基于机器视觉的镍硫金属铁含量检测系统

Machine vision based detection system for nickel-sulfur metal iron content

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中文摘要：针对镍转炉吹炼过程中环境恶劣、操作人员判断出炉时间有差异等问题,应用机器视觉技术研发一套镍硫金属铁含量在线检测系统.首先,使用工业相机采集镍硫金属样本的断面图像并进行图像分割与预处理.然后,利用图像纹理信息中的对比度和熵值进行样本选择.最后,提取图像颜色特征信息,利用灰度值特征和实测铁含量数据建立基于线性回归的一次模型与二次模型并进行对比,用评价指标进行评估.试验结果表明,铁含量检测二次模型拟合程度较好,准确率较高,且检测精度满足金属组分含量检测中最大相对误差小于5％的精度要求.

外文关键词：

nickel converter blowingiron content detectionmachine visionimage processinglinear regression

作者：

刘仲民、崔勇、吴海宝、苏鹏飞

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作者单位：

兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050

金川集团信息与自动化工程有限公司,甘肃金昌 737100

关键词：

镍转炉吹炼铁含量检测机器视觉图像处理线性回归

基金：

甘肃省工业过程先进控制重点实验室开放基金

项目编号：

2022KX10

出版年：

2023

DOI：

10.3969/j.issn.1000-7059.2023.04.012

冶金自动化

冶金自动化研究设计院

冶金自动化

影响因子：0.685

ISSN：1000-7059

年,卷(期)：2023.47(4)

参考文献量12