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烟化炉冶炼终点自动判别系统的设计与实现

专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 烟化炉烟化法 终点自动判断 图像处理 火焰识别 人工神经网络 自动控制
分类号: TF301  TP183
形 态: 共 65 页 约 42,575 个字 约 2.037 M内容
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内容摘要


烟化炉烟化法是利用还原挥发原理从熔融炉渣中提取铅、锌、锡以及稀有元素的一种方法。

我国具有几十年历史的烟化炉烟化法,至今仍广泛应用于铅、锌、锡冶炼过程,以处理锡、铅炉渣及低品位氧化锡精矿,低品位氧化铅锌矿。

然而,由于烟化炉生产过程非常复杂、影响因素甚多,加上现场环境恶劣和检测技术水平的限制,迄今为止,烟化炉生产过程尚未实现自动控制。

长期以来对烟化炉的控制主要依赖于人工经验的方法,即操作工人通过观察三次风口处的火焰状况,凭经验推断炉内状况是否适于金属还原挥发,是否正在挥发,金属是否基本还原完毕,是否到达终点即可以结束吹炼,再进行相应的操作。

这种方法对操作工人的实际经验和精神状态都有很高的要求,受主观因素影响较大。

操作工人对冶炼状态及冶炼终点判断的不准确,将直接导致生产成本增加和资源能耗的浪费,不利于提高生产效率。

通过收集整理熟练三次风口工人的操作经验,以及对烟化炉三次风口火焰的长时间观察,作者发现,在冶炼过程的各个阶段三次风口火焰在颜色、透明度和形态上存在一定的共性和区别与其它阶段的特征。

因此,本文对各个阶段的火焰特征及其与冶炼状态之间的映射关系进行了分析研究,提出了采用计算机图像识别系统来代替人工“看火”,依据三次风口火焰与冶炼状态之间的映射关系对烟化炉进行自动终点判别的方法,并研制开发了烟化炉冶炼终点自动判别系统。

本系统采用彩色数字摄像机进行火焰图像的采集,根据火焰的形态、颜色和明亮程度的不同,把采集到的火焰图像分为挥发、灰暗喷发、弱挥发、暗红、亮黄和刺白六种类别。

系统通过在RGB、HSI、YUV三种彩色空间下提取火焰图像的面积、亮度、色度和直方图分布等特征,运用人工神经网络识别技术,实现了对这六种火焰图像的分类识别。

考虑到冶炼过程中火焰的闪烁性和跳跃性,单纯孤立地对一幅火焰图像进行识别后就推断其所在阶段是不准确、不可行的。

因此,作者提出了依据过程变化信息来进行终点判决的方法,即综合考虑连续20秒内十幅图像的分类结果,根据十幅图像中包含的图像类别情况判断当前冶炼过程可能处于哪一阶段,再与前一次输出的判决结果进行比较和统计,最终判定冶炼过程是处于“挥发”阶段,还是需要“升温”,或者是到达“终点”。

本系统采用VisualC++6.0开发了冶炼终点自动判别软件,并打包生成了安装程序,可以非常方便地在Windows操作系统下安装运行。

本系统已在云南弛宏锌锗股份有限公司第一冶炼厂炼锌烟化炉冶炼终点判断中进行了试用,并取得了良好的应用效果,该系统可以比较准确地识别烟化炉冶炼过程的变化,自动判断烟化炉的冶炼终点,对实现烟化炉生产过程的自动控制具有重大意义..……

全文目录


文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1研究背景、目的及意义
第二章 烟化炉冶炼工艺及其终点判断概述
2.1烟化炉烟化法的基本原理
2.2烟化炉装置尺寸及运行经济技术指标
2.3烟化炉生产工艺流程
2.4烟化炉终点判断流程及其在生产操作中的作用
第三章 实现冶炼终点自动判别的技术基础
3.1数字图像处理与识别技术
3.1.1本系统设计中所涉及的重要概念与术语
3.1.2数字图像处理与识别技术的主要内容
3.1.3计算机图像处理与识别系统构成
3.2人工神经网络技术
3.2.1神经网络的基本概念
3.2.2 BP网络
第四章 终点判别系统硬件配置
4.1系统硬件配置
4.2数字摄像机安装说明
第五章 火焰图像与冶炼状态的映射关系研究
5.1烟化过程三次风口火焰变化规律
5.2火焰图像与冶炼状态的映射关系研究
5.2.1火焰图像的类别
5.2.2各类火焰与冶炼状态之间的关系
第六章 终点判别算法研究
6.1图像分割
6.2火焰图像特征分析
6.2.1火焰形状
6.2.2火焰面积
6.2.3风口外火焰面积
6.2.4风口内火焰的平均色度
6.2.5风口外火焰的平均色度
6.2.6火焰的平均亮度
6.2.7灰度直方图分布
6.3火焰图像分类识别
6.3.1喷发状火焰图像的识别
6.3.2非喷发状火焰图像的识别
6.4终点判决方案设计
第七章 终点判别系统软件实现
7.1终点判别软件的总体结构
7.2图像的采集与显示
7.3图像预处理
7.4图像分割与特征提取
7.5图像识别
7.6终点判决
第八章 系统使用说明
8.1应用程序的安装
8.2应用程序使用说明
8.2.1程序启动
8.2.2摄像机设置
8.2.3图像采集
8.2.4终点判别操作
8.2.5文件操作
8.2.6用户服务
第九章 研究总结
参考文献

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中图分类: > TF301 > 工业技术 > 冶金工业 > 冶金机械、冶金生产自动化 > 一般性问题 > 基础理论
其他分类: > TP183 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算

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