科创中国

项目意义

机器视觉技术具有非接触测量、直观、智能、易于远程操作的优点。钢铁行业中存在大量高温、有毒等不适合于人工作业的危险工作环境，如转炉出钢钢流监视、煤气柜柜内活塞安全巡检，也存在许多传统手段无法实现自动操作，而依赖人眼观察来操作的重复性大的工作岗位。这些情况非常适合应用机器视觉技术来提高生产效率和生产的自动化程度。因此我们开发了钢铁工业机器视觉关键技术来解决钢铁工业复杂、恶劣工况下的生产过程自动化问题。

主要内容

钢铁工业机器视觉主要由相机，图像处理系统、传感器和控制系统几个部分组成。机器视觉系统依照光学检测原理，采用相机将被检测的目标转换成 2D 或者 3D 图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像处理系统根据像素分布、亮度、颜色、坐标等信息这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，然后使用统计或者自学习算法并结合工艺生产条件输出分析结果，如偏移量、弯曲度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等。最终控制系统综合其它传感器和图像处理的结果，根据当前工艺生产状况做出最优的操作决策，并控制执行设备完成相应动作。

技术原理

钢铁工业机器视觉技术通过相机拍摄工业生产场景替代人工观察来实现工业自动化和智能化过程，其技术原理主要体现在图像识别算法上，主要包括：相机校正，图像重建。图像分类、边缘提取、目标检测、图像分割。

神经网络算法的基础技术原理。

技术特点

无接触式检测，设备使用寿命长；

模拟人类视觉检测，操作直观；

设备价格便宜，安装简便，投资少；

技术框架固定，主要依靠算法和软件实现不同工艺功能，易于移植；

可提供的技术支持

钢铁工业机器视觉关键技术目前已经取得了一些应用与推广，也在不断地完善和扩充当中，目前可提供的技术支持包括：

原料厂料堆堆形扫描技术、原料厂皮带机故障视觉检测技术、高炉炉顶成像技术、脱硫扒渣成像判定技术、炼钢转炉下渣/溢渣检测技术、转炉炉口火焰分析技术、基于图像识别的煤气柜活塞安全运行诊断技术、连铸机红外定尺技术、铸坯表面质量检测、基于图像定位的加热炉钢坯自动入炉技术、加热炉钢坯弯曲度视觉测量技术，加热炉全视场测温技术、带钢/型钢表面质量检测、钢包号/钢坯/钢卷光学字符识别技术等

适用于钢铁工业中传统手段不便于解决而采用视觉技术的各种检测、监视和控制的应用场景