[发明专利]基于机器视觉的钢包洁净度在线评级方法

说明书

本发明公开了基于机器视觉的钢包洁净度在线评级方法，包括以下步骤S1：在钢包外壁设置机械臂，机械臂的滑块上设置光学位移台；光学位移台上设置相互配合用于拍摄钢包表面的的显微镜头与摄像机；S2：设置控制机械臂的PLC，以及用于存储钢包外表数据的数据库服务器与处理钢包外表图像的工作站，将PLC、数据库服务器与工作站分别与与交换机相连构成数据交换网络；S3：通过数据库服务器将存储的钢包表面数据通过网络发送给工作站；S4：PLC控制机械臂沿钢包外表面移动，与此同时，摄像机拍摄经过的钢包表面图像；S5：摄像机将拍摄的钢包表面图像发送给工作站进行图像处理分析，记录图像的孔洞、割断与缩小缺陷。

技术领域

本发明涉及钢包检测方法，尤其涉及基于机器视觉的钢包洁净度在线评级方法。

背景技术

由于大型宏观夹杂对钢的机械性能危害最大，其尺寸分布非常重要。据报道，1kg典型的低碳铝镇静钢含107～109个夹杂物(其中，仅含80～130Lm夹杂物400个，130～200Lm夹杂物10个，200～270Lm夹杂物少于1个)。显然，检测少量大型夹杂物是非常困难的。尽管大型夹杂物在数量上比小型夹杂物少得多，但其总体积分数可能较大，有时一个大型夹杂物能引起整个一炉钢的灾难性缺陷。因此，洁净钢不仅要控制钢中夹杂物平均含量，而且还要避免夹杂物尺寸超过对产品有害的临界尺寸。测试结果表明，大于30Lm的夹杂物由钢包内的1.61×10-4％降到中间包的0.58×10-4％。因此，尽管钢包内钢水总氧含量稍高且夹杂物总量较多，中间包内的钢水还是较洁净的。

钢包和中间包内Al2O3夹杂物尺寸分布非金属夹杂物来源很多，包括：(1)脱氧产物。例如低碳铝镇静钢内的主要夹杂物是Al2O3，该夹杂物因钢中溶解氧与加入的脱氧剂(如Al)化学反应而产生，Al2O3夹杂在富氧环境下生成，形状呈树枝状，其中可能也包括一些较小的Al2O3颗粒碰撞聚集物。(2)二次氧化产物。例如钢水中残留的[Al]被渣中FeO氧化或暴露在大气中氧化生成Al2O3。(3)出钢时带入的冶金炉渣。通常为球形液态夹杂。(4)其它来源的外来夹杂物。如飞灰、剥落的耐火砖衬和陶瓷炉衬颗粒。这类夹杂物通常尺寸大且形状不规则。它们常常作为Al2O3非均质形核的晶核并夹带某些颗粒。(5)化学反应产物。如用Ca改质处理夹杂物时，反应进行不正常时出现的产物。控制钢的洁净度贯穿炼钢工艺的各项操作，内容包括：脱氧和合金化的时间及地点、炉外精炼的程度和顺序、搅拌和倒包操作、保护浇铸装置、中间包几何形状及操作、各种冶金熔剂的吸收能力以及浇铸操作，钢的洁净度问题在各类相关文献中都是备受关注的。

随着炼钢冶炼产品的逐步升级，发现钢包内衬的洁净度对炼钢的钢水成分有重要影响，如何精准获得钢包内衬的洁净度，对提高钢水成分的精准命中，进而提高产品性能有重要意义，现有在判断钢包的洁净度时是存在洁净度评判不准确的技术问题，因此，难以准确获得钢包的洁净度，对钢水成分造成一定的影响。

因此，如何提高评判钢包的洁净度的准确性是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供基于机器视觉的钢包洁净度在线评级方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：基于机器视觉的钢包洁净度在线评级方法，包括以下步骤：S1：在钢包外壁设置机械臂，机械臂的滑块上设置光学位移台；光学位移台上设置相互配合用于拍摄钢包表面的的显微镜头与摄像机；S2：设置控制机械臂的PLC，以及用于存储钢包外表数据的数据库服务器与处理钢包外表图像的工作站，将PLC、数据库服务器与工作站分别与与交换机相连构成数据交换网络；S3：通过数据库服务器将存储的钢包表面数据通过网络发送给工作站；S4：PLC控制机械臂沿钢包外表面移动，与此同时，摄像机拍摄经过的钢包表面图像；S5：摄像机将拍摄的钢包表面图像发送给工作站进行图像处理分析，记录图像的孔洞、割断与缩小缺陷。

本发明一个较佳实施例中，采用直方图均衡法对RIO裁剪后的图像进行对比度增强处理，将对比度增强处理后的图像用于阅读显示。

本发明一个较佳实施例中，所述机械臂选用单轴机械臂。