紅外智能巡檢機器人在銅電解過程中的應用

劉金泉，羅明輝

（江西銅業集團有限公司 貴溪冶煉廠，江西 貴溪 335424）

1 引言

當前，新一輪科技革命和產業變革與我國加快轉變經濟發展方式形成歷史性交匯， “中國制造2025”指出“依托優勢企業，緊扣關鍵工序智能化、關鍵崗位機器人替代、生產過程智能優化控制、供應鏈優化，建設重點領域智能工廠、數字化車間。在基礎條件好、需求迫切的重點地區、行業和企業中，分類實施流程制造、離散制造、智能裝備和產品、新業態新模式、智能化管理、智能化服務等試點示范及應用推廣。”

目前國內銅冶煉行業在電解銅生產時，必須耗費大量人力進行電解槽故障極板的人工識別，每天倒班的人員進行著枯燥重復的簡單勞動，檢驗效率低。

江銅集團經過國內外調研，率先科研立項，采用智能機器人+紅外巡檢技術［1］，通過軌道機器人完成重復勞動，采用機器視覺技術、圖像處理技術等高科技手段，通過電腦自動識別，實現精準和高效。

2 紅外智能巡檢機器人

2.1 紅外智能巡檢機器人的組成

紅外熱成像儀基本原理：紅外線熱成像儀是利用紅外探測器、光學成像物鏡及光機掃描系統（或者焦平面技術）接受被測目標的紅外輻射能量分布圖形反應到紅外探測器的光敏元件上，在光學系統和紅外探測器之間，有一個光機掃描機構被檢測物體的紅外熱成像進行掃描，并聚焦在單元或分光探測器上，由探測器將紅外輻射能轉換成電信號，經放大處理，轉換成標準視頻信號通過電視屏或檢測器顯示紅外圖像。

紅外熱成像智能巡檢機器人是一套具有集成短路和槽溫在線監測兩大功能的高精度智能紅外測控系統，該系統由巡檢機器人［4-5］、無線通訊網絡、主控后臺、手持終端等共四個部分組成，如圖1 所示。該套系統的核心技術是通過紅外成像設備對電解槽工作溫度進行在線采集、傳輸和智能算法分析。

紅外智能巡檢機器人的運行流程如下：

主控后臺按照設定的巡檢周期將巡檢指令通過無線通訊網絡發送給巡檢機器人，巡檢機器人接到巡檢指令后對槽面區域進行紅外掃描，掃描過程中將掃描的信息通過無線通訊網絡實時傳送到主控后臺，主控后臺對當前的掃描信息進行實時在線分析，將分析的結果通過無線通訊網絡發送到手持終端，作業人員通過查看手持終端上的信息，對問題進行逐一處理，并將處理完的信息通過無線通訊網絡反饋到主控后臺。

圖1 紅外熱成像巡檢智能機器人的組成

2.2 貴冶電解車間紅外智能巡檢機器人的布局

在貴冶電解車間三系列西系統南跨區域，安裝了上述紅外智能巡檢機器人，如圖2 所示。實現對該區域長120m，寬30m 內的256 個電解槽進行實時智能監控。

為了保證該區域256 個電解槽都能進行有效的監控到，其該區域的運行路徑設為“S”型，紅外智能巡檢小車從起始點運行到終點位置后，再由終點位置返回的起始點位置，完成一次掃描過程。

圖2 吊架系統總體布局圖

3 人工高斯計與紅外智能巡檢機器人槽面檢測的對比

3.1 人工高斯計槽面檢測

在銅電解過程中陰極板經常會出現短路［7］和涼燒［2］現象，為了減少短路、涼燒現象對電解過程產生影響，每天必須有專人利用高斯計對槽面所有電解槽進行拖短路處理。人工高斯計槽面檢測是利用高斯計在每槽電銅的耳部進行拖移，當某處的磁場發生較大幅度變化時，通過高斯計的磁場強弱指示燈來識別當前位置的極板是否出現短路和涼燒現象。

由于人工拖短路每天都要進行5 次，每次處理都要花費2～3h。在長時間的作業會出現疲勞，而且作業環境溫度高也給現場作業人員帶來更大的勞動強度。在拖短路個過程中人工拖行的位置不能保證一致，拖行位置的偏差導致檢測的磁感應強度出現誤差，最終有可能出現沒有檢測到的短路或涼燒極板的現象。

人工高斯計檢測缺陷：純人工作業，勞動強度大；作業時間長，作業效率低；人工拖表測量位置不一致，造成測量結果誤差大。

3.2 紅外智能巡檢機器人槽面檢測

紅外智能巡檢機器人沿固定軌道對區域進行紅外圖像連續掃描［3］，通過高速無線通訊傳輸數據至后臺，后臺主控計算機首先建立過溫區域圖像特征庫，然后實時分析紅外圖像，通過算法校正實時的溫度并尋找紅外圖像中的匹配區域，發現有異常極板后啟動圖像分析模塊，識別故障極板及所在電解槽外形，定位故障極板位置。將檢測的結果自動打印出故障極板報表，引導現場處理人員找到超溫極板。

表1 檢測對比統計

利用智能巡檢機器人對作業區域掃描一次只需要20 min，人員只需要對溫度存在問題的極板進行確認并對其進行相應的處理。由于智能巡檢機器人檢測一次的時間較短，我們可以增加每天檢測的次數，可以將多次的檢測結果形成溫度變化趨勢圖，通過分析該區域的溫度變化趨勢來更好的對槽面溫度的進行管理。同時智能巡檢機器人每天只需要下達一次任務，任務生成后便會按照任務的要求自動對該區域進行全天候的掃描檢測，不在需要人為干預，大大減低了員工的勞動強度，提高了槽面拖短路的效率。

智能巡檢優點：機器人智能化程度高，取代人工；可持續作業，作業效率高；檢測識別精度高,系統可開展趨勢分析,實現預防維修。

3.3 檢測對比

我們利用高斯計拖表和紅外智能巡檢機器人對統一區域電解槽進行檢測，再利用手持式紅外成像儀對兩個設備測量的溫度結果進行確認。每組電解槽共有16 槽，每槽共有54 塊陰極板和55 塊陽極板，檢測的對象為陰極板。其檢測結果如表1 所示。

由表1 的統計結果可以看出，通過對第4 組、第8 組和第12 組的測試，人工用高斯計拖表查出15 處短路故障極板，紅外智能巡檢小車也查出了15 處同樣位置的故障極板，且紅外智能巡檢小車檢測出3 處短路初期故障，其極板其溫度約在100℃，對這3 處溫度進行持續跟蹤測量發現，后期會發展成短路極板。我們通過短路初期的溫度進行特征處理，形成短路初期溫度特征庫，對符合短路初期特征庫的進行預判，通過對短路初期的極板進行提前處理，減少短路極板生成的末期量，進一步有效的提高電解的電流效率［7］。

4 結語

通過紅外智能巡檢小車在銅電解精煉過程中出現的短路極板溫度的探索與研究，該設備在銅電解精煉過程電解槽面的管理中發揮出很大的優勢，不僅可以提高槽面短路處理作業的效率還可以減少員工的勞動強度，進一步提升了電解槽面智能化管理的程度。該系統平臺的運用可以不斷的優化包括紅外原始圖像灰度分析算法、圖像邊緣提取算法、短路極板的溫度特性及形成查找算法、自動積累故障特征庫的算法等。該設備具有廣闊的運用前景。