基于图像电熔镁炉欠烧工况的判别系统

控制工程 ›› 2020, Vol. 27 ›› Issue (02): 219-225.

基于图像电熔镁炉欠烧工况的判别系统

出版日期:2020-02-20 发布日期:2023-12-20

Image Based Semimolten Condition Diagnosis System of Fused Magnesium Furnace

Online:2020-02-20 Published:2023-12-20

摘要/Abstract

Abstract: 电熔镁炉生产过程中，“欠烧”是一种异常工况，需要及时发现和处理。目前，欠烧工况主要依靠有经验的巡检工人在生产现场“看火”。工人劳动强度大，且容易漏检、误检。本文提出了一种基于视频监控图像的欠烧工况自动判别技术。采用多元图像分析技术提取炉口火焰的可视化特征，采用AdaBoost（决策树）建立欠烧工况的分类器模型，设计开发了欠烧工况的视频监控系统，并将该系统在某电熔镁炉厂的实际生产中进行了实验。结果表明，该欠烧工况图像判别系统能够准确、及时地判断出欠烧工况，而且避免误报、漏报的现象。

Key words: 视频监控, 电熔镁炉, 工况判别, 多元图像分析, AdaBoost

中图分类号:

郭章, 王克栋, 程盟盟, 刘晓丽, 卢绍文. 基于图像电熔镁炉欠烧工况的判别系统[J]. 控制工程, 2020, 27(02): 219-225.

GUO Zhang, WANG Ke-dong, CHENG Meng-meng, LIU Xiao-li, LU Shao-wen. Image Based Semimolten Condition Diagnosis System of Fused Magnesium Furnace[J]. Control Engineering of China, 2020, 27(02): 219-225.