格表面SHR。如已经指出的,能够实现可行裂缝检测的这种算法的期望特征是拟合算法不受噪声的影响。抗噪声干扰性是期望的特征,因为输入点云由于几个理由通常是嘈杂的,这些理由包括但不限于:扫描器不确定度,和/或从烟、尘和/或碎片虚假获得的数据点,这也是统计异常值数据点的实例。有利的拟合技术将采用取决于数据点云的细节水平的可变网格尺寸。本领域的普通技术人员将理解,这种拟合技术的分辨率将影响有待检测和测量的裂缝的最小尺寸。例如,25mm分辨率将导致裂缝计算算法的精度被限制在该值的大约一半,即,12mm。另外,SHR表面的生成还可以通过将获得的数据处理成更小的集合来完成,从而在保持可接受的数据集合大小的同时提高速度。
在使用Sμ,min的实施例中,可以计算拟合表面的这种统计表达,从而对于拟合表面SHR中的每个面FI以及对于输入数据点云中的每个点PJ而言,首先计算从PJ到FI的法向距离DJ,随后确定所有计算的法向距离的平均法向距离DI,AVG和标准偏差σI。接下来,对于在拟合表面SHR中的每个面FI以及对于输入数据点云中的每个点PJ,Sμ,min可以按如下方式计算:
如果(DJ-DI,AVG<0),将DJ加到DmTOTAL并且增加计数器NM; (3)
以及 (4)
Pml=<nFI,DmAVG> (5)
其中<>是所示变量之间的内积,其中nFI是垂直于面FI的单位向量。基于等式(3)至(5),然后根据点PmI构建Sμ,min。
一旦指定操作员选择的裂缝尺寸,可以通过比较SHR和Sμ,min来标识和测量裂缝。本领域普通技术人员将理解,需要可编程距离以便控制将符合设计成找到裂缝的条件的面的量,以便对其进行特性描述。裂缝仅在其具有特定的尺寸时变得有意义。满足操作员选定的裂缝尺寸的所有面被标识为可能属于裂缝。所有这种面被预留下,稍后确定它们是否属于相同的组,即相同的裂缝。
最初通过从高分辨率网格SHR中提取具有任意顶点位于Sμ,min外部比可编程距离Ωm更大距离处的所有面FI来过滤裂缝。这些面全部合并到裂缝候选的表面,或SCC。对于SCC中的所有面为了标识属于单个裂缝的所有面,具有共同顶点的那些面连接成裂缝的表面SC,从而产生I子表面的组SRC,I(SRC,I是SC的子表面,SC是SCC的子表面)。
在数学中,SC包含来自SHR的作为裂缝表面的连接的面的组,这样,对于拟合的表面SHR中的每个面FI中的每个顶点而言,首先计算从VJ到Sμ,min的带符号欧几里得距离DmJ。接下来,如果DmJ>Ωm,则将R加到候选裂缝的表面SCC,其中Ωm是用户选择的可编程参数。然后,可以将SCC中的面和具有任何共同顶点的那些面递归地分组,从而将这些组形成为原始裂缝表面SRC,J。如果满足表面DRC和另一个可编程参数Ωc之间的最小距离,SRC,I中的组通过组合SRC,J中的表面而被递归分组形成SC,可以认为Ωc是物理距离,使得如果有“靠近”(在Ωc范围内)并且指向相同方向的两个裂缝,则可以认为这两个裂缝是相同的裂缝,从而创建裂缝表面集合SC。
然后利用SC中的信息计算每个裂缝的统计值。即,在一个实施例中,Sc中的每个顶点到Sμ,min的欧几里得距离可以确定平均裂缝深度Dcavg。在另一个实施例中可以通过Sc中的每个顶点到Sμ,min的最大欧几里得距离来确定最大裂缝深度Dcmax和裂缝位置。最后,拟合穿过一个裂缝中的所有顶点的最小二乘最佳拟合直线可以用于确定裂缝取向,其应当对应于最佳拟合直线的方向。
量化被检测和测量的裂缝的另一种方式是确定其取向。取向是期望的特性,由于该方式,构建了某些容器。根据给定容器的结构特性,裂缝最有可能沿着砖线出现。已知(例如耐火材料可能布置的)主要取向,就可以根据特定的应用对与该主要取向基本上对准的裂缝进行搜索和特性描述。本领域的普通技术人员将理解所公开的设备、系统、方法和过程是通用的。由此,我们能够搜索某个方向或者沿着此类方向分组在一起的面。另外,有经验的人在工作中通过某些类型的容器及其耐火材料获益,可以通过经验、应用类型、砖块如何放置、根据砖块类型选择的取向和/或给定应用中希望的砖块类型(仅举几个实例)来确定最佳可编程取向。
例如,如果在给定应用中在某种程度上垂直裂缝是普遍的,则可以在缩减的数据中搜索例如在垂直轴(例如,Z轴)±30°范围内的裂缝,该垂直轴的长度-平均宽度比(或RL/W)大于最小可编程阈值或RL/W,MIN。类似的,如果在另一个应用中在某种程度上水平裂缝是普遍的,则可以在缩减的数据中标识例如在水平平面(例如,XY平面)±30°范围内的裂缝,该水平平面的长度-平均宽度比(或RL/W)大于最小可编程阈值或RL/W,MIN。
对于SRC中的每个SRC,I,通过首先连接至其他SRC,I子表面来产生新的合并子表面集合SC,I来确定长度、取向、最大深度、平均深度、最大宽度和位置。SRC,I应该具有和SRC,J相同的取向。SRC,I应该离SRC,J在最大距离Ωc范围内。并且,最后,SRC,IJ应该比SRC,I和SRC,J具有更大的长度-平均宽度比,即RL/W,J>RL/W,I。对于SC中的每个面,计算裂缝深度。裂缝深度定义为SC,I中每个顶点和Sμ,min之间的最大欧几里得距离。为了提高深度的计算精度,所公开的主题范围内的算法能够仅在SC,I限定的范围内可选择地重新拟合SHR,从而创建分辨率高于所采用的第一个分辨率的拟合表面。
普通技术人员将理解SRC,I是满足给定过滤标准的子组,但是可以不被直接连接至其他子组-它们实际上彼此接触。因此,可以检测裂缝或检测可能在其小部分内具有填充裂缝的一块处理材料。因此,刚刚描述的最后处理步骤是对设置为将子组分组成超级子组的近似标准的评价。如果它们足够接近并且大致遵循相同的取向,则它们是相同的裂缝。这样,Ωc允许填充材料,并且在第一次分组后,所提出的过程将基于已经满足所有条件的所有裂缝再次进行检查。在给定说明中,i是用于所有满足给定条件的组,j是用于所有组。普通技术人员将理解i不能等于j,因为如果这样,给定的条件每次将会满足-明显不期望的结果。
如本领域普通技术人员将理解的,长度-平均宽度比是所需考虑的合期望的变量,该长度-平均宽度比根据所检查的应用的类型以及所查找的类型的裂缝的特性来选择。一旦指定该变量的值并且数据被过滤,则将采用符合设定标准的所有可能的候选,并且用户可以例如通过所有这些面拟合最佳拟合直线-有效地将边界框放置在所选择的面周围。对于这个集合而言,如果一组面具有例如大约为1的长度-宽度比,则该组是个坑(crater),而不是裂缝。裂缝通常将通过相对于横向尺寸的长的纵向尺寸来进行特性描述。这样,通过能够指定长度-平均宽度比,所公开的产品、过程和系统将具有内置的灵活性。通常,可以指定约为4的比例,但是该比例将取决于应用的类型和普通技术人员已知的其他变量。例如,钢水包中的裂缝可以具有可能大于4的长度-平均宽度比。在其它应用中,用户可能想寻找非常大的裂缝,有时甚至是坑,像砖块掉落的位置-大的孔。因此,所公开的产品、过程和系统的有利特征之一是将长度-平均宽度比设置为正在寻求的内容或正在进行的应用的函数的灵活性。
图9中50标识的较暗区域示出了图4的容器中的裂缝。由于对相同附图中示出的数据点云执行的上述程序和/或计算,对这些裂缝进行检测并进行特性描述。图10中的表格示出了每个被检测的裂缝的裂缝取向、最大深度、圆柱坐标的位置(半径(R),角度(θ)和纵向距离(Z))、裂缝长度、平均宽度和最大宽度的值。
配置成对容器或容器的内衬中的裂缝进行检测/标识、测量和特性描述的方法和过程也落入所公开的主题的范围内。图11示出了根据所公开主题的方法或过程100的示例性实施例的流程图。如所示的,在110处,这种方法包括通过数据点云拟合多边形网格,该多边形网格具有用户指定的分辨率,该数据点云由扫描装置通过测量从扫描装置到容器内衬材料表面上的多个点的距离来收集。在120处,使用控制器通过数据点云拟合最小表面。以及在130处,通过包含延伸越过最小表面超过用户选择的阈值距离的一组多边形的多边形网格的一部分标识/检测裂缝,并测量该组多边形的多个维度。
包括所公开主题的方法的一个或多个步骤可以在计算系统中实施,该计算系统具体配置成对如上所述的冶金容器或器皿的耐火内衬中的裂缝进行检测/标识、测量和特性描述。图12中示出了能够执行根据示例性实施例的操作的代表计算系统的实例。可以使用硬件、固件、软件或其组合来执行本文所述的各种步骤和操作。
适合执行示例性实施例中所述的行为的示例性计算系统900可以包括服务器901。这种服务器901可以包括中央处理器(CPU)902,所述中央处理器902耦合至随机存取存储器(RAM)904和只读存储器(ROM)906。ROM 906还可以是存储程序的其他类型的存储介质,诸如可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)等。处理器902可以通过输入/输出(I/O)电路908和高压线与母线间的连接910而与其他内部和外部组件通信,以提供控制信号等。CPU 902执行本领域中已知的各种功能,如软件和/或硬件指令指示的。
服务器901还可以包括一个或多个数据存储装置,包括磁盘驱动器912,CD-ROM驱动器914以及能够读取和/或存储信息的其他硬件(诸如DVD),等等。在一个实施例中,用于执行上面讨论的步骤的软件可以存储和分布在CD-ROM 916、可移除存储器装置918或其他形式的能够可携带地存储信息的介质上。存储介质可以插入诸如CD-ROM驱动器914、磁盘驱动器912等装置中并由其读取。服务器901可以耦合至显示器920,显示器920可以是任何类型的已知显示器或展示屏,诸如LCD显示器、LED显示器、等离子显示器、阴极射线管(CRT)等。提供了用户输入接口922,包括一个或多个用户接口机构,诸如鼠标、键盘、麦克风、触摸板、触摸屏、语音识别系统等。
服务器901可以经由网络耦合至其他计算装置,诸如陆地线终端和/或无线终端。服务器可以是全球区域网络(GAN)诸如互联网928中的较大型网络配置的一部分,其允许最终连接至各种陆地线装置和/或移动客户端装置。
所公开的示例性实施例提供了用于对冶金容器或器皿内衬中的裂缝进行检测/标识、测量和特性描述的设备、方法和系统,以及本领域普通技术人员在考虑所公开的主题后在上文总结和理解的其他用途。应该理解,该描述并不旨在限制本发明。相反,示例性实施例旨在涵盖包括在所附权利要求书限定的本发明的精神和范围内的替代、修改或等同物。而且,在示例性实施例的详细描述中,陈述了许多具体细节以便提供对所要求保护的发明的全面理解。然而,本领域技术人员将理解可以在没有这种具体细节的情况下实践各种实施例。
虽然在实施例中以特定组合描述了本示例性实施例的特征和元素,但是每个特征或元素可以在没有实施例的其他特征和元素的情况下单独使用或者在有或没有本文所公开的其他特征和元素的情况下以各种组合使用。
本书面描述使用所公开的主题的实例,以使本领域任何技术人员能够实施这些实例,包括制造和使用任何装置或系统以及执行任何所包含的方法。本主题的可授予专利权的范围由权利要求书限定,并且可以包括本领域技术人员可以想到的其他实例。这种其他实例旨在落入权利要求书的范围内。
虽然已经在附图中示出本文描述的主题所公开的实施例并在以上结合几个示例性实施例通过特殊性和细节对其进行了完整描述,但是对于本领域普通技术人员显而易见的是,在实质上不脱离本文阐述的新颖教导、原则和概念以及所附权利要求书中叙述的主题的优点的情况下,许多修改、变化和省略都是可能的。因此,所公开的创新的合适范围应该仅由对所附权利要求书最宽的解释来确定,以便涵盖所有这些修改、变化和省略。另外,根据替代实施例可以改变或重排任何过程或方法步骤的顺序或次序。最后,在权利要求中,任何装置加功能条款旨在涵盖本文中描述的执行所述功能的结构,不仅包括结构的等同物,而且包括等同的结构。
Claims (20)
1.一种配置成检测和测量容器的内衬表面上的裂缝的设备,所述设备包括:
扫描装置,所述扫描装置包括激光器、光学器件、扫描器、光电探测器和接收器电子器件,所述扫描装置被配置成通过测量从所述扫描装置到所述容器的内衬表面上的多个点的距离生成数据点云;以及
连接至所述扫描装置的控制器,所述控制器配置成使用用户选择的分辨率通过所述数据点云拟合多边形网格,以及通过所述数据点云拟合最小表面,其中通过包含延伸越过所述最小表面超过所述用户选择的阈值距离的一组多边形的所述多边形网格的一部分来检测所述裂缝,并通过计算所述一组多边形的多个维度测量所述裂缝。
2.根据权利要求1所述的设备,其中所述控制器进一步配置成在拟合所述多边形网格和所述最小表面之前从所述数据点云移除统计异常值。
3.根据权利要求1所述的设备,其中通过所述数据点云的最小二乘最佳拟合来获得所述多边形网格,并且所述最小表面是所述最小二乘最佳拟合的第一负标准偏差。
4.根据权利要求1所述的设备,其中通过计算从所述多边形网格的每个面到所述数据点云中的每个点的法向距离DJ并确定所计算的法向距离的平均法向距离DI,AVG和标准偏差来计算所述最小表面,其中对于所拟合的多边形网格中的每个面以及对于所述数据点云中的每个点而言,通过垂直于对应的面的单位向量和计算的DmAVG之间的内积来计算所述最小表面,其中DmAVG通过如下方式被计算:如果DJ-DI,AVG<0,则将DJ加到DmTOTAL并且增加计数器NM;并且
5.根据权利要求1所述的设备,其中所述阈值距离是所述容器的工业应用和/或所述裂缝的尺寸的函数。
6.根据权利要求1所述的设备,其中通过对连接的所述一组多边形中的每个多边形的每个面到所述最小表面的距离求平均值来确定平均裂缝大小,并且通过确定连接的所述一组多边形中的所述每个多边形的每个顶点到所述最小表面的距离的最大距离计算最大裂缝深度。
7.根据权利要求1所述的设备,其中所述扫描装置的分辨率等于或小于被测量的所述裂缝的特征尺寸的一半。
8.根据权利要求1所述的设备,其中所述多个维度包括所述裂缝相对于所述容器的取向。
9.根据权利要求8所述的设备,其中指定所述取向的角度范围,并且仅标识具有大于最小阈值的长度-平均宽度比的裂缝。
10.一种用于检测和测量容器的内衬表面上的裂缝的方法,所述方法包括:
通过数据点云拟合多边形网格,所述多边形网格具有用户指定的分辨率,并且所述数据点云由扫描装置通过测量从所述扫描装置到所述容器的内衬材料的表面上的多个点的距离来收集;以及
通过所述数据点云拟合最小表面,其中所述裂缝通过包含延伸越过所述最小表面超过所述用户选择的阈值距离的一组多边形的所述多边形网格的一部分来检测,并通过计算所述一组多边形的多个维度来测量所述裂缝。
11.根据权利要求10所述的方法,进一步包括:
在所述多边形网格的拟合和所述最小表面的拟合之前过滤掉所述数据点云中的统计异常值。
12.根据权利要求10所述的方法,其中所述多边形网格的拟合进一步包括拟合所述数据点云的最小二乘最佳拟合;并且所述最小表面的拟合包括计算所述数据点云的所述最小二乘最佳拟合的第一负标准偏差。
13.根据权利要求10所述的方法,其中所述最小表面的拟合进一步包括:
计算从所述多边形网格的每个面到所述数据点云中的每个点的法向距离DJ;以及
确定所计算的法向距离的平均法向距离DI,AVG和标准偏差,其中对于所拟合的多边形网格中的每个面以及对于所述数据点云中的每个点而言,通过垂直于对应的面的单位向量和计算的DmAVG之间的内积计算所述最小表面,其中DmAVG通过如下方式被计算:如果DJ-DI,AVG<0,则将DJ加到DmTOTAL并且增加计数器NM,并且
14.根据权利要求10所述的方法,进一步包括:
通过对连接的所述一组多边形中的多边形的每个面到所述最小表面的距离求平均值来计算平均裂缝大小;以及
通过确定连接的所述一组多边形中的多边形的每个顶点到所述最小表面的距离中的最大距离来计算最大裂缝深度。
15.根据权利要求10所述的方法,其中所述多边形网格是三角形网格。
16.根据权利要求10所述的方法,其中所述扫描装置的分辨率等于或小于被测量的裂缝的特征尺寸的一半。
17.根据权利要求10所述的方法,进一步包括:
通过具有共同顶点或共同方向的多边形群组来分类所述一组多边形中的裂缝。
18.根据权利要求10所述的方法,其中所述多个维度包括所述裂缝相对于所述容器的取向。
19.根据权利要求18所述的方法,其中指定所述取向的角度范围,并且仅标识具有大于最小阈值长度-平均宽度比值的长度-平均宽度比的裂缝。
20.根据权利要求19所述的方法,其中所述长度-平均宽度比和所述最小阈值是所述容器的工业应用的函数。
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