CN108871210B - 基于红外图像的钢包耐火层测量方法 - Google Patents
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Abstract
基于红外图像的钢包耐火层测量方法，包括在要监测的钢包周围设置红外相机；在三维软件中将现场的真实场景复现为虚拟场景；在实际场景中获取红外相机拍摄的红外图像；识别出虚拟图像中耐火层模型的连通域，每一个连通域表示一块耐火砖；将红外图像与虚拟图像融合形成钢包分析图像，钢包分析图像的钢包上同时具有连通域信息和红外图像的灰度值信息；计算每个连通域内的图像的平均灰度值并记录。本发明具有能够监测到钢包耐火层中的每一块耐火砖的优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用红外图像精确测量钢包耐火层的每一块耐火砖的测量方法。
背景技术
钢包，或称钢水包，是承接钢水的容器，其外壳由钢制成，内砌耐火砖，钢水由底部的水口流出，进行浇注作业。在钢包的使用过程中，其耐火层周期性地受到钢水的冲刷与侵蚀，不断地产生破裂和损耗。当耐火层损毁严重而又未被及时发现时，会发生严重的漏钢事故，造成巨大的人员伤亡和财产损失。因此，行业中具有耐火材料管理办法，要求耐火砖厚度低于指定厚度时，更换耐火砖。
然而在生产中，对钢包耐火层残余厚度的判断往往依靠有经验的工人用肉眼进行估计，经常出现偏差。此外，随着钢包加盖技术的广泛应用，使用激光扫描仪进行钢包耐火层测厚的方法已不适用。再者，现有的红外技术在钢包上的应用往往只是监测几个危险点，无法做到对整个耐火层的检测，更无法精确到对每一块耐火砖的测量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够监测到钢包耐火层中的每一块耐火砖的基于红外图像的钢包耐火层测量方法。
基于红外图像的钢包耐火层测量方法，包括以下步骤：
步骤1：在要监测的钢包周围设置红外相机，红外相机的个数和位置要求以所有红外相机形成的拍摄区域完全覆盖钢包的整个外表面为标准；
步骤2：在三维软件中将现场的真实场景复现为虚拟场景，虚拟场景包含钢包三维模型和相机虚拟模型，钢包三维模型与相机虚拟模型的位置关系与真实场景中钢包和相机的位置关系一致；钢包三维模型具有耐火层模型，耐火层模型由耐火砖模型形成，耐火层模型的形状、尺寸、结构和耐火砖模型的砌筑方式与实际耐火层一致；
步骤3：在实际场景中获取红外相机拍摄的红外图像；在虚拟场景中获取虚拟图像，虚拟图像和红外图像为同一对相机在同一个视角下拍摄的图像；同一对相机指的是在实际场景中的红外相机及其在虚拟场景中相机虚拟模型；
步骤4：识别出虚拟图像中耐火层模型的连通域，每一个连通域表示一块耐火砖；
步骤5：将红外图像与虚拟图像融合形成钢包分析图像，钢包分析图像的钢包上同时具有连通域信息和红外图像的灰度值信息；计算每个连通域内的图像的平均灰度值并记录。
进一步，本发明在用于测量耐火层的残余厚度时，采集钢包的红外图像和该红外图像对应的耐火层残余厚度信息，耐火层残余厚度信息包含每一块耐火砖的残余厚度值，建立红外图像的灰度值与耐火砖的残余厚度值关系曲线，将步骤5中每个连通域内的图像的平均灰度值对应为耐火砖的残余厚度值。
进一步，步骤2中的钢包三维模型根据钢包图纸及其耐火层的砌筑图在三维软件中重建获得。
进一步，步骤2中，通过将钢包三维模型的钢包外壳的材质设置为透明或者隐藏钢包外壳，使钢包三维模型的耐火层裸露；再对耐火层进行二值化处理，并识别耐火层中的连通域。
进一步，步骤5中，将红外图像与虚拟图像融合形成钢包分析图像的方法为：
步骤5-1：分别在红外图像和虚拟图像建立坐标系，两个图像的坐标系原点在图像中的位置一致；
步骤5-2：识别出虚拟图像中的每个连通域内的所有像素点的坐标，将像素点坐标按连通域分组；在红外图像中，根据虚拟图像中像素点坐标的分组划分区域，每个区域为一块耐火砖。
本发明的构思为：利用虚拟的钢包三维模型识别出每一块耐火砖的位置，利用红外相机拍摄实际场景中钢包的红外图像，将虚拟图像和红外图像结合，从而获得每一块耐火砖区域的灰度值。在钢包下线修理前采集红外图像，并在钢包修理时测量各耐火砖的残余厚度。重复多次，获得大量数据后，建立起红外图像灰度值与耐火砖残余厚度的对应关系。之后，在钢包运行过程中，定期拍摄红外图像，然后运用建立好的灰度值与残余厚度的对应关系，即可实现对钢包耐火层残余厚度的在线监测。
本发明的优点在于：自动识别钢包三维模型中耐火层的每一个连通域，每个连通域表示一块耐火砖，因此本发明对耐火层残余厚度的监测能够精确到每一块耐火砖，提高安全系数。
附图说明
图1是将钢包外壳的材质设为透明时钢包三维模型的示意图。
图2是相机虚拟模型跟钢包三维模型在虚拟场景中的示意图。
图3是隐藏钢包外壳的示意图，(a)是隐藏钢包外壳前的示意图，(b)是隐藏钢包外壳后的示意图。
图4是识别并记录红外图像上每个连通域内图像的平均灰度值的示意图。
具体实施方式
基于图像的钢包耐火层测量方法，包括以下步骤：
步骤1，在现场选择红外相机的架设位置。考虑到精度以及安全等因素，相机距离钢包6至8米较为合适。为了能够覆盖钢包的整个表面，需要3至4个相机架设在不同位置进行拍摄。
步骤2，根据钢包的图纸以及耐火层的砌筑图，建立钢包的三维模型，如图1所示，图中钢包外壳的材质设置为透明，以便能够清楚地显示出内部的耐火层结构。
步骤3，在三维建模软件中设置虚拟相机，如图2所示，并调整虚拟相机的位置使其和现场红外相机的架设位置一致。
步骤4，在实际场景中获取红外相机拍摄的红外图像。在虚拟场景中，隐藏掉钢包外壳，使得内部的耐火层裸露出来，如图3所示，获取虚拟图像，虚拟图像和红外图像为同一对相机在同一个视角下拍摄的图像；同一对相机指的是在实际场景中的红外相机及其在虚拟场景中相机虚拟模型。之后对虚拟图像中耐火层模型进行二值化处理，并使用matlab中的regionprops函数识别出虚拟图像中的连通域，每个连通域即为一块耐火砖所占的区域。
步骤5，使用matlab中的bwboundaries函数提取出虚拟图像中各个连通域的像素坐标。由于虚拟图像和红外图像是处于相同位置的相机在相同视角下拍摄获得，因此虚拟图像和红外图像的内容一致，利用虚拟图像中已识别的连通域的像素坐标即可在红外图像上找到每块耐火砖对应的区域，如图4所示，然后在每个区域内计算图像的平均灰度值，并用数值标识出来。
步骤6，在钢包下线修理前采集红外图像，并在钢包修理时测量各处耐火砖的残余厚度。重复多次，获得大量数据后，建立起红外图像灰度值与耐火砖残余厚度的对应关系。
步骤7，在钢包运行过程中，定期拍摄红外图像，然后运用建立好的灰度值与耐火砖残余厚度的对应关系，即可实现对钢包耐火层残余厚度的在线监测。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。
Claims (5)
1.基于红外图像的钢包耐火层测量方法，包括以下步骤：
步骤1：在要监测的钢包周围设置红外相机，红外相机的个数和位置要求以所有红外相机形成的拍摄区域完全覆盖钢包的整个外表面为标准；
步骤2：在三维软件中将现场的真实场景复现为虚拟场景，虚拟场景包含钢包三维模型和相机虚拟模型，钢包三维模型与相机虚拟模型的位置关系与真实场景中钢包和相机的位置关系一致；钢包三维模型具有耐火层模型，耐火层模型由耐火砖模型形成，耐火层模型的形状、尺寸、结构和耐火砖模型的砌筑方式与实际耐火层一致；
步骤3：在实际场景中获取红外相机拍摄的红外图像；在虚拟场景中获取虚拟图像，虚拟图像和红外图像为同一对相机在同一个视角下拍摄的图像；同一对相机指的是在实际场景中的红外相机及其在虚拟场景中相机虚拟模型；
步骤4：识别出虚拟图像中耐火层模型的连通域，每一个连通域表示一块耐火砖；
步骤5：将红外图像与虚拟图像融合形成钢包分析图像，钢包分析图像的钢包上同时具有连通域信息和红外图像的灰度值信息；计算每个连通域内的图像的平均灰度值并记录。
2.如权利要求1所述的基于红外图像的钢包耐火层测量方法，其特征在于：本发明在用于测量耐火层的残余厚度时，采集钢包的红外图像和该红外图像对应的耐火层残余厚度信息，耐火层残余厚度信息包含每一块耐火砖的残余厚度值，建立红外图像的灰度值与耐火砖的残余厚度值关系曲线，将步骤5中每个连通域内的图像的平均灰度值对应为耐火砖的残余厚度值。
3.如权利要求2所述的基于红外图像的钢包耐火层测量方法，其特征在于：步骤2中的钢包三维模型根据钢包图纸及其耐火层的砌筑图在三维软件中重建获得。
4.如权利要求3所述的基于红外图像的钢包耐火层测量方法，其特征在于：步骤2中，通过将钢包三维模型的钢包外壳的材质设置为透明或者隐藏钢包外壳，使钢包三维模型的耐火层裸露；再对耐火层进行二值化处理，并识别耐火层中的连通域。
5.如权利要求4所述的基于红外图像的钢包耐火层测量方法，其特征在于：步骤5中，将红外图像与虚拟图像融合形成钢包分析图像的方法为：
步骤5-1：分别在红外图像和虚拟图像建立坐标系，两个图像的坐标系原点在图像中的位置一致；
步骤5-2：识别出虚拟图像中的每个连通域内的所有像素点的坐标，将像素点坐标按连通域分组；在红外图像中，根据虚拟图像中像素点坐标的分组划分区域，每个区域为一块耐火砖。
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