一種燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO含量的控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO含量的控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前國(guó)內(nèi)燒結(jié)廠，燒結(jié)礦FeO含量的在線檢測(cè)主要依靠人的經(jīng)驗(yàn)，也就是由燒結(jié) 看火工在燒結(jié)機(jī)尾對(duì)燒結(jié)機(jī)斷面直觀觀察，然后憑經(jīng)驗(yàn)對(duì)燒結(jié)礦FeO含量做出判斷，雖然 國(guó)內(nèi)一些燒結(jié)廠已在燒結(jié)機(jī)尾觀察點(diǎn)安裝了工業(yè)電視系統(tǒng)，看火工可以通過工業(yè)電視觀察 機(jī)尾斷面，但仍需看火工依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，也就是由燒結(jié)看火工持續(xù)觀察機(jī)尾工業(yè)電視 畫面，然后憑經(jīng)驗(yàn)對(duì)燒結(jié)礦FeO含量做出判斷，給出FeO含量的范圍，然后再進(jìn)行一定的操 作控制。
[0003] 每個(gè)看火工由于經(jīng)驗(yàn)積累不同，判斷存在一定偏差，此外還有以下情形會(huì)產(chǎn)生燒 結(jié)礦質(zhì)量偏差：1.由于鐵礦石資源變動(dòng)較大，給工藝確定帶來(lái)眾多不利因素；2.燒結(jié)礦質(zhì) 量檢測(cè)結(jié)果滯后（一般滯后2~3小時(shí)），無(wú)法及時(shí)修正工藝操作；3.檢測(cè)樣品取樣存在一 定的局限性，不能完整反映燒結(jié)結(jié)果。取樣只是在大量的產(chǎn)品中抽取極少量的樣本進(jìn)行化 驗(yàn)，并不能完全反映整個(gè)批量產(chǎn)品的實(shí)際指標(biāo)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供，一種燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO含量的控制方法，該控制方法可 以快速在線檢測(cè)燒結(jié)機(jī)生產(chǎn)過程中燒結(jié)礦FeO含量的等級(jí)分類，能對(duì)生產(chǎn)過程中的異常 燒結(jié)情況及時(shí)反饋，用以解決現(xiàn)有燒結(jié)礦FeO含量測(cè)量方法由于需看火工依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判 斷，勞動(dòng)強(qiáng)度大以及燒結(jié)礦質(zhì)量偏差大的問題。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的方案是：一種燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO含量的控制方法，該 控制方法采用雙CCD圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集燒結(jié)礦機(jī)尾斷面的圖像，并通過處理計(jì)算機(jī)對(duì)采集 的圖像進(jìn)行圖像處理，最后通過數(shù)據(jù)測(cè)量與分析系統(tǒng)對(duì)燒結(jié)礦FeO含量進(jìn)行測(cè)量，所述雙 C⑶圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括彩色(XD攝像機(jī)和紅外(XD攝像機(jī)，所述數(shù)據(jù)測(cè)量與分析系統(tǒng)包括模 糊聚類系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，所述的控制方法具體包括以下步驟：
[0006] (1)彩色C⑶攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集燒結(jié)礦機(jī)尾斷面的可見光圖像，紅外C⑶攝像機(jī)實(shí)時(shí) 采集燒結(jié)礦機(jī)尾斷面的紅外圖像，并將所述的可見光圖像和紅外圖像發(fā)送給處理計(jì)算機(jī)；
[0007] (2)處理計(jì)算機(jī)對(duì)接收到的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行圖像處理，并從可見光圖 像中提取燒結(jié)礦機(jī)尾斷面中紅火層的幾何特征數(shù)據(jù)，從紅外圖像中提取燒結(jié)礦機(jī)尾斷面中 紅火層的物理特征數(shù)據(jù)；
[0008] (3)將所述步驟⑵中提取的特征數(shù)據(jù)輸入到模糊聚類系統(tǒng)中進(jìn)行FeO含量等級(jí) 分類，并將等級(jí)分類結(jié)果以及步驟（2)中提取的特征數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，進(jìn)行神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；
[0009] (4)將彩色(XD攝像機(jī)和紅外(XD攝像機(jī)采集的已進(jìn)行FeO含量等級(jí)分類的實(shí)時(shí) 可見光圖像和紅外圖像輸入到已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并進(jìn)行仿真，獲得實(shí)時(shí)圖像的FeO 含量等級(jí)；
[0010] (5)將所述步驟（4)中獲得的FeO含量等級(jí)、實(shí)時(shí)同步可見光圖像和紅外圖像以及 步驟（2)中提取的特征數(shù)據(jù)發(fā)送到終端接口，調(diào)節(jié)燒結(jié)過程參數(shù)，控制燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO 含量。
[0011] 根據(jù)本發(fā)明的燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO含量的控制方法，所述的步驟（2)中，所述圖像 處理包括圖像平滑、頂帽變化、閾值分割、閉運(yùn)算以及開運(yùn)算。
[0012] 根據(jù)本發(fā)明的燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO含量的控制方法，所述的步驟（2)中，所述幾何 特征數(shù)據(jù)包括紅火層的位置、寬度以及面積，所述物理特征數(shù)據(jù)包括紅火層氣孔的平均灰 度及溫度。
[0013] 根據(jù)本發(fā)明的燒結(jié)礦機(jī)尾斷面FeO含量的控制方法，所述的步驟（3)中進(jìn)行神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法為：將提取的特征數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，將對(duì)應(yīng)的等級(jí)作為神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的輸出值，選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱含層和輸出層個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)速率以及收斂算法訓(xùn)練神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)。
[0014] 本發(fā)明達(dá)到的有益效果：本發(fā)明可以快速地在線檢測(cè)燒結(jié)機(jī)生產(chǎn)過程中燒結(jié)礦 FeO含量的等級(jí)分類，能對(duì)生產(chǎn)過程中異常燒結(jié)情況及時(shí)反饋，克服了以往判斷過程滯后、 勞動(dòng)強(qiáng)度大、僅憑人員主觀經(jīng)驗(yàn)判斷等不足，對(duì)燒結(jié)礦的質(zhì)量控制有明顯的作用，同時(shí)能減 少固體燃料消耗。
【附圖說(shuō)明】
[0015] 圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理圖；
[0016] 圖2是本發(fā)明的控制方法流程圖；
[0017] 圖3是本發(fā)明斷面可見光圖像采取濾波平滑處理后的圖像；
[0018] 圖4是圖3對(duì)應(yīng)的二值化圖像；
[0019] 圖5是本發(fā)明等級(jí)分類結(jié)果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0021] 如圖1所示，本發(fā)明的控制方法采用雙CCD圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)1采集燒結(jié)礦機(jī)尾斷面 的圖像，并通過處理計(jì)算機(jī)3對(duì)采集的圖像進(jìn)行圖像處理，最后通過數(shù)據(jù)測(cè)量與分析系統(tǒng)2 對(duì)燒結(jié)礦FeO含量進(jìn)行分析測(cè)量，所述雙(XD圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)1包括彩色CCD攝像機(jī)和紅外 C⑶攝像機(jī)，所述數(shù)據(jù)測(cè)量與分析系統(tǒng)2包括模糊聚類系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
[0022] 如圖2所示，本發(fā)明的控制方法具體包括以下步驟：
[0023] (1)彩色C⑶攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集燒結(jié)礦機(jī)尾斷面的可見光圖像，紅外C⑶攝像機(jī)實(shí)時(shí) 采集燒結(jié)礦機(jī)尾斷面的紅外圖像，并將所述的可見光圖像和紅外圖像發(fā)送給處理計(jì)算機(jī)；
[0024] (2)處理計(jì)算機(jī)對(duì)接收到的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行圖像平滑、頂帽變化、閾值 分割、閉運(yùn)算以及開運(yùn)算等圖像處理，并從可見光圖像中提取燒結(jié)礦機(jī)尾斷面中紅火層的 位置、寬度及面積等幾何特征數(shù)據(jù)，從紅外圖像中提取燒結(jié)礦機(jī)尾斷面中紅火層氣孔的平 均灰度及溫度等物理特征數(shù)據(jù)；
[0025] (3)將所述步驟（2)中提取的特征數(shù)據(jù)輸入到模糊聚類系統(tǒng)中進(jìn)行FeO含量等級(jí) 分類，并將等級(jí)分類結(jié)果以及步驟（2)中提取的特征數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將提取的 特征數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，將對(duì)應(yīng)的等級(jí)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值，選擇合適的神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)、隱含層和輸出層個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)速率以及收斂算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；
[0026] (4)將彩色(XD攝像機(jī)和紅外(XD攝像機(jī)采集的FeO含量等級(jí)的實(shí)時(shí)可見光圖像 和紅外圖像，并輸入到已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，獲得實(shí)時(shí)圖像的FeO含量等級(jí)；
[0027] (5)將所述步驟（4)中獲得的FeO含量等級(jí)、實(shí)時(shí)同步可見光圖像和紅外圖像以及 步驟（2)中提取的特征數(shù)據(jù)發(fā)送到終端接口，調(diào)節(jié)燒結(jié)過程參數(shù)，以控制燒結(jié)礦機(jī)尾斷面 FeO含量。
[0028] 下面以寶鋼不銹煉鐵廠1#燒結(jié)機(jī)為例，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施過程進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明：
[0029] (1)在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，雙C⑶圖像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過彩色(XD攝像機(jī)和紅外C⑶攝像機(jī)分別 實(shí)時(shí)采集燒結(jié)礦機(jī)尾斷面的大量可見光圖像和紅外光圖像，并傳輸給處理計(jì)算機(jī)。
[0030] (2)處理計(jì)算機(jī)對(duì)接收到的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行圖像平滑、頂帽變化、閾值 分割、閉運(yùn)算以及開運(yùn)算等圖像處理，以便較為完整、清晰地觀察和測(cè)量圖像信息，如圖3 和圖4所示。
[0031] (3)從圖像處理后的可見光圖像中提取紅火層在斷面中的位置、寬度及面積等幾 何特征，從圖像處理后的紅外圖像中可以提取斷面紅火層氣孔的平均灰度及溫度等物理特 征，并將提取的特征數(shù)據(jù)輸入到模糊聚類系統(tǒng)中進(jìn)行FeO含量等級(jí)分類，具體過程如下：
[0032] 將提取的特征數(shù)據(jù)形成樣本空間X = {Xl，x2, . . .，Xl，. . .，xn}，并輸入到模糊聚類 系統(tǒng)中，采用模糊C均值方法（FCM算法），將特征數(shù)據(jù)分成c個(gè)類別，c為大于1的整數(shù)，定 義樣本點(diǎn)Xl屬于第j (1 < j < c)類的程度。
[0033] 樣本空間X的模糊聚類用模糊矩陣W = (Wl j)描述（0彡Wl j彡1)，元素 Wl j是矩陣 W的第i行第j列元素