CN113444854A - 一种转炉全自动倒渣方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种转炉全自动倒渣方法，其包括步骤：采集并存储转炉倒渣过程中渣流的实时图像；基于图像识别确定渣流特征边界；在渣流从转炉炉口落到渣包中的路径中选取跟踪区域；实时计算跟踪区域内渣的面积；跟踪区域内渣面积大于设定检测阈值，根据跟踪区域内渣面积与跟踪区域面积比值，控制实时倾转角速度；计算转炉实时倾转角度和渣包实时走行位移，使渣包实时承接转炉倒出的炉渣；跟踪区域内渣的面积小于等于设定检测阈值，停止转炉倾转并启动转炉回摇。此外，本发明还公开了一种转炉全自动倒渣系统，包括：转炉、转炉倾角测量装置、渣包、渣包台车位置检测装置、图像采集装置、图像处理模块、存储模块、图像识别和计算模块以及控制模块。

Description

一种转炉全自动倒渣方法和系统

技术领域

本发明涉及一种倒渣方法和系统，尤其涉及一种全自动倒渣方法和系统。

背景技术

目前在世界范围内，各大钢厂转炉冶炼基本都采用模型炼钢，实现吹炼这一过程的一键操作，且随着转炉自动出钢技术也纷纷投入使用，转炉的出钢过程也由人工操作的方式转变为自动操作。当转炉出钢完成后，还有一个关键步骤是将冶炼过程生成的转炉渣要倾倒出来，根据转炉的冶炼工艺不同，在下一炉兑铁水和废钢前都需要把转炉的炉渣全部或者部分倒出到渣包(罐)里，通过渣包(罐)车运输到渣处理中心集中处理。

通常转炉倒渣包括以下操作步骤：

1)将渣包(罐)车开到承接炉渣位置；

2)倾转转炉，转炉内的炉渣从转炉大炉口倾倒出来；

3)操作渣包(罐)车使得炉渣倒入车上的渣包(罐)内；

4)根据钢种冶炼工艺要求，将转炉渣倾倒到渣包(罐)内，倾倒完毕后，停止倾倒；

5)回摇转炉到垂直位置，完成整个倒渣过程。

需要指出的是，由于炉渣的粘度与钢种冶炼特点和造渣工艺有关。炉渣的粘度不同，炉渣流出的速度和落点位置也就不同。因此在现有转炉倒渣步骤中，目前都是依靠人工操作转炉倾转，同时观察流渣的落点来移动渣包(罐)台车位置，以确保转炉的倾转与台车的走行精准匹配。

然而，这样的操作对操作工人的技术要求较高，存在由于操作工人操作不当导致炉渣倒到渣包(罐)外面，引起安全事故的风险。此外，倒渣过程中会产生烟雾和喷溅，对于人员安全防护有较高的要求。

公开号为CN106987675A，公开日为2017年7月28日，名称为“一种转炉出钢过程的控制系统及控制方法”的中国专利文献公开了一种转炉出钢过程的控制方法和控制系统。在该专利文献所公开的技术方案中，通过采用钢包称重装置，转炉炉口监测装置，壁厚监测装置，服务器，控制器，实现了转炉出钢过程的自动控制方法。避免了人工出钢过程中的随意性，测量准确率高，能够提高生产稳定性，提高钢水产量和质量。

此外，公开号为CN107099637A，公开日为2017年8月29日，名称为“转炉自动出钢控制方法及系统”的中国专利文献也公开了一种转炉出钢过程的控制方法和控制系统。在该专利文献所公开的技术方案中，通过按预设的每次摇炉角度控制转炉从初始出钢位置摇炉至出钢结束位置，并在每次摇炉结束后停留相应的出钢时间，实现自动化出钢，提高出钢效率，并避免炉渣随钢水混出，提高出钢质量。

需要说明的是，现有技术中并未涉及到转炉全自动倒渣技术，转炉自动倒渣是将转炉的热态炉渣从转炉的大炉口倒出，转炉自动出钢是将钢水从转炉的出钢口倒出。虽然两者都是自动倾转转炉，台车自动走行，有相似之处，但两种技术具有本质的不同。

在转炉自动出钢控制中，由于钢水是流体，出钢过程中，钢水单位时间的流量是连续可控的，而且钢流下落的曲线根据转炉的倾角和出钢口的结构也是可以根据流体力学计算，可以预先设定。

而转炉自动倒渣过程中，热态转炉渣根据粘度不同一般分为A、B、C、D四种类型：A渣粘度最小，有流动性；D渣粘度最大，基本没有什么流动性。对于粘度大的炉渣，并不能实现连续流动，单位时间内的通渣量不确定，无法提前预知转炉出渣的角度，也无法提前设定渣车的位置，因此需要采用新的技术来控制倒渣过程的转炉自动倾转和渣车自动走行的精准的动态控制。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种转炉全自动倒渣方法，该转炉全自动倒渣方法简单准确，安全可靠，适用性广泛，可以替代现有技术的人工操作方法，有效提高倒渣成功率，缩短倒渣时间，并且减少了相关操作人员的劳动强度，降低潜在的事故发生概率，改善工作环境。

为了实现上述目的，本发明提出了一种转炉全自动倒渣方法，其包括步骤：

(1)采集并存储转炉倒渣过程中渣流的实时图像；

(2)基于图像识别以确定渣流的特征边界；

(3)基于渣流的特征边界，在渣流从转炉炉口落到渣包(罐)中的路径中选取跟踪区域；

(4)实时计算所述跟踪区域内的渣的面积；

(5)当所述跟踪区域内的渣的面积大于设定的检测阈值时，根据所述跟踪区域内的渣的面积与所述跟踪区域的面积的比值，控制转炉自动倾转的实时倾转角速度；并且根据所述实时倾转角速度计算转炉实时倾转角度，并基于转炉实时倾转角度计算渣包(罐)的实时走行位移，以使渣包(罐)实时承接转炉倒出的炉渣；

(6)当所述跟踪区域内的渣的面积小于等于设定的检测阈值时，停止转炉倾转并启动转炉回摇。进一步地，在本发明所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法中，图像包括：可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。

在本发明所述的技术方案中，本发明所述的转炉全自动倒渣方法，根据图像识别的结果来确定转炉自动倾转的角速度控制模型，并根据渣包(罐)台车位置模型，控制渣包(罐)台车的位置，以使渣包(罐)台车始终位于渣流的冲击点范围内，实现转炉倒渣过程的自动倾倒始终与渣包(罐)台车相配合，直至达到倒渣结束条件时，停止倒渣并且抬炉。从而实现取代现有技术的人工操作方法，减少相关操作人员的劳动强度，降低事故发生概率，改善工作环境的作用。

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣方法中，在步骤(1)中，所述实时图像包括：可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。

在本发明所述的技术方案中，热态渣流在流出时，具有相当高的温度，因此可以采用多种图像采集装置实现对实时图像的采集

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣方法中，在步骤(4)中，对所述跟踪区域内的图像进行逐行逐像素扫描，将每个像素点的面积求和，以得到所述跟踪区域内的渣的面积。

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣方法中，在转炉开始倾转倒渣，但尚未检测到渣流进入到所述跟踪区域前，转炉的实时倾转角速度ω_i为设定的第一倾转角速度ω_i。

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣方法中，在步骤(5)中，当所述跟踪区域内的渣的面积大于设定的检测阈值时，转炉自动倾转的所述实时倾转角速度ω_i按照下述模型控制：

其中，S_i表示所述跟踪区域的渣的面积，S₀表示所述跟踪区域的面积，b表示调节系数，其取值范围为0＜b≤1。

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣方法中，在步骤(5)中，按照下述模型控制渣包(罐)的实时走行位移x_i：

x_i＝x₀+βθ_i

其中，x₀表示走行初始位置；β表示调节系数，其取值范围为0.01～0.1,单位参量为米/度；θ_i＝θ₀+ω_it，其中θ_i表示转炉实时倾转角度，θ₀表示转炉初始倾转角度，t表示转炉倒渣时间。

上述方案中，根据模型可以确定渣包(罐)的行走位移量x_i，位置的实时变化，进而可以向渣包(罐)台车输出台车行走量，从而使渣包(罐)台车可以随着渣流位置的变化而行走，使渣包(罐)台车可以准确地承接渣流。

相应地，本发明的另一目的在于提供转炉全自动倒渣系统，该转炉全自动倒渣系统进行扒渣除了可以替代现有技术的人工扒渣操作方法外，还可以有效提高倒渣成功率，缩短倒渣时间，提高倒渣的安全性，降低潜在的事故发生概率，改善工作环境。

为了实现上述目的，本发明提出了一种转炉全自动倒渣系统，其包括：

转炉，其用于执行倒渣动作；

转炉倾角测量装置，其用于测量转炉的倾角；

渣包(罐)，其设于渣包(罐)台车上；

渣包(罐)台车位置检测装置，其检测渣包(罐)和渣包(罐)台车的走行位置；

图像采集装置，其采集转炉倒渣过程中渣流的实时图像；

图像处理模块，其对所述实时图像进行处理；

存储模块，其存储所述实时图像和/或经过图像处理模块处理的实时图像；

图像识别和计算模块，其对实时图像进行识别以确定渣流的特征边界，并实时计算选定的跟踪区域内的渣的面积；

控制模块，其与所述转炉、转炉倾角装置、渣包(罐)台车、渣包(罐)台车位置检测装置和图像识别和计算模块分别连接，所述控制模块被设置为：当所述跟踪区域内的渣的面积大于设定的检测阈值时，根据所述跟踪区域内的渣的面积与所述跟踪区域的面积的比值，控制转炉自动倾转的实时倾转角速度；并且根据所述实时倾转角速度计算转炉实时倾转角度，并基于转炉实时倾转角度计算渣包(罐)的实时走行位移，以使渣包(罐)实时承接转炉倒出的炉渣；当所述跟踪区域内的渣的面积小于等于设定的检测阈值时，控制转炉停止倾转并回摇，以停止倒渣。

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣系统中，上述图像采集装置包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一。

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣系统中，所述转炉倾角测量装置包括编码器或倾角仪。

进一步地，在本发明所述的转炉全自动倒渣系统中，渣包(罐)台车位置检测装置包括非接触式测距仪。

在上述方案中，在本发明所述的转炉全自动倒渣系统中的渣包(罐)台车位置检测装置可以包括非接触式测距仪，渣包(罐)台车位置检测装置可以与控制模块连接，以实现对渣包(罐)台车位置的实时监控，进而使得渣包(罐)台车始终对准热态渣流。

相较于现有技术，本发明所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法和系统具有如下所述的优点以及有益效果：

本发明所述的转炉全自动倒渣方法简单准确，安全可靠，适用性广泛，可以适用于各个生产线。除了可以替代现有技术的人工操作方法外，还可以有效提高倒渣成功率，缩短倒渣时间，减少了相关操作人员的劳动强度，降低潜在的事故发生概率，改善工作环境。

此外，本发明所述的转炉全自动倒渣系统也同样具有上述的优点以及有益效果。

附图说明

图1示意性地显示了本发明所述的转炉全自动倒渣方法在一种实施方式下的结构。

图2为本发明所述的转炉全自动倒渣方法在一种实施方式下的步骤流程示意图。

图3示意性地显示了本发明所述的转炉全自动倒渣系统在一种实施方式下的操作流程。

具体实施方式

以下将根据本发明的具体实施例以及说明书附图对本发明所述的转炉全自动倒渣方法和系统作进一步的说明，但是该说明并不构成对本发明的不当限定。

图1示意性地显示了本发明所述的转炉全自动倒渣方法在一种实施方式下的结构。

如图1所示，在本实施方式中，转炉可以用于执行倒渣动作，当转炉开始倒渣操作时，倾转转炉，使转炉可以从垂直位倾转到与地面成一定角度的倒渣位，倾转角度可以被转炉倾角测量装置测量。

当转炉倾转倒渣位后，倒转炉中的转炉渣可以从转炉的大炉口中流入到渣包(罐)台车上的渣包(罐)内。其中，在执行倒渣操作时，图像采集装置可以采集转炉在倒渣过程中的热态渣流的实时图像，并且可以将采集到的实时图像数据传输至计算机系统，计算机系统可以包括存储模块、图像处理模块、图像识别和计算模块以及控制模块。

其中，图像处理模块可以对热态渣流的实时图像进行处理，将热态渣流实时图像转换为灰度图，并可以对灰度图进行二值化处理。存储模块可以存储图像采集装置传输的渣流的实时图像以及经过图像处理模块处理的实时图像。图像识别和计算模块可以对实时图像进行识别，确定渣流的特征边界，并实时计算选定的跟踪区域内的渣的面积，在使用时，图像识别和计算模块可以先确定一个跟踪的目标区域，当渣流通过该区域后，从经过二值化处理的图像中确定热态渣流的特征边界，并可以基于该特征边界实时计算获得跟踪区域内渣的面积，可以实现对热态渣流的动态跟踪。控制模块可以与转炉、转炉倾角装置、渣包(罐)台车、图像识别和计算模块分别连接，可以基于热态渣流的实时变化，向转炉倾转的控制系统输出倾转的角速度，自动控制转炉的倾转，同时控制模块也可以根据台车走行位置模型，计算出实时的位置，并向渣包(罐)台车输出行走量，渣包(罐)台车的马达驱动渣包(罐)台车走行，以使渣包(罐)台车始终能承接转炉倾倒的热态渣流。

需要说明的是，由于热态渣流温度和颜色与周围环境的温度和颜色差别很大，图像采集装置可以是可见光摄像机，也可以是红外摄像机，还可以是远红外摄像机，都可以实现采集转炉倒渣过程中渣流的实时图像，由存储模块存储所采集到的实时图像，存储模块可以将图像采集装置连续记录的文件以数字格式存储，从而方便后续的处理。

在一些实施方式中，测量转炉倾角的转炉倾角测量装置可以包括编码器或倾角仪，渣包(罐)台车可以设有渣包(罐)台车位置检测装置，渣包(罐)台车位置检测装置可以包括非接触式测距仪。渣包(罐)台车位置检测装置可以与计算机系统中的控制模块连接，以实现对渣包(罐)台车位置的实时监控，进而使得渣包(罐)台车始终对准热态渣流。

图2为本发明所述的转炉全自动倒渣方法在一种实施方式下的步骤流程示意图。

如图2所示，在该实施方式中，本发明所述的转炉全自动倒渣方法可以采用如下步骤：

步骤1：采集并存储转炉倒渣过程中渣流的实时图像；

步骤2：采用图像识别的方法，确定渣流的特征边界；

步骤3：基于渣流的特征边界，在渣流从转炉炉口落到渣包(罐)中的路径中选取跟踪区域；

步骤4：对该跟踪的目标区域的图像进行逐行逐像素扫描，将每个像素点的面积求和就是跟踪区域的渣的面积S_i；

其中，步骤4实现了实时计算跟踪区域内的渣的面积。

步骤5：在跟踪的目标区域实时计算渣的面积以及计算渣的面积占选定区域面积的比值，来控制转炉自动倾转的角速度，实现转炉的自动倾转；

其中，在步骤5中，当跟踪的目标区域实时计算渣的面积大于设定的检测阈值时，可以根据跟踪区域内的渣的面积与所述跟踪区域的面积的比值，控制模块控制转炉自动倾转的实时倾转角速度。

步骤6：根据转炉实时倾转的角度，自动计算渣包(罐)台车走行位移，并将该位移量发送给台车走行的电机，实现渣包(罐)台车的自动走行，实时承接倒出的炉渣；

其中，在步骤6中，可以根据转炉的实时倾转角速度，计算转炉实时倾转角度，进而可以基于转炉实时倾转角度计算出渣包(罐)的实时走行位移。

步骤7：根据跟踪的目标区域实时计算渣的面积占选定区域面积的比值，确定停止倒渣时刻，转炉自动停止倾转；

其中，在步骤7中，当跟踪的目标区域实时计算渣的面积小于设定的检测阈值时，控制模块可以转炉停止倾转，以停止倒渣。

步骤8：启动转炉自动回摇，根据设定的回摇模型，进行抬炉，直到转炉回到垂直位，全自动倒渣结束。

另外，需要注意的是，基于图像识别确定渣流的特征边界，可以采用本领域内已知的多种图像边界识别方法，在本实施例中，采用的只是其中一个可实施的方法。例如，可以将渣流的实时图像转换为灰度图，由于倒渣过程的环境差，有烟尘，图像并不清晰，因而，可以对灰度图进行图像增强，例如可以采用现有技术中的梯度锐化方法进行图像增强。随后可以对灰度图进行去噪声处理和二值化处理，其中，去噪声处理可以采用基于离散余弦变换的图像去噪算法进行去噪声处理，因为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，幅值一般很小，因而，可以实现图像的噪声抑制。二值化处理可以采用专门的函数程序进行处理，例如可以采用metlab或是openVC，或是本领域内技术人员知晓的其他方式。

需要说明的是，目标对象的选取位置可以在热态渣流流经的路径上，跟踪的目标可以用固定的方框选定，然后确定目标的特征边界，由于热态渣流颜色和温度与背景环境的温度和颜色差别很大，可以将热态渣流与背景交界位置作为特征边界。在步骤2中，为了准确确定边界位置，可以采用数学算法对特征边界进行检测。边界检测的算法可以采用现有技术，如Laplace算子、Sobel算子或canny算子。在步骤4中，可以对图像进行逐行逐像素扫描，获得整个图像上各个像素点的热态渣流位置识别值，进而可以对选定区域内渣流所占像素求和，算出在该目标选定区域内渣流的面积S_i。

图3示意性地显示了本发明所述的转炉全自动倒渣系统在一种实施方式下的操作流程。

如图3所示，在本实施方式中，转炉位置在垂直位，确认台车已经在起始位置清零(即0位)，转炉终止吹炼，并且相关系统的设备及公辅条件满足倒渣条件，点击“自动倒渣开始”按钮，转炉根据倾转模型，自动倾转，在倒渣处安装的图像采集装置可以实时将热态渣流的视频记录下来，并将信号传输到计算机系统的存储模块进行数字化连续存储。

在该实施方式中，可以具体按照如下步骤实施：

在进行转炉倒渣操作时，按下转炉“自动倒渣开始”按钮，转炉自动倾转，转炉倾转的角度根据公式(1)的模型自动倾转：

θ_i＝θ₀+ω_it(1)，其中θ_i表示转炉实时倾转角度，θ₀表示转炉初始倾转角度，t表示转炉倒渣时间，ω_i表示不同时刻的倾转角速度。当转炉垂直时，θ₀＝0，此时，转炉以ω₁角速度开始倾转，转炉倾转角度为θ₁＝ω₁t。

实时计算跟踪区域内渣的面积，当有热态渣从转炉炉口流出后，进入到设定的跟踪区域内，此时用图像识别方法可以计算出跟踪区域渣的面积S_i。

当检测到S_i＞S_min时，说明有热态渣流入到跟踪区域范围内。其中，S_min表示设定的检测阈值，技术人员可以根据实际应用中的需要选取和设定相应的S_min。此时转炉倾转角速度ω_i由公式(2)模型确定：

其中，S_i表示所述跟踪区域的渣的面积，S₀表示所述跟踪区域的面积；b表示调节系数，其取值范围为0＜b≤1。

此外，渣车行走位移量x_i也可以基于公式(3)模型进行控制：

x_i＝x₀+βθ_i(3)，其中，x₀表示走行初始位置；β表示调节系数，其取值范围为0.01～0.1，单位参量为米/度。

根据模型确定的渣车行走位移量x_i，根据计算的位置的实时变化，可以向台车输出台车行走量，以使台车随着渣流位置的变化而行走，以准确承接转炉倾倒的热态渣。

当检测的跟踪区域内热态渣的面积到达最大值后，会逐渐减少，当再次检测到S_i≤S_min，跟踪的目标区域实时计算渣的面积小于设定的检测阈值时，停止倒渣，将信号发给转炉倾转的电机，使得转炉开始回摇到垂直位。回摇可以根据公式(4)模型进行控制：

θ_i＝θ_max-ω_it(4)，其中，θ_max表示倒渣结束的转炉角度，ω_i表示回摇时转炉角速度，t表示抬炉时间，单位为s。

需要说明的是，本领域内技术人员根据各工厂的转炉容量、结构以及操作工艺设置转炉倾转角速度ω_i的数值。转炉倾角可以在360°范围内自由旋转，倾角角度正负或倾角位置定义根据各个生产线上的操作习惯各有不同，但其设置并不影响函数模型的设置，也就是说，该函数模型适用性广，可以有效适用于各个生产线。

综上所述可以看出，本发明所述的转炉全自动倒渣方法可以通过图像识别的目标跟踪区域的面积变化来控制转炉自动倾转的角速度，实现自动倾转；根据实时的倾转角度，渣包(罐)台车自动走行，实现了转炉自动倾转与台车自动走行的精准匹配。该方法操作简单准确，安全可靠，替代了现有技术的人工操作方法，有效提高了倒渣成功率，缩短倒渣时间，并且减少了相关操作人员的劳动强度，降低了事故发生概率，改善了工作环境。

此外，本发明所述的转炉全自动倒渣系统也同样具有上述的优点以及有益效果。

需要说明的是，本发明的保护范围中现有技术部分并不局限于本申请文件所给出的实施例，所有不与本发明的方案相矛盾的现有技术，包括但不局限于在先专利文献、在先公开出版物，在先公开使用等等，都可纳入本发明的保护范围。

此外，本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。

还需要注意的是，以上所列举的实施例仅为本发明的具体实施例。显然本发明不局限于以上实施例，随之做出的类似变化或变形是本领域技术人员能从本发明公开的内容直接得出或者很容易便联想到的，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种转炉全自动倒渣方法，其特征在于，包括步骤：

(1)采集并存储转炉倒渣过程中渣流的实时图像；

(2)基于图像识别以确定渣流的特征边界；

(3)基于渣流的特征边界，在渣流从转炉炉口落到渣包中的路径中选取跟踪区域；

(4)实时计算所述跟踪区域内的渣的面积；

(5)当所述跟踪区域内的渣的面积大于设定的检测阈值时，根据所述跟踪区域内的渣的面积与所述跟踪区域的面积的比值，控制转炉自动倾转的实时倾转角速度；并且根据所述实时倾转角速度计算转炉实时倾转角度，并基于转炉实时倾转角度计算渣包的实时走行位移，以使渣包实时承接转炉倒出的炉渣；

(6)当所述跟踪区域内的渣的面积小于等于设定的检测阈值时，停止转炉倾转并启动转炉回摇。

2.如权利要求1所述的转炉全自动倒渣方法，其特征在于，在步骤(1)中，所述实时图像包括：可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。

3.如权利要求1所述的转炉全自动倒渣方法，其特征在于，在步骤(4)中，对所述跟踪区域内的图像进行逐行逐像素扫描，将每个像素点的面积求和，以得到所述跟踪区域内的渣的面积。

4.如权利要求1所述的转炉全自动倒渣方法，其特征在于，在转炉开始倾转倒渣，但尚未检测到渣流进入到所述跟踪区域前，转炉的实时倾转角速度ω_i为设定的第一倾转角速度ω₁。

5.如权利要求4所述的转炉全自动倒渣方法，其特征在于，在步骤(5)中，当所述跟踪区域内的渣的面积大于设定的检测阈值时，转炉自动倾转的所述实时倾转角速度ω_i按照下述模型控制：

其中，S_i表示所述跟踪区域的渣的面积，S₀表示所述跟踪区域的面积；b表示调节系数，其取值范围为0＜b≤1。

6.如权利要求5所述的转炉全自动倒渣方法，其特征在于，在步骤(5)中，按照下述模型控制渣包的实时走行位移x_i：

x_i＝x₀+βθ_i

其中，x₀表示走行初始位置；β表示调节系数，其取值范围为0.01～0.1；θ_i＝θ₀+ω_it，其中θ_i表示转炉实时倾转角度，θ₀表示转炉初始倾转角度，t表示转炉倒渣时间。

7.一种转炉全自动倒渣系统，其特征在于，包括：

转炉，其用于执行倒渣动作；

转炉倾角测量装置，其用于测量转炉的倾角；

渣包，其设于渣包台车上；

渣包台车位置检测装置，其检测渣包和渣包台车的走行位置；

图像采集装置，其采集转炉倒渣过程中渣流的实时图像；

图像处理模块，其对所述实时图像进行处理；

存储模块，其存储所述实时图像和/或经过图像处理模块处理的实时图像；

图像识别和计算模块，其对实时图像进行识别以确定渣流的特征边界，并实时计算选定的跟踪区域内的渣的面积；

控制模块，其与所述转炉、转炉倾角装置、渣包台车、渣包台车位置检测装置和图像识别和计算模块分别连接，所述控制模块被设置为：当所述跟踪区域内的渣的面积大于设定的检测阈值时，根据所述跟踪区域内的渣的面积与所述跟踪区域的面积的比值，控制转炉自动倾转的实时倾转角速度；并且根据所述实时倾转角速度计算转炉实时倾转角度，并基于转炉实时倾转角度计算渣包的实时走行位移，以使渣包实时承接转炉倒出的炉渣；当所述跟踪区域内的渣的面积小于等于设定的检测阈值时，控制转炉停止倾转并回摇，以停止倒渣。

8.如权利要求7所述的转炉全自动倒渣系统，其特征在于，所述图像采集装置包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一。

9.如权利要求7所述的转炉全自动倒渣系统，其特征在于，所述转炉倾角测量装置包括编码器或倾角仪。

10.如权利要求7所述的转炉全自动倒渣系统，其特征在于，渣包台车位置检测装置包括非接触式测距仪。

Images