在钢铁冶金过程中,熔渣的起泡现象是非常普遍的。在铁浴类型的熔融还原工艺中,过量的泡沫会使渣溢出炉外,破坏稳定操作。为了取得炼钢工艺有效而稳定的操作,必须判断渣-Fe界面在哪里。目前主要凭炉前工人的经验把握,具有很大的随意性和盲目性,如果能在现场实现泡沫高度的实时监测,将会给现场操作带来极大方便和可观的经济效益。 本文通过大量的实验,综合运用图像处理和模式识别技术,深入、系统的研究了自动识别的理论和技术,建立了自动高炉泡沫渣界面提取系统。针对目前研究现状,对一些关键技术问题进行了深入探讨,提出一种基于计算机视觉技术的溶渣泡沫高度检测方法。实验结果表明,该检测方法在原理上是可行的,对于在现场实现溶渣泡沫高度的在线检测具有指导意义。全文内容包括熔渣泡沫图像预处理、泡沫渣界面的提取、细化、拟合等几个步骤。本研究做的具体工作如下: (1) 提出并验证了一种改进的基于梯度极值法的边缘检测算法。该方法的阈值可以根据图像自然决定,避免了人为选择阈值的困难和不准确性。对目标与背景灰度值相差较大、不大、较小的溶渣泡沫图像均能容易而准确地进行边界提取。 (2) 提出并验证了一种熔渣泡沫图像边界细化的算法。实验结果表明,细化后的熔渣泡沫图像能保持原始泡沫图像的轮廓线,并去除多余的象素信息,保证只有单像素宽,节省了后续算法的处理速度 (3) 有效地利用最小二乘法实现了熔渣泡沫图像边界点的曲线拟合。实验结果表明最小二乘法不仅能准确的拟合原来的边界轮廓,不丢失原始图像的信息,而且拟合方法简单,运行速度快。