CN1796978A - 烧透指数在线检测方法 - Google Patents

Abstract

一种烧透指数在线检测方法，包含以下步骤：红外成像系统对烧结机尾烧结矿床断面的图像进行扫描，得到数字图像的点灰度值的阵列；将图像的点灰度值的阵列转化为温度值的阵列；判断烧结矿床区域的上下边缘，计算得到整个矿层平均高度^H；判断烧结矿床燃烧反应带边缘，计算得到燃烧反应带边缘与上边缘位置以上的料层平均高度^h；计算得到烧透指数为：

。本发明提出的烧透指数在线检测方法，实现了烧透程度的量化处理。在实际操作中对烧结控制调整具有积极的作用，提高烧结生产自动化水平发展的需要。

Description

烧透指数在线检测方法

技术领域

本发明涉及到一种烧透指数在线检测方法，具体地说，是涉及一种判断烧结过程的终结点，即烧结机机尾的烧透程度的方法，并且对烧透程度进行量化处理的方法。

背景技术

烧结机的机尾是烧结过程的终结点，机尾烧结矿床的烧透程度直接反映了烧结机的机器运转速度是否合理、料层透气性的好坏和燃料配比的高低，是用于进行生产调节的重要定性指标之一。长期以来，为了实现烧结生产的持续稳定及优质生产，主要是采取人工直接观察和通过烧结机尾可见光工业电视系统进行观察的方法，烧结矿质量的在线监测一般采用分析机尾的断面红外图像的方法。烧结机尾卸料区烧结饼断面的红外图像，能够直接反映料层状态的信息，是烧结生产过程的综合反应，可以作为控制烧结料层内热量水平的主要依据。以往操作人员利用机尾断面，观察相邻几个烧结机尾断面中红热带的明暗、色彩、大小、分布和位置，烧结饼卸料的完整性以及粉尘的大小等，综合自身的经验知识，来判断烧结的质量指标和各种操作参数的合理值。但是由于这种方法存在着人为因素的干扰和不完整性等问题，于是人们寻求开发出一些不同程度模拟操作工的工作，利用烧结机尾断面的图像的连续获取和判断系统，来克服人工方法的不足。以下归纳了目前国内外在这一领域里的主要研究开发工作：

①工业电视监视系统

烧结机尾工业电视监视系统是国内外普遍采用的烧结机机尾常规监测手段，它是利用安装在烧结机尾防尘罩处的工业摄像机摄取烧结机尾断面，并在中心控制室或操作室的彩色或黑白电视上显示。减轻了烧结操作工的劳动强度，有利于稳定和改善操作，避免设备事故。但它没有对断面图像作进一步处理以获取更有价值的信息。

②红外点温仪成像方法

采用红外点温仪，用分时成像的方法，摄取烧结机尾断面的红外图像，即通过机械或手动扫描，对一幅断面图像测量离散的几行，每行测量离散的几个点，所有测量点拼合而成一幅完整的断面图像，对该图像作进一步处理并得到对应烧结矿氧化亚铁含量的取值区间。由于设备硬件本身的缺陷，导致影响它的实际应用。不过这一研究对图像特征的提取进行了有益的尝试。

③近红外CCD摄像方法

北京科技大学与济南钢铁集团公司联合研制的“烧结机尾红外热成像计算机视觉及信息处理系统”，采用了近红外CCD摄像方法。该系统是目前国内第一个成功在线运行的系统，为进一步开发和完善烧结机尾在线监测系统提供了有益的经验。但该系统由于受到波长限制，高温段出现饱和现象，阻碍了诊断分析。

④可见光CCD摄像方法

中国东北大学采用可见光CCD摄像方法摄取烧结机尾断面图像，对图像进行了一些简单的处理，如提取过烧带及烧结带的面积，结合烧结操作工的经验，开发了一个简单的有一定指导作用的专家系统。但该方法未见到在烧结机上实际运用。

⑤SECOS(Sintering Energy Control System)系统

日本川崎制铁千叶工厂于1986年开发了烧结能量控制系统SECOS。SECOS系统主要通过对废气(如CO，CO₂等)的分析来确定实碳量(RC)，通过安装在烧结机尾部的监视器来求出烧结机尾部烧结矿断面中红热带的比例HZR(Hot Zone Ratio)，并根据这两个变量对工艺过程进行控制。HZR指烧结机尾部烧结矿截面积中红热带在600℃以上时所占的比例。但由于HZR的实测值常受到烧结饼龟裂、卸矿状态的干扰等影响而变化很大，所以SECOS系统要对测定值进行平滑处理后，再用于生产控制。另外，RC对配碳量的变动应答时间约为85分钟，并且受配碳量以外因素的影响较大，因此不能短时间内掌握配碳量的变化。

⑥烧结机尾热成像系统

韩国浦项钢铁公司光阳厂在烧结机尾卸料区安装了一个用于热成像的高分辨率(512×512像素)、低噪音电荷耦合器件(CCD)摄像机，高温图像由该摄像机从机尾断面正面摄取，在烧结饼断面和摄像机之间安放了一个窄带通滤波片(中心波长650mm，宽3nm)，用0.25百万个离散的温度点数组来表征烧结矿表面的特征，红热带的分界点定为1000℃，对每个分道闸板部分按下述方程式计算红热带比率：

另外，还在篦条下的几个典型的风箱内安装了70套热电偶，每套热电偶正对沿台车宽度方向上的5个用于控制布料密度的分道闸板，热像信息中宽度方向一定热量水平的分布与热电偶的输出一起用于控制分道闸板的开放度，一定热量水平的积分面积用于控制配C量和台车速度。

上述的六种方法受观察人员经验丰富程度、机尾粉尘的影响较大，劳动强度也较大，而且也不符合提高烧结生产自动化水平发展的需要。

发明内容

本发明提出了一种烧透指数在线检测方法，其利用阵列焦平面红外成像技术，摄取机尾烧结矿床断面的图像，在进行数字图像处理的基础上，实施烧透程度的在线识别方法，并定义了烧透指数的概念，实现了烧透程度的量化处理。

为达到上述目的，本发明提供的一种烧透指数在线检测方法，包含以下步骤：

1、红外成像系统对烧结机尾烧结矿床断面的图像进行扫描，将采集得到的烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号传输给计算机主机，同时得到该烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号(该图像分辨率为m×n，即该图像的一帧由m行、n列的点构成)的点灰度值的阵列，如下所列：

$X_{m\×n}=\left\{\begin{array}{cccc}{x}_{\mathrm{1,1}}& x_{\mathrm{1,2}}& L& x_{1,n}\\ x_{\mathrm{2,1}}& x_{\mathrm{2,2}}& L& x_{2,n}\\ M& M& O& M\\ x_{m,1}& x_{m,2}& L& x_{m,n}\end{array}\right\}.$

2、在计算机中将烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号上的每个点的灰度值转化为温度值，从而将上述烧结机尾烧结矿床断面的图像的点灰度值的阵列X_m×n转化为图像温度值的阵列，即：

$T_{m\×n}=\left\{\begin{array}{cccc}{t}_{\mathrm{1,1}}& t_{\mathrm{1,2}}& L& x_{1,n}\\ t_{\mathrm{2,1}}& t_{\mathrm{2,2}}& L& t_{2,n}\\ M& M& O& M\\ t_{m,1}& t_{m,2}& L& t_{m,n}\end{array}\right\}.$

3、由于烧结机尾烧结矿床区域只是占整个烧结机尾烧结矿床断面的其中一部分区域，所以要先将烧结机尾烧结矿床区域的温度信息从整个烧结机尾烧结矿床断面的温度值的阵列T_m×n中提取出来。

由于烧结矿过程是由上向下逐渐进行的，所以烧结矿床断面的温度是由上向下逐渐变化的，烧结矿床区域的上下边缘与环境温度存在温度阶越，而环境温度相对来说变化比较小。所以，用如下方式来确定烧结矿床的上下边缘：

以向量a＝[1，1，1]^T作为模板，由左至右、由上向下对烧结矿床断面的温度值的阵列T_m×n进行分行计算处理，对第一列的每相邻三行的相邻点间的温度值的变化剃度进行处理判断，当计算得到某处温度第一次出现越升时，即可得到此时的相邻三行的中间一行的点为第一列上的烧结矿床区域的上边缘点，标记为y₁；然后继续向下，每相邻三行的对温度值的变化剃度进行处理判断，当计算得到某处温度第二次出现越升时，即可得到此时的相邻三行的中间一行的点为第一列上的烧结矿床区域的下边缘点，标记为y₁′。

以同样的方法对其余每一列的温度值进行处理判断，计算得到每一列上的烧结矿床区域的上下边缘点，由此得到，所有的烧结矿床断面的上边缘点为{y₁ y₂ Λ y_n}，所有烧结矿床断面的下边缘点为{y₁′ y₂′ Λ y_n′}。

4、于是，可以得到整个矿层平均高度为：

$\stackrel{\‾}{H}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(y_i^{\′}-y_i+1)}{n}.$

5、由于烧结矿过程是由上向下逐渐进行的，所以燃烧反应带以上的区域为烧成矿，而燃烧反应带以下的区域烧结反应尚未完成、甚至尚未发生关键的烧结反应。因此，当烧结到达烧结机尾时，燃烧反应带以下区域的混合料将会大部分作为返矿，重新进入烧结前的配料工序。所以要将燃烧反应带以上的区域的温度信息从整个烧结机尾烧结矿床断面的温度值的阵列Tm×n中提取出来。

由于在烧结过程中，混合料中的燃料在A℃左右发生燃烧反应，而欲使混合料固结为具有一定强度的烧结矿，料层局部温度应达到B℃以上(A℃＜B℃)，即固结散料颗粒的液相主要是在高于B℃的区域内产生，而且该区域必须在较高的温度下维持一定的时间，以保证产生足够数量的液相。因此，定义B℃为燃烧反应带的温度分界线，高于B℃的区域为燃烧带，位置上在此分界线以上的区域为烧成带，而以下的区域为未烧成带。

对料层从上向下达到B℃的各列中的点标记为{y₁″ y₂″ L y_n″}，该些点即为燃烧反应带的边缘点。

6、于是，可以得到燃烧反应带边缘与上边缘位置以上的料层平均高度为：

$\stackrel{\‾}{h}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(y_i^{\′\′}-y_i+1)}{n}.$

7、由此，定义相对烧透指数为：

$\mathrm{Inde}=\frac{\stackrel{\‾}{h}}{\stackrel{\‾}{H}}\×100\%.$

8、最后，将检测计算得到的结果显示在显示器上，现场操作人员可以根据从工业监视器上显示的实际烧结图像，同时结合该利用计算机处理计算得到的烧透指数对烧结进行及时的控制和调节。

本发明提出的烧透指数在线检测方法，在进行数字图像处理的基础上，实施烧透程度的在线识别方法，并定义了烧透指数，实现了烧透程度的量化处理。在实际操作中对烧结控制调整具有积极的作用，提高烧结生产自动化水平发展的需要。

附图说明

图1是利用本发明的方法，进行烧透指数在线检测的结构示意图。

具体实施方式

以下根据图1，说明本发明的最佳实施方式。

如图1所示，是利用本发明的方法，进行烧透指数在线检测的结构示意图；包含：红外成像系统101，工业监视器102，计算机主机103和显示器104；红外成像系统101同时提供两路信号，一路提供视频信号，将烧结机尾烧结矿床断面的实际图像传输到工业监视器102，供现场操作人员直接观察；另一路提供数字信号，将烧结机尾烧结矿床断面的数字图像传输到计算机主机103。

本发明提供的烧透指数在线检测方法，包含以下步骤：

1、红外成像系统101对烧结机尾烧结矿床断面的图像进行扫描，将采集得到的烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号传输给计算机主机103，同时得到该烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号(该图像分辨率为240×320，即该图像的一帧由240行、320列的点构成)的点灰度值的阵列，如下所列：

$X_{240\×320}=\left\{\begin{array}{cccc}{x}_{\mathrm{1,1}}& x_{\mathrm{1,2}}& L& x_{\mathrm{1,320}}\\ x_{\mathrm{2,1}}& x_{\mathrm{2,2}}& L& x_{\mathrm{2,320}}\\ M& M& O& M\\ x_{\mathrm{240,1}}& x_{\mathrm{240,2}}& L& x_{\mathrm{240,320}}\end{array}\right\}.$

2、在计算机中将烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号上的每个点的灰度值转化为温度值，从而将上述烧结机尾烧结矿床断面的图像的点灰度值的阵列X_240×320转化为图像温度值的阵列，即：

$T_{\mathrm{240,320}}=\left\{\begin{array}{cccc}{t}_{\mathrm{1,1}}& t_{\mathrm{1,2}}& L& t_{\mathrm{1,320}}\\ t_{\mathrm{2,1}}& t_{\mathrm{2,2}}& L& t_{\mathrm{2,320}}\\ M& M& O& M\\ t_{\mathrm{240,1}}& t_{\mathrm{240,2}}& L& t_{\mathrm{240,320}}\end{array}\right\}.$

3、由于烧结机尾烧结矿床区域只是占整个烧结机尾烧结矿床断面的其中一部分区域，所以要先将烧结机尾烧结矿床区域的温度信息从整个烧结机尾烧结矿床断面的温度值的阵列T_240×320中提取出来。

由于烧结矿过程是由上向下逐渐进行的，所以烧结矿床断面的温度是由上向下逐渐变化的，烧结矿床区域的上下边缘与环境温度存在温度阶越，而环境温度相对来说变化比较小。所以，用如下方式来确定烧结矿床的上下边缘：

以向量a＝[1，1，1]^T作为模板，由左至右、由上向下对烧结矿床断面的温度值的阵列T_240×320进行分行计算处理，对第一列的每相邻三行的相邻点间的温度值的变化剃度进行处理判断，当计算得到某处温度第一次出现越升时，即可得到此时的相邻三行的中间一行的点为第一列上的烧结矿床区域的上边缘点，标记为y₁；然后继续向下，每相邻三行的对温度值的变化剃度进行处理判断，当计算得到某处温度第二次出现越升时，即可得到此时的相邻三行的中间一行的点为第一列上的烧结矿床区域的下边缘点，标记为y₁′。

以同样的方法对其余每一列的温度值进行处理判断，计算得到每一列上的烧结矿床区域的上下边缘点，由此得到，所有的烧结矿床断面的上边缘点为{y₁ y₂ L y₃₂₀}，所有烧结矿床断面的下边缘点为{y₁′ y₂′ L y₃₂₀′}。

4、于是，可以得到整个矿层平均高度为：

$\stackrel{\‾}{H}=\frac{\underset{i=1}{\overset{320}{\mathrm{\Σ}}}(y_i^{\′}-y_i+1)}{320}.$

5、由于烧结矿过程是由上向下逐渐进行的，所以燃烧反应带以上的区域为烧成矿，而燃烧反应带以下的区域烧结反应尚未完成、甚至尚未发生关键的烧结反应。因此，当烧结到达烧结机尾时，燃烧反应带以下区域的混合料将会大部分作为返矿，重新进入烧结前的配料工序。所以要将燃烧反应带以上的区域的温度信息从整个烧结机尾烧结矿床断面的温度值的阵列T_240×320中提取出来。

由于在烧结过程中，混合料中的燃料在700℃左右发生燃烧反应，而欲使混合料固结为具有一定强度的烧结矿，料层局部温度应达到1000℃以上，即固结散料颗粒的液相主要是在高于1000℃的区域内产生，而且该区域必须在较高的温度下维持一定的时间，以保证产生足够数量的液相。当混合料床抵达烧结机尾时，烧结过程已经完结，此时的高温区域的高温状态时间过短，其内的液相量尚且不足，无法使该区域内的烧结矿具有要求的强度。因此，定义1000℃为燃烧反应带的温度分界线，高于1000℃的区域为燃烧带，位置上在此分界线以上的区域为烧成带，而以下的区域为未烧成带。

对料层从上向下达到1000℃的各列中的点标记为{y₁″ y₂″ L y₃₂₀″}，该些点即为燃烧反应带的边缘点。

6、于是，可以得到燃烧反应带边缘与上边缘位置以上的料层平均高度为：

$\stackrel{\‾}{h}=\frac{\underset{i=1}{\overset{320}{\mathrm{\Σ}}}(y_i^{\′\′}-y_i+1)}{320}.$

7、由此，定义相对烧透指数为：

$\mathrm{Inde}=\frac{\stackrel{\‾}{h}}{\stackrel{\‾}{H}}\×100\%.$

8、最后，将计算处理得到的结果显示在显示器104上，现场操作人员可以根据从工业监视器102上显示的实际烧结图像，同时结合该利用计算机处理计算得到的烧透指数对烧结进行及时的控制和调节。

本发明提出的烧透指数在线检测方法，在进行数字图像处理的基础上，实施烧透程度的在线识别方法，并定义了烧透指数，实现了烧透程度的量化处理。在实际操作中对烧结控制调整具有积极的作用，提高烧结生产自动化水平发展的需要。

Claims (3)

1、一种烧透指数在线检测方法，包含以下步骤：

A、红外成像系统对烧结机尾烧结矿床断面的图像进行扫描，将采集得到的烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号传输给计算机主机，同时得到该烧结机尾烧结矿床断面的数字图像信号的点灰度值的阵列X_m×n，该图像分辨率为m×n，即该图像的一帧由m行、n列的点构成；

B、通过计算机将烧结机尾烧结矿床断面的图像的点灰度值的阵列转化为图像温度值的阵列T_m×n；

C、使用一检测向量，对烧结机尾烧结矿床断面的温度值的阵列的第一列的每相邻三行的相邻点间的温度值的变化剃度进行处理判断，当计算得到某处温度第一次出现越升时，即可得到此时的相邻三行的中间一行的点为第一列上的烧结矿床区域的上边缘点，做标记y₁；然后继续向下，每相邻三行的对温度值的变化剃度进行处理判断，当计算得到某处温度第二次出现越升时，即可得到此时的相邻三行的中间一行的点为第一列上的烧结矿床区域的下边缘点，做标记y′₁；以同样的方法对其余每一列的温度值进行处理判断，计算得到每一列上的烧结矿床区域的上下边缘点，由此得到，所有的烧结矿床断面的上边缘点{y₁y₂Λy_n}和下边缘点{y′₁y′₂Λy′_n}；

D、计算得到整个矿层平均高度为： $\stackrel{\‾}{H}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(y_i^{\′}-y_i+1)}{n};$

E、标记烧结机尾烧结矿床断面的烧结燃烧反应带边缘点{y₁″y″₂L y″_n}；

F、计算得到燃烧反应带边缘与上边缘位置以上的料层平均高度为：

$\stackrel{\‾}{h}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(y_i^{\′\′}-y_i+1)}{n};$

G、计算得到相对烧透指数为： $\mathrm{Inde}=\frac{\stackrel{\‾}{h}}{\stackrel{\‾}{H}}\×100\%;$

H、在显示器上显示检测得到的烧透指数。

2、如权利要求1所述的烧透指数在线检测方法，其特征在于，所述的检测向量是a＝[1，1，1]^T。

3、如权利要求1或2所述的烧透指数在线检测方法，其特征在于，所述的步骤E中，通过如下方法判断燃烧反应带的边缘点：在烧结过程中，混合料中的燃料在A℃左右发生燃烧反应，而欲使混合料固结为具有一定强度的烧结矿，料层局部温度应达到B℃以上，A℃＜B℃，即固结散料颗粒的液相主要是在高于B℃的区域内产生；B℃为燃烧反应带的温度分界线，判断料层从上向下达到B℃的各列中的点为燃烧反应带的边缘点。