基于燒結機尾斷面圖像的燒結質量人工智能檢測方法研究

姚德歡

摘 要 為了提升高爐的生產合格率水平，產出均勻的燒結礦，需要借助燒結機對尾斷面實施調整。本文將針對燒結機的火工操作要素進行分析，通過推理燒結過程，直觀地判斷火工操作轉化與燒結機尾斷面的情況，確定燒結活動的數據標準。按照質量信息、圖像進行顯示狀況研究，分析燒結檢測辦法。

關鍵詞 燒結機;圖像檢測;人工智能

1燒結質量檢測推理分析

1.1 混合料水的檢測

燒秸混合料中需要調整水量比，對燒結透氣性具有直接影響。通過混合料的調整，借助水表面的張力，改善燒結的透氣性，達到提升透氣混合效果的目標。在混合料操作中，需要及時調整燒結料的混合比，做好混合料水的張力調控。

1.2 燒結混合料均勻檢測

燒結混合料中，通過料布沿著同一寬度調整平整度，保證料層的均勻透氣。在燒結過程中，注重固體燃料的均勻調整，明確實際可操作中的相關要素，結合實際操作情況確定操作檢測方法。例如，混合料下落的速度、混合料的組分等，燒結混合布料的不均勻，會導致區域顆粒大，透氣性佳，導致區域過燒。而對于其他區域顆粒細，透氣性差，會導致燒結不完全。在布料中，一些地方布料薄，一些地方厚，也會影響燒結的均勻性。

1.3 燒結過程中欠燒、過燒的檢測

欠燒降低燒結的機械強度水平，可以實現返礦量的增加，導致燒結生產的合格率水平下降。燒結礦的機械強度綜合水平有所提升。但其FeO的含量低，燒結礦的化原性發生改變，因此欠燒檢測的過程是極其重要的[1]。

2燒結機尾斷面圖像獲取分析

采集燒結機尾部斷面的紅火層，通過對比FeO含量的等級，確定氣孔的面積內部亮度。按照FeO的含量等級，分析模糊現場燒結的結果，采用對比分析，判斷FeO的準確程度。燒結機在燒結過程中，需要根據燒結的面積參數信息進行分析，判斷尾斷面的數據圖像，結合實際情況，分析運動變化。從燒結視頻中，獲取燒結機尾部的圖像信息。圖像選擇中，需要確定圖像燒結機的燒結映象標準，根據圖像燒結礦質量信息進行處理，確定燒結機最佳的斷面數據準確性。

2.1 燒結過程分析

燒結是在一定的溫度下，通過加熱處理，對產品的性能進行改善。注重燒結生產過程的處理，結合原料的配比關系，通過燃料、溶劑，水的調配，完成物料的傳送，實現物理化學變化，最終實現燒結目標。高爐生產中，需要選擇鐵礦石作為原料，天然的鐵礦中含鐵量低，通過人工加工的忒礦，更適合使用。通過研磨選礦，粉碎處理。按照煉鐵的標準，調整混合均勻比例水平，確定點火的同時抽風，在負壓狀態下完成燒結料的處理。根據燒結過程，調整上下料層的移動標準，保證其燃燒效果。在燃燒過程中，需要及時調整燒結點。

2.2 燒結機尾最佳圖像分析

為了有效實現燒結機尾端的圖像，通過觀察分析，確定燒結機與之在同一水平面上，通過旋轉下降，完成同一平面的臺車燒結處理。根據后一節臺的燒結斷面圖像分析，緩慢下降，顯露出上一燒結面，在重力的作用下完全的掉落后，實現燒結機的圖像顯露。落下的燒結面，產生大量的燒結尾氣，抽風機作用下，粉塵上升，燒結斷面圖像變得模糊。為了獲取準確清晰的圖像，需要保證燒結面的最佳獲取效果，無粉塵遮擋斷面，斷面全露出來。

2.3 固定最佳的斷面圖像

在臺車上，需要根據燒結情況進行穩定操作。每一臺車的長度是固定的，按照相鄰的臺車燒結礦落下的時間調整，確定響鈴臺車燒結落下的時間間隔，符合燒結斷面的操作過程。在實際的燒結過程中，需要調整下落的時間，控制幅度和速度的不同。臺車速度、料層厚度、燒結參數都會隨著工況的不同隨之調整[2]。

3燒結機尾斷面參數分析

燒結是一個復雜的生產過程，為了有效提取機斷面，判斷燒結礦質量水平，分析影響燒結品質的特性。需要根據圖像的灰度分布比例水平，判斷燒結礦層的面積、周長、斷面重心、燒結氣孔平均亮度值等。在實際的操作中，需要依據實際信息提取判斷。從提取理論中，分析事物的基本特征和特點。

燒結的過程通過區分標準，調整不同類型下的特征比例效果。數量少，需要充分明確描述的時間，分析問題變化的復雜度。在相同的外部條件下，不同的試驗結果相對穩定。在同類的實驗中，燒結機尾斷面的參數分析相對可靠，獨立性強。通過圖像火層面積的分析，判斷圖像是否復合平均亮度和面積標準，確定混合料的水分，布料的均勻程度、燒結質量水平、燒結礦中FeO的含量比例關系。

3.1 混合料水的提取

在燒結機尾斷面中，需要通過提取相關參數，對圖像的燃燒值進行分析，準確的判斷燒結混合水料中的比例關系，提取機尾端圖像的混合料偏向值。通過邊緣提取方式，實現燒結斷面的數據分析，確定紅火層下多層像素值為0的標準。

3.2 布料均勻特性分析

混合布料均勻程度直接關系到燒結礦質量的變化水平。在燒結過程中，需要監控相關參數，調整混合布料的燒結機尾斷圖像變化。根據混合布料的非均勻程度，確定燒結機斷面的圖像特點。提取燒結混合布料的方法是，對邊緣提取圖像，按照起點到終點的過程，分析布料的不均勻范圍，調整周長下的鏈接碼，確定物體邊界內的選配標準。明確相鄰的像素鏈接方向，確定鏈碼的準確性。

3.3 過燒、欠燒的提取分析

燒結過程中，可能存在過燒、欠燒的情況。需要根據燒結礦的成品率水平，分析燒結區域內的像素標準。對圖像像素位置進行定位，確定燒結礦中導致過燒、欠燒的原因，分析如何提升燒結操作的提取過程。

3.4 FeO中含量的提取

燒結礦中FeO含量是評價燒結效果的綜合指標，根據FeO含量的波動范圍，分析燒結的穩定性。適當的調整燒結礦中FeO的含量，改善燒結礦的還原性水平。提取FeO的含量等級特點中，需要確定機尾斷面圖像，按照燃燒的紅火層內外燒結氣孔面積，分析燒結FeO的轉化比例。隨著燒結氣孔的面積增加，孔數量增加，燒結的FeO含量等級趨向升高。

4結束語

綜上所述，燒結機尾斷面圖像分析中，需要明確燒結人工智能的優勢，結合燒結質量標準，調整燒結流程和燒結效果，注重相關燒結指標分析，結合FeO的含量提取比例水平，更好地實現人工智能燒結的監測和監控。

參考文獻

[1] 李敏，羅洪艷，鄭小林，等.一種改進的最大類間方差圖像分割法[J].南京理工大學學報，2012，（2）：332-337.

[2] 楊春雨，宋寶宇，楊東曉，等.鞍鋼燒結生產過程綜合智能控制系統[J].冶金自動化，2011，（6）：6-11，25.