[发明专利]一种高炉炉缸残铁中焦碳信息挖掘的图像处理分析方法

权利要求书

1.一种高炉炉缸残铁中焦碳信息挖掘的图像处理分析方法，其特征在于，所述方法包括：

对分切的炉缸残铁的各个径向断面做标记，获取相机拍摄的各径向断面图像，利用图像拼接还原整个炉缸残铁径向断面图片；

对还原的径向断面图片进行图像增强处理及图像识别，识别出炉缸残铁中的焦碳颗粒；

基于像素对于焦碳颗粒进行统计与分析，得到炉缸残铁中焦炭颗粒形态、粒度和取向分布的定量化信息。

2.根据权利要求1所述的高炉炉缸残铁中焦碳信息挖掘的图像处理分析方法，其特征在于，所述对还原的径向断面图片进行图像增强处理，识别出残铁中的焦碳颗粒，具体包括：

步骤1-1)对所述还原的径向断面图片进行裁剪，将图片上界限清晰的焦炭区与残铁区分离；

步骤1-2)将彩色焦炭区图片由RGB图像转变为灰度图，其中0代表“全黑”，255代表“纯白”；

步骤1-3)将所述灰度图分为多个区域，对每一区域设置不同的阈值u_z；

步骤1-4)将任意区域Z像素位置(i，j)点的像素值I(i,j)强化为可识别灰度值，根据可识别灰度值识别残铁中的焦碳颗粒。

3.根据权利要求2所述的高炉炉缸残铁中焦碳信息挖掘的图像处理分析方法，其特征在于，所述步骤1-4)具体包括：

步骤1-4-1)将任意区域Z像素位置(i，j)点的像素值I(i,j)与设定灰度阈值u_z相比较：

如果I(i,j)<u_z，则I’(i,j)＝0；

否则，如果I(i,j)≠0或I(i,j)≠255，则I’(i,j)＝200；

其中u_z≠0，I’(i,j)为可识别灰度值；

步骤1-4-2)通过可识别灰度值识别出残铁中的焦碳颗粒：

若可识别灰度值为0，则该像素位置为焦碳颗粒；

若可识别灰度值为200，则该像素位置为铁相像素，即残铁；

若可识别灰度值为255，则该像素位置点为非目标的图片留白；

从而识别出残铁中的焦碳颗粒。

4.根据权利要求3所述的高炉炉缸残铁中焦碳信息挖掘的图像处理分析方法，其特征在于，所述基于像素对于焦碳颗粒进行统计与分析，得到炉缸残铁中焦炭颗粒形态、粒度和取向分布的定量化信息，具体包括：

步骤2-1)对所述灰度图中识别出的焦碳颗粒的像素进行统计，得到焦碳颗粒的像素点数目N₀，计算焦碳颗粒孔隙率：

其中：ε为残铁中焦碳颗粒间的孔隙率；N为所述灰度图中像素总数目；

步骤2-2)基于焦碳颗粒孔隙率填充灰度图的图像进行图像轮廓识别，在像素坐标系下，进行形态开、闭运算、联接与标记连通区域和度量图像区域属性的处理，得到焦碳颗粒的形态信息，所述形态信息包括于整个焦碳颗粒的像素尺寸值和像素坐标及形状区分；

步骤2-3)根据焦碳颗粒的像素尺寸与其对应的实际测量尺寸的比例，将像素坐标转化为实际坐标；最终得到残铁中炉缸残铁底部焦碳颗粒的粒度、形态和分布方向的定量化的信息。

5.根据权利要求4所述的高炉炉缸残铁中焦碳信息挖掘的图像处理分析方法，其特征在于，所述步骤2-3)具体包括：

步骤2-3-1)根据焦碳颗粒的像素尺寸与其对应的实际测量尺寸的比例，将像素坐标转化为实际坐标；

步骤2-3-2)像素坐标转化为实际坐标后，以与焦碳颗粒等面积圆直径表征焦碳颗粒的粒度；

步骤2-3-3)把焦碳颗粒折合为具有相同标准二阶中心矩的椭圆，计算所述椭圆长轴与实际坐标水平方向夹角，统计所有焦碳颗粒与实际坐标水平方向夹角，获得整体焦碳颗粒粒度概率密度分布，通过粒度概率密度分布判断该高炉内残铁相对焦碳颗粒冲刷程度，获得焦碳颗粒的形态；

最终得到残铁中焦碳颗粒的粒度、形态和分布方向的定量化信息。