JP2015227478A - Tuyere obstruction detection device and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、高炉の羽口が閉塞されているのを検出する羽口閉塞検出装置及びその方法に関し、例えば羽口の状態をカメラなどの撮影装置で撮影しながらノロ湧きによる羽口の閉塞状態を検出するのに好適なものである。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a tuyere blockage detection apparatus and method for detecting that a blast furnace tuyere is blocked, for example, a tuyere blockage state caused by a noro spring while photographing the tuyere state with a photographing device such as a camera. It is suitable for detecting.
このように羽口の状態を監視する装置や方法としては、例えば下記特許文献１に記載されるように、高炉羽口部に放射温度計やテレビカメラを設置し、羽口先（羽口より高炉内部）の温度状況や炉内状況を監視し、これらの情報を用いて高炉の操業を安定させるものがある。また、下記特許文献２に記載されるように、ブローパイプ（送風管）の据付方法によって撮影装置の視野に欠落が生じないように、ハーフミラーで反射した光の光軸を中心として円弧状に湾曲する湾曲面に沿って監視装置の撮影視野を調整するものもある。 As described in the following Patent Document 1, for example, as a device or method for monitoring the state of the tuyere, a radiation thermometer or a TV camera is installed in the blast furnace tuyere, and the tuyere (from the tuyere to the blast furnace Some of them monitor internal temperature conditions and in-furnace conditions and use these information to stabilize the operation of the blast furnace. Further, as described in Patent Document 2 below, an arc shape is formed around the optical axis of the light reflected by the half mirror so that the field of view of the photographing apparatus is not lost due to the installation method of the blow pipe (blower pipe). Some adjust the imaging field of view of the monitoring device along a curved surface.
しかしながら、従来の羽口監視装置や方法は、単に羽口の状態或いは羽口を通じた炉内状況を撮影装置によって撮影するだけのものであり、その羽口の閉塞を自動的に検出するものではない。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたものであり、羽口の閉塞を自動的に検出することが可能な羽口閉塞検出装置及びその方法を提供することを目的とするものである。
However, the conventional tuyere monitoring device and method merely shoots the state of the tuyere or the state inside the furnace through the tuyere with a photographing device, and does not automatically detect the closing of the tuyere. Absent.
The present invention has been made paying attention to the above problems, and an object of the present invention is to provide a tuyere blockage detection apparatus and method capable of automatically detecting tuyere blockage. Is.
上記課題を解決するために、本発明のある態様に係る羽口閉塞検出装置は、羽口を通じて高炉の炉内を撮影する炉内撮影装置と、前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出する平均二乗誤差算出部と、前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する平均輝度算出部と、前記平均二乗誤差算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ前記平均輝度算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する羽口閉塞判定部とを備えたことを特徴とするものである。
また、この羽口閉塞検出装置において、前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する炉内撮影領域抽出部を備えることが好ましい。
In order to solve the above problems, a tuyere blockage detection apparatus according to an aspect of the present invention includes an in-furnace photographing apparatus that photographs the inside of a blast furnace through the tuyere, and an in-furnace image photographed by the in-furnace photographing apparatus. A mean square error calculation unit for calculating a mean square error of a luminance difference between the in-furnace imaging region and the in-furnace imaging region of the in-furnace image captured in the past by the in-furnace imaging device, and the in-furnace imaging device An average luminance calculation unit for calculating the average luminance of the in-furnace imaging region of the in-furnace image, and a threshold in which the mean square error of the in-furnace imaging region of the in-furnace image calculated by the average square error calculation unit is set in advance The tuyere blockage determination unit that determines that the tuyere is blocked when the average luminance of the in-furnace imaging area of the in-furnace image calculated by the average luminance calculation unit is equal to or less than a preset threshold value. It is characterized by comprising.
Further, in this tuyere blockage detection device, a binarization threshold is calculated for the in-furnace image photographed by the in-furnace photographing device, and the binarization processing of the in-furnace image is performed using the binarization threshold. It is preferable to include an in-furnace imaging region extraction unit that extracts, as the in-furnace imaging region, an area having a luminance higher than a preset specified value from the binarized in-furnace image.
また、本発明の別の態様に係る羽口閉塞検出方法は、炉内撮影装置によって羽口を通じた高炉の炉内を撮影し、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出し、抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口が閉塞されていると判定することを特徴とするものである。
また、この羽口閉塞検出方法において、前記炉内撮影領域の特徴量として、抽出された炉内画像の炉内撮影領域と過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、抽出された炉内画像の平均輝度を算出し、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定することが好ましい。
In addition, the tuyere blockage detection method according to another aspect of the present invention images the inside of the blast furnace through the tuyere using the in-furnace imaging apparatus, and calculates a binarization threshold for the photographed in-furnace image. Then, binarization processing of the in-furnace image is performed using the binarization threshold value, and an area having a luminance higher than a predetermined specified value is extracted as a in-furnace imaging area among the binarized in-furnace images. The feature amount of the in-furnace imaging region of the extracted in-furnace image is obtained, and it is determined that the tuyere is closed when the obtained feature amount is in a preset state. .
Further, in this tuyere blockage detection method, as a feature amount of the in-furnace imaging region, a luminance difference between the in-furnace imaging region of the extracted in-furnace image and the in-furnace imaging region of the in-furnace image captured in the past is used. The mean square error is calculated, the average brightness of the extracted in-furnace image is calculated, the mean square error of the in-furnace imaging region of the calculated in-furnace image is equal to or less than a preset threshold value, and the calculated furnace It is preferable to determine that the tuyere is closed when the average brightness of the in-furnace shooting area of the inner image is equal to or less than a preset threshold value.
而して、本発明の羽口閉塞検出装置によれば、羽口を通じて高炉の炉内を炉内撮影装置で撮影し、撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。
また、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出することができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ効率よく検出することが可能となる。
Thus, according to the tuyere blockage detection device of the present invention, the inside of the blast furnace is photographed by the in-furnace photographing device through the tuyere, and the in-furnace photographing region of the photographed in-furnace image and the in-furnace photographing device are used. The mean square error of the brightness difference between the in-furnace image of the in-furnace image captured in the past and the average brightness of the in-furnace image region of the captured in-furnace image are calculated. The mean square error of the in-furnace imaging area of the calculated in-furnace image is equal to or less than a preset threshold value, and the average brightness of the calculated in-furnace image area of the in-furnace imaging area is equal to or less than the preset threshold value. It is determined that the tuyere is closed. Therefore, it becomes possible to automatically detect the tuyere blockage due to the noro spring.
Also, a binarization threshold is calculated for the captured in-furnace image, the binarization threshold is used to binarize the in-furnace image, and the binarized in-furnace image is set in advance. An area having a luminance greater than the specified value is extracted as an in-furnace imaging area. Therefore, it is possible to automatically extract a different in-furnace imaging region for each tuyere, and thus it is possible to automatically and efficiently detect tuyere clogging due to a noro spring.
また、本発明の羽口閉塞検出方法によれば、炉内撮影装置によって羽口を通じた高炉の炉内を撮影し、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そして、抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口が閉塞されていると判定する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出ことができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。 Further, according to the tuyere blockage detection method of the present invention, the inside of the blast furnace through the tuyere is photographed by the in-furnace photographing apparatus, and the binarization threshold is calculated with respect to the photographed in-furnace image. A binarization process is performed on the in-furnace image using the binarization threshold value, and an area having a luminance greater than a preset specified value is extracted as a in-furnace imaging area from the binarized in-furnace image. And the feature-value of the in-furnace imaging area | region of the extracted image in a furnace is calculated | required, and it determines with the tuyere being obstruct | occluded when the calculated | required feature-value will be in the preset state. Therefore, it is possible to automatically extract a different in-furnace imaging region for each tuyere, thereby automatically detecting tuyere clogging due to a noro spring.
また、炉内撮影領域の特徴量として、抽出された炉内画像の炉内撮影領域と過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、抽出された炉内画像の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ適正に検出することが可能となる。 In addition, as the feature value of the in-furnace imaging area, the mean square error of the luminance difference between the in-furnace imaging area of the extracted in-furnace image and the in-furnace imaging area of the previously captured in-furnace image is calculated and extracted. The average brightness of the in-furnace image is calculated. The mean square error of the in-furnace imaging area of the calculated in-furnace image is equal to or less than a preset threshold value, and the average brightness of the calculated in-furnace image area of the in-furnace imaging area is equal to or less than the preset threshold value. It is determined that the tuyere is closed. Therefore, it becomes possible to automatically and properly detect the tuyere blockage due to the noro spring.
次に、本発明の羽口閉塞検出装置及びその方法の一実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態の羽口閉塞検出装置の概略構成図である。高炉１では、羽口２から熱風を炉内に送風して、内部に蓄積されたコークスを燃焼し、鉄鉱石や焼結鉱を還元して製銑を行う。製銑では、溶銑と共に溶滓（スラグ、ノロ）も生成される。羽口２は、高炉１の炉底部に設けられ、熱風を送風するためのブローパイプ（送風管）３が接続されている。更に、ブローパイプ３の内部にはランス４が配設され、このランス４から燃焼を促進するための微粉炭を吹込むと共に、場合によっては酸素やその他の易燃性還元材を吹込む。なお、図では羽口２を１つだけ示しているが、周知のように、羽口２は高炉１の炉底部において、高炉１の外周に沿って多数配置されている。 Next, an embodiment of a tuyere blockage detection apparatus and method according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the tuyere blockage detection device of the present embodiment. In the blast furnace 1, hot air is blown from the tuyere 2 into the furnace, the coke accumulated inside is burned, and iron ore and sintered ore are reduced to produce iron. In ironmaking, hot metal (slag, noro) is also generated along with hot metal. The tuyere 2 is provided at the bottom of the blast furnace 1 and is connected to a blow pipe (blower pipe) 3 for blowing hot air. Further, a lance 4 is disposed inside the blow pipe 3, and pulverized coal for promoting combustion is blown from the lance 4, and oxygen or other flammable reducing material is blown in some cases. Although only one tuyere 2 is shown in the figure, as is well known, many tuyere 2 are arranged along the outer periphery of the blast furnace 1 at the bottom of the blast furnace 1.
本実施形態では、ブローパイプ３の送風方向後方で且つ羽口２を直接的に撮影できる位置にカメラなどの炉内撮影装置５を配設している。この位置は、従来、オペレータが羽口２を覗き見ていた覗き窓のあった部位である。従って、炉内撮影装置５は、羽口２を含め、羽口２を通じた高炉１の内部を炉内画像として撮影することができる。この炉内撮影装置５は、ＣＭＯＳセンサなどの撮像素子を用いた所謂デジタルカメラであり、集積されている素子の個々が画素として輝度や色合いを検出して記録する。そして、この炉内撮影装置５で撮影された炉内画像は、コンピュータなどの高度な演算機能を有する計算機６に読込まれる。 In the present embodiment, the in-furnace photographing apparatus 5 such as a camera is disposed at a position behind the blow pipe 3 in the blowing direction and where the tuyere 2 can be directly photographed. This position is a part where there is a viewing window that the operator has been looking through the tuyere 2 conventionally. Therefore, the in-furnace photographing apparatus 5 can photograph the inside of the blast furnace 1 through the tuyere 2 including the tuyere 2 as an in-furnace image. The in-furnace imaging apparatus 5 is a so-called digital camera using an image sensor such as a CMOS sensor, and each of the integrated elements detects and records luminance and color as pixels. Then, the in-furnace image photographed by the in-furnace photographing apparatus 5 is read into a computer 6 having an advanced calculation function such as a computer.
計算機６では、図２に示す演算処理を行って羽口２が閉塞されているか否かの判定を行い、羽口閉塞を検出する。この演算処理は、例えば０．１秒毎のタイマ割込処理によって実行される。この演算処理では、まずステップＳ１で炉内撮影装置５によって撮影された炉内画像を読込む。
次にステップＳ２に移行して、炉内画像のうちから炉内撮影領域を抽出済みであるか否かを判定し、炉内撮影領域を抽出済みである場合にはステップＳ７に移行し、そうでない場合にはステップＳ３に移行する。
The computer 6 performs the arithmetic processing shown in FIG. 2 to determine whether or not the tuyere 2 is blocked, and detects the tuyere blockage. This arithmetic processing is executed by, for example, timer interruption processing every 0.1 second. In this calculation process, first, an in-furnace image photographed by the in-furnace photographing apparatus 5 is read in step S1.
Next, the process proceeds to step S2, where it is determined whether or not the in-furnace imaging area has been extracted from the in-furnace image. If the in-furnace imaging area has been extracted, the process proceeds to step S7, and so on. If not, the process proceeds to step S3.
前記ステップＳ３では、撮影された炉内画像の二値化処理を行うために、カラー画像をグレースケール画像に変換してからステップＳ４に移行する。
前記ステップＳ４では、ステップＳ３でグレースケール化された炉内画像の自動二値化処理を行ってからステップＳ５に移行する。この炉内画像の自動二値化処理としては、判別分析法、一般に大津の二値化と呼ばれる処理方法を用いる。これは、クラス間分散とクラス内分散の比からなる分離度が最大となる閾値を求め、その閾値で画像の各画素を二値化するものであり、広く知られている。
In step S3, in order to perform binarization processing of the captured in-furnace image, the color image is converted into a grayscale image, and then the process proceeds to step S4.
In step S4, automatic binarization processing is performed on the in-furnace image grayscaled in step S3, and then the process proceeds to step S5. As the automatic binarization processing of the in-furnace image, a discriminant analysis method, generally a processing method called Otsu's binarization is used. This is a well-known technique in which a threshold value that maximizes the degree of separation comprising the ratio of interclass variance and intraclass variance is obtained, and each pixel of the image is binarized using the threshold value.
前記ステップＳ５では、ステップＳ４で二値化された炉内画像の収縮処理を行ってからステップＳ６に移行する。この収縮処理は、以下の理由により行う。即ち、羽口は高温のため、羽口の縁が揺らいでおり、二値化した羽口の画像は、実際の羽口よりも大きくなってしまう。この実際の羽口よりも大きくなった羽口画像を実際の羽口の大きさに近づけるために収縮処理を行う。
前記ステップＳ６では、前記ステップＳ４で二値化され且つ前記ステップＳ５で収縮された炉内画像と元画像との論理積を求め、その論理積のうち、高輝度部分を炉内撮影領域として抽出してから前記ステップＳ７に移行する。なお、これ以後の処理では、抽出された炉内撮影領域を記憶し、例えば前記ステップＳ１で読込んだ炉内画像のうちの炉内撮影領域を自動的に抽出する。
In step S5, the shrinkage process of the in-furnace image binarized in step S4 is performed, and then the process proceeds to step S6. This contraction process is performed for the following reason. That is, since the tuyere is hot, the edge of the tuyere fluctuates, and the binarized tuyere image becomes larger than the actual tuyere. Shrinkage processing is performed to bring the tuyere image that is larger than the actual tuyere close to the actual tuyere size.
In step S6, a logical product of the in-furnace image binarized in step S4 and contracted in step S5 and the original image is obtained, and a high-luminance portion of the logical product is extracted as an in-furnace imaging region. Then, the process proceeds to step S7. In the subsequent processing, the extracted in-furnace imaging area is stored, and for example, the in-furnace imaging area of the in-furnace image read in step S1 is automatically extracted.
前記ステップＳ７では、前記ステップＳ１で読込まれた炉内画像のうちの炉内撮影領域の各画素と、前回演算処理時に取得した炉内画像のうちの炉内撮影領域の各画素とを比較し、両者の輝度差の平均二乗誤差を炉内撮影領域の特徴量の一つとして算出する。平均二乗誤差は、各誤差の二乗値を加算し、それをサンプル数で除した後に１／２乗して求めるものであり、本実施形態では前回炉内撮影領域の各画素と今回炉内撮影領域の各画素との輝度差が大きいほど大きくなる。なお、画素の指定は、炉内撮影領域の全ての画素であってもよいし、予め設定された特定の画素であってもよい。 In the step S7, each pixel in the in-furnace imaging region in the in-furnace image read in the step S1 is compared with each pixel in the in-furnace imaging region in the in-furnace image acquired during the previous calculation process. Then, the mean square error of the luminance difference between the two is calculated as one of the feature values of the in-furnace imaging region. The mean square error is obtained by adding the square value of each error, dividing it by the number of samples, and then multiplying by 1/2 power. In this embodiment, each pixel in the previous in-furnace imaging region and the current in-furnace imaging are obtained. The larger the luminance difference from each pixel in the area, the larger the area. The designation of the pixels may be all the pixels in the in-furnace imaging region, or may be a specific pixel set in advance.
次にステップＳ６に移行して、前記ステップＳ５で算出した輝度差の平均二乗誤差が予め設定された平均二乗誤差の閾値以下であるか否かを判定し、輝度差の平均二乗誤差が平均二乗誤差の閾値以下である場合にはステップＳ７に移行し、そうでない場合には復帰する。
前記ステップＳ７では、抽出された炉内撮影領域における予め設定された画素の平均輝度を炉内撮影領域の特徴量の一つとして算出する。なお、画素の指定は、炉内撮影領域の全ての画素であってもよいし、予め設定された特定の画素であってもよい。
Next, the process proceeds to step S6, where it is determined whether or not the mean square error of the brightness difference calculated in step S5 is equal to or less than a preset mean square error threshold, and the mean square error of the brightness difference is the mean square error. If it is equal to or less than the error threshold, the process proceeds to step S7, and if not, the process returns.
In step S7, the average brightness of the preset pixels in the extracted in-furnace imaging region is calculated as one of the feature amounts of the in-furnace imaging region. The designation of the pixels may be all the pixels in the in-furnace imaging region, or may be a specific pixel set in advance.
次にステップＳ８に移行して、前記ステップＳ７で算出された平均輝度が予め設定された平均輝度の閾値以下であるか否かを判定し、平均輝度が平均輝度の閾値以下である場合にはステップＳ９に移行し、そうでない場合には復帰する。
前記ステップＳ９では、羽口閉塞の異常発生と判定し、例えば音声や映像などの警報を出力してから復帰する。
この演算処理によれば、読込まれた炉内画像に対して炉内撮影領域が抽出されていない場合には、炉内画像の自動二値化処理を判別分析法によって行い、二値化された炉内画像のうち高輝度部分を炉内撮影領域として抽出する。ひとたび炉内撮影領域が抽出されたら、その後は、同じ領域を常に炉内撮影領域として抽出する。そして、この炉内撮影領域における前回炉内画像の各画素との輝度差の平均二乗誤差を炉内撮影領域の特徴量として算出すると共に、炉内撮影領域における平均輝度を炉内撮影領域の特徴量として算出する。そして、炉内撮影領域における輝度差の平均二乗誤差が閾値以下で且つ炉内撮影領域における平均輝度が閾値以下である場合に、羽口が閉塞されていると判定し、警報を出力する。
Next, the process proceeds to step S8, where it is determined whether or not the average luminance calculated in step S7 is equal to or less than a preset average luminance threshold. If the average luminance is equal to or less than the average luminance threshold, The process proceeds to step S9, and otherwise returns.
In step S9, it is determined that there is an abnormality in the tuyere occlusion, and for example, an alarm such as voice or video is output and the process returns.
According to this arithmetic processing, when the in-core imaging area is not extracted for the read in-core image, the binarization processing is performed by the discriminant analysis method by the automatic binarization processing of the in-core image. A high brightness portion of the in-furnace image is extracted as an in-furnace imaging region. Once the in-furnace imaging region is extracted, the same region is always extracted as the in-furnace imaging region. Then, the mean square error of the brightness difference with each pixel of the previous in-furnace image in this in-furnace imaging region is calculated as the feature value of the in-furnace imaging region, and the average luminance in the in-furnace imaging region is the feature of the in-furnace imaging region. Calculate as a quantity. Then, when the mean square error of the luminance difference in the in-furnace imaging area is equal to or less than the threshold value and the average luminance in the in-furnace imaging area is equal to or less than the threshold value, it is determined that the tuyere is blocked and an alarm is output.
羽口が閉塞されていない状態での羽口を通じた炉内画像は、レースウエイが映し出されているため、火炎や溶銑によって明るいが、同時に微粉炭やコークスが舞っていて、所謂ちらちらしている。つまり、各画素における輝度の変化が大きく、全体に高輝度である。一方、ノロ湧きによって羽口が閉塞されると、羽口を通じて撮影される炉内画像は類似した画像が連続することから、連続する画像の類似性を指標に羽口閉塞を判定することが可能となる。連続画像の類似性の指標には、ヒストグラムインタセクション・正規化相互相関があるが、計算速度や後述する羽口毎の炉内、つまりレースウエイの見え方による影響を低減するために前回炉内画像との輝度差の平均二乗誤差を用いることが適している。また、羽口閉塞の過検出を低減するために、輝度差の平均二乗誤差に加え、炉内撮影領域の平均輝度を用いる。羽口を閉塞する閉塞物は、炉内の溶銑よりも輝度が小さいため、羽口が閉塞物で閉塞されると平均輝度も減少する。 The image inside the furnace through the tuyere with the tuyere unoccluded is bright due to the flame and hot metal because of the raceway, but at the same time pulverized coal and coke are dancing, so-called flickering . That is, the change in luminance at each pixel is large, and the luminance is high overall. On the other hand, if the tuyere is blocked by a spring, the images in the furnace taken through the tuyere will be similar to each other, so it is possible to determine the tuyere blockage using the similarity of successive images as an index. It becomes. There are histogram intersection and normalized cross-correlation as indices of similarity of continuous images, but in order to reduce the influence of the calculation speed and the furnace for each tuyere described later, that is, the appearance of the raceway, the previous furnace It is suitable to use the mean square error of the luminance difference from the image. Further, in order to reduce over-detection of tuyere blockage, in addition to the mean square error of the brightness difference, the average brightness of the in-furnace imaging region is used. Since the obstruction that closes the tuyere has a lower luminance than the hot metal in the furnace, the average luminance also decreases when the tuyere is occluded by the obstruction.
前述のように、炉内撮影領域に映し出されるレースウエイは、各画素における輝度の変化が大きく、全体に高輝度であることから、炉内撮影領域の平均二乗誤差が閾値より大きい場合や、炉内撮影領域の平均輝度が閾値より大きい場合には炉内撮影領域にレースウエイが映し出されている可能性が高く、羽口は閉塞されていないと考えられる。一方、炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差が閾値以下で且つ炉内撮影領域の平均輝度が閾値以下である場合には、類似画像が連続している、つまり羽口が閉塞されていると考えられ、そのような場合には羽口閉塞と判定してよい。 As described above, the raceway displayed in the in-furnace imaging area has a large change in luminance at each pixel and is high in brightness as a whole. Therefore, when the mean square error in the in-furnace imaging area is larger than the threshold, When the average brightness of the inner shooting area is larger than the threshold value, there is a high possibility that a raceway is projected in the furnace shooting area, and the tuyere is considered not blocked. On the other hand, when the mean square error of the brightness difference in the in-furnace imaging area is less than the threshold and the average brightness in the in-furnace imaging area is less than the threshold, similar images are continuous, that is, the tuyere is blocked. In such a case, it may be determined that the tuyere is blocked.
一方、炉内撮影装置５によって撮影される炉内画像には、例えば図３の破線の楕円内に示すように、例えばブローパイプ３内のランス４が映っている。また、炉内撮影装置５や羽口２の据付状態によって視野が欠落している場合もある。従って、炉内撮影装置５によって撮影された炉内画像における炉内撮影領域７は羽口２毎に異なる。炉内撮影領域７が異なる炉内画像に対して、同等の輝度差の平均二乗誤差や平均輝度を求めた場合、羽口が閉塞されていないときの輝度差の平均二乗誤差も平均輝度も羽口毎に異なるから、羽口が閉塞されていると判定するための輝度差の平均二乗誤差の閾値も平均輝度の閾値も羽口毎に設定しなければならない。周知のように、一つの高炉１に羽口２は４０カ所程度も設けられているので、各羽口毎に閾値を設定するのは困難である。そこで、本実施形態では撮影された炉内画像を自動二値化処理し、高輝度部分を炉内撮影領域７として抽出する。炉内撮影領域７は、羽口が閉塞されないかぎり、レースウエイが映し出されているので、炉内撮影領域７における輝度差の平均二乗誤差も平均輝度も全ての羽口で同等である。従って、羽口閉塞検出のための炉内撮影領域７における輝度差の平均二乗誤差の閾値も平均輝度の閾値も夫々一つずつでよい。 On the other hand, in the in-furnace image photographed by the in-furnace photographing apparatus 5, for example, the lance 4 in the blow pipe 3 is shown, for example, as shown in the dashed ellipse in FIG. 3. Moreover, the visual field may be missing depending on the installation state of the in-furnace photographing apparatus 5 and the tuyere 2. Therefore, the in-furnace imaging region 7 in the in-furnace image photographed by the in-furnace photographing apparatus 5 is different for each tuyere 2. When the mean square error and the average brightness of the same brightness difference are obtained for the furnace images with different in-furnace imaging areas 7, the mean square error and the average brightness of the brightness difference when the tuyere is not blocked are both feathers. Since it differs from mouth to mouth, the threshold value of the mean square error and the threshold value of average brightness for determining that the tuyere is blocked must be set for each tuyere. As is well known, since about one tuyere 2 is provided in one blast furnace 1, it is difficult to set a threshold value for each tuyere. Therefore, in the present embodiment, the imaged in-furnace image is automatically binarized, and a high-luminance portion is extracted as the in-furnace imaging region 7. Since the raceway is projected in the in-furnace imaging region 7 unless the tuyere is closed, the mean square error and the average luminance of the luminance difference in the in-furnace imaging region 7 are the same for all tuyere. Accordingly, the threshold value of the mean square error of the luminance difference and the threshold value of the average luminance in the in-furnace imaging region 7 for detecting the tuyere blockage may be one each.
図４は、連続的に撮影した炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差及び平均輝度の経時変化を示したものである。同図において、時刻ｔ１〜ｔ２では、炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差が閾値以下となり且つ炉内撮影領域の平均輝度が閾値以下となったため、図２の演算処理によって羽口が閉塞されていると判定された。その後、羽口の閉塞状態が解消され、時刻ｔ３〜ｔ４では、炉内撮影領域の平均輝度が閾値以下となった。しかしながら、この間、炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差は閾値以下とならなかったので、図２の演算処理では、羽口が閉塞されていると判定されなかった。 FIG. 4 shows the mean square error of the luminance difference in the in-furnace imaging region continuously taken and the temporal change of the average luminance. In the same figure, from time t1 to t2, the mean square error of the brightness difference in the in-furnace imaging area is less than the threshold value and the average brightness in the in-furnace imaging area is less than the threshold value. It was determined that After that, the closed state of the tuyere was eliminated, and the average luminance in the in-furnace imaging area became equal to or less than the threshold at times t3 to t4. However, during this time, the mean square error of the luminance difference in the in-furnace imaging region did not become the threshold value or less, and therefore it was not determined that the tuyere was closed in the calculation process of FIG.
このように本実施形態の羽口閉塞検出装置では、羽口２を通じて高炉１の炉内を炉内撮影装置５で撮影し、撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置５で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口２が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。 As described above, in the tuyere blockage detection device of the present embodiment, the inside of the furnace of the blast furnace 1 is photographed by the in-furnace photographing device 5 through the tuyere 2, the in-furnace photographing region of the photographed in-furnace image, and the in-furnace photographing device. In step 5, the mean square error of the luminance difference between the in-furnace image of the in-furnace image captured in the past and the average luminance of the in-furnace image region of the captured in-furnace image are calculated. The mean square error of the in-furnace imaging area of the calculated in-furnace image is equal to or less than a preset threshold value, and the average brightness of the calculated in-furnace image area of the in-furnace imaging area is equal to or less than the preset threshold value. In this case, it is determined that the tuyere 2 is closed. Therefore, it becomes possible to automatically detect the tuyere blockage due to the noro spring.
また、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出することができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ効率よく検出することが可能となる。
また、本実施形態の羽口閉塞検出方法では、炉内撮影装置５によって羽口２を通じた高炉１の炉内を撮影し、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そして、抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口２が閉塞されていると判定する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出ことができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。
Also, a binarization threshold is calculated for the captured in-furnace image, the binarization threshold is used to binarize the in-furnace image, and the binarized in-furnace image is set in advance. An area having a luminance greater than the specified value is extracted as an in-furnace imaging area. Therefore, it is possible to automatically extract a different in-furnace imaging region for each tuyere, and thus it is possible to automatically and efficiently detect tuyere clogging due to a noro spring.
Further, in the tuyere blockage detection method of the present embodiment, the inside of the blast furnace 1 through the tuyere 2 is photographed by the in-furnace photographing apparatus 5, a binarization threshold is calculated for the photographed in-furnace image, A binarization process is performed on the in-furnace image using the binarization threshold value, and an area having a luminance higher than a preset specified value is extracted as an in-furnace imaging area from the binarized in-furnace image. And the feature-value of the in-furnace imaging area | region of the extracted image in a furnace is calculated | required, and when the calculated | required feature-value will be in the preset state, it will determine with the tuyere 2 being obstruct | occluded. Therefore, it is possible to automatically extract a different in-furnace imaging region for each tuyere, thereby automatically detecting tuyere clogging due to a noro spring.
また、炉内撮影領域の特徴量として、抽出された炉内画像の炉内撮影領域と過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、抽出された炉内画像の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口２が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ適正に検出することが可能となる。 In addition, as the feature value of the in-furnace imaging area, the mean square error of the luminance difference between the in-furnace imaging area of the extracted in-furnace image and the in-furnace imaging area of the previously captured in-furnace image is calculated and extracted. The average brightness of the in-furnace image is calculated. The mean square error of the in-furnace imaging area of the calculated in-furnace image is equal to or less than a preset threshold value, and the average brightness of the calculated in-furnace image area of the in-furnace imaging area is equal to or less than the preset threshold value. In this case, it is determined that the tuyere 2 is closed. Therefore, it becomes possible to automatically and properly detect the tuyere blockage due to the noro spring.
１ 高炉
２ 羽口
３ ブローパイプ（送風管）
４ ランス
５ 炉内撮影装置
６ 計算機
７ 炉内撮影領域
1 Blast furnace 2 Tuyere 3 Blow pipe
4 Lance 5 In-furnace imaging device 6 Computer 7 In-furnace imaging area
Claims (4)
前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出する平均二乗誤差算出部と、
前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する平均輝度算出部と、
前記平均二乗誤差算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ前記平均輝度算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する羽口閉塞判定部と
を備えたことを特徴とする羽口閉塞検出装置。 In-furnace photographing device that photographs the inside of the blast furnace through the tuyere,
Mean square for calculating the mean square error of the luminance difference between the in-furnace imaging area of the in-furnace image captured by the in-furnace imaging apparatus and the in-furnace imaging area of the in-furnace image previously captured by the in-furnace imaging apparatus. An error calculator,
An average luminance calculation unit for calculating the average luminance of the in-furnace imaging region of the in-furnace image captured by the in-furnace imaging device;
The mean square error of the in-furnace imaging region of the in-furnace image calculated by the mean square error calculating unit is equal to or less than a preset threshold value, and the in-furnace imaging region of the in-furnace image calculated by the average luminance calculating unit A tuyere blockage detection device comprising: a tuyere blockage determination unit that determines that a tuyere is blocked when the average luminance is equal to or less than a preset threshold value.
撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出し、
抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口が閉塞されていると判定する
ことを特徴とする羽口閉塞検出方法。 Photographing the inside of the blast furnace through the tuyere with the in-furnace imaging device,
A binarization threshold is calculated for the captured in-furnace image, the binarization threshold is used to binarize the in-furnace image, and the binarized in-furnace image is preset. Extract the area where the brightness is higher than the specified value as the in-furnace shooting area,
A tuyere occlusion characterized in that a feature value of an in-furnace imaging region of the extracted in-furnace image is obtained and the tuyere is determined to be occluded when the obtained feature value is in a preset state. Detection method.
算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の羽口閉塞検出方法。
As the feature value of the in-furnace imaging region, the average square error of the luminance difference between the in-furnace imaging region of the extracted in-furnace image and the in-furnace imaging region of the in-furnace image captured in the past is calculated and extracted. Calculate the average brightness of the furnace image,
When the average square error of the in-furnace imaging area of the calculated in-furnace image is equal to or less than a preset threshold value and the average brightness of the calculated in-furnace image area of the in-furnace imaging area is equal to or less than a preset threshold value 4. The tuyere blockage detection method according to claim 3, wherein the tuyere is determined to be blocked.
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6446733B1 (en) * | 2018-05-30 | 2019-01-09 | 三菱重工環境・化学エンジニアリング株式会社 | Gas swirl state determination system and gasification melting furnace |
| JP2020200528A (en) * | 2019-06-13 | 2020-12-17 | 株式会社神戸製鋼所 | Image processor and image processing method |
| WO2023188880A1 (en) * | 2022-03-28 | 2023-10-05 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Method for determining slag level of blast furnace, method for operating blast furnace, and control device |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5855512A (en) * | 1981-09-29 | 1983-04-01 | Kawasaki Steel Corp | Method for judging condition of blast furnace |
| JPS5959813A (en) * | 1982-09-30 | 1984-04-05 | Nippon Kokan Kk <Nkk> | Method for detecting condition in furnace |
| JP3172563U (en) * | 2011-10-13 | 2011-12-22 | Ｊｆｅ電制株式会社 | Blast furnace monitoring device |
| JP2013185234A (en) * | 2012-03-09 | 2013-09-19 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp | Method and apparatus for observing condition of blast furnace tuyere |
| JP2015052149A (en) * | 2013-09-06 | 2015-03-19 | 新日鐵住金株式会社 | Method for determining operational situation of blast furnace |
| JP5867619B2 (en) * | 2013-06-19 | 2016-02-24 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Blast furnace abnormality detection method and blast furnace operation method |
-
2014
- 2014-05-30 JP JP2014112874A patent/JP6187387B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5855512A (en) * | 1981-09-29 | 1983-04-01 | Kawasaki Steel Corp | Method for judging condition of blast furnace |
| JPS5959813A (en) * | 1982-09-30 | 1984-04-05 | Nippon Kokan Kk <Nkk> | Method for detecting condition in furnace |
| JP3172563U (en) * | 2011-10-13 | 2011-12-22 | Ｊｆｅ電制株式会社 | Blast furnace monitoring device |
| JP2013185234A (en) * | 2012-03-09 | 2013-09-19 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp | Method and apparatus for observing condition of blast furnace tuyere |
| JP5867619B2 (en) * | 2013-06-19 | 2016-02-24 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Blast furnace abnormality detection method and blast furnace operation method |
| JP2015052149A (en) * | 2013-09-06 | 2015-03-19 | 新日鐵住金株式会社 | Method for determining operational situation of blast furnace |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6446733B1 (en) * | 2018-05-30 | 2019-01-09 | 三菱重工環境・化学エンジニアリング株式会社 | Gas swirl state determination system and gasification melting furnace |
| WO2019230486A1 (en) * | 2018-05-30 | 2019-12-05 | 三菱重工環境・化学エンジニアリング株式会社 | Gas swirling state determination system and gasification melting furnace |
| JP2019207089A (en) * | 2018-05-30 | 2019-12-05 | 三菱重工環境・化学エンジニアリング株式会社 | Gas swirling state determination system and gasification melting furnace |
| US11703219B2 (en) | 2018-05-30 | 2023-07-18 | Mitsubishi Heavy Industries Environmental & Chemical Engineering Co., Ltd. | Gas swirling state determination system and gasification melting furnace |
| JP2020200528A (en) * | 2019-06-13 | 2020-12-17 | 株式会社神戸製鋼所 | Image processor and image processing method |
| JP7134918B2 (en) | 2019-06-13 | 2022-09-12 | 株式会社神戸製鋼所 | Image processing device and image processing method |
| WO2023188880A1 (en) * | 2022-03-28 | 2023-10-05 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Method for determining slag level of blast furnace, method for operating blast furnace, and control device |
| JP7359336B1 (en) | 2022-03-28 | 2023-10-11 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Blast furnace slag level determination method, blast furnace operating method and control device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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