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智能科学技术著作丛书连铸漏钢计算机视觉检测方法 版权信息
- ISBN：9787030576750
- 条形码：9787030576750 ; 978-7-03-057675-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能科学技术著作丛书连铸漏钢计算机视觉检测方法 本书特色
本书主要介绍作者提出的基于计算机视觉的漏钢检测方法。该方法解决了结晶器内铸坯黏结形成、传播过程不可见问题，利用计算机图像处理和特征提取算法，获取黏结漏钢的空间时序特征，以此为基础，建立和优化神经网络智能化预报模型，确立准确、高效的漏钢预报方法；然后，设计和开发结晶器可视化漏钢预报专家系统，并在国内某钢厂弧形板坯铸机上投入使用，为保障连铸生产顺行发挥了重要作用，显示出良好应用潜力。
智能科学技术著作丛书连铸漏钢计算机视觉检测方法 内容简介
本书主要阐述作者提出的基于人工智能的连铸结晶器漏钢可视化检测方法，该方法在利用OpenGL技术实现结晶器过程可视化的基础上，借助帧间差分、区域连通、轮廓提取等计算机视觉算法，实时检测结晶器铜板温度及其异常波动，提取漏钢空间分布和异常区域移动等特征，甄别真、伪黏结可视化特征，揭示漏钢二维空间传播和动态演化规律，在此基础上，建立人工智能的结晶器漏钢可视化预报模型，并利用搜集的漏钢样本进行训练和测试，开发准确、高效的结晶器漏钢预报新系统。该技术有助于提高漏钢预报准确率，减少误报次数，为铸坯裂纹、凹陷等缺陷在线检测提供理论基础和新思路，提升连铸过程监控的可视化、智能化水平。
智能科学技术著作丛书连铸漏钢计算机视觉检测方法 目录
前言
第1章 连铸漏钢及其特征检测方法
1.1 铸坯凝固与传热理论
1.1.1 铸坯凝固理论
1.1.2 铸坯黏结漏钢形成过程
1.2 传统连铸漏钢检测方法
1.2.1 热电偶温度法
1.2.2 热流法
1.2.3 摩擦力法
1.3 计算机视觉检测技术
1.3.1 图像分割
1.3.2 特征提取
1.3.3 模式识别
1.4 本书的研究内容
参考文献
第2章 宽厚板坯黏结影响因素及预防
2.1 引言
2.2 连铸机设备参数与热电偶布置
2.2.1 连铸机设备参数
2.2.2 结晶器铜板热电偶布置
2.3热流对铸坯黏结影响
2.3.1 宽面热流
2.3.2 窄面热流
2.3.3 热流波动
2.4 拉速与液位
2.4.1 拉速
2.4.2 液位波动
2.5 铸坯尺寸与黏结位置
2.5.1 铸坯尺寸
2.5.2 黏结位置
参考文献
第3章 铸坯黏结的二维空间传播行为
3.1 引言
3.2 黏结传播行为计算方法
3.3 黏结纵向传播实例分析
3.4 黏结横向传播实例分析
3.5 黏结传播角度实例分析
3.6 不同尺寸铸坯黏结传播行为对比
参考文献
第4章 黏结区域可视化特征检测
4.1 引言
4.2 结晶器铜板温度可视化
4.2.1 温度热成像
4.2.2 热像图帧间差分
4.2.3 温度变化速率可视化
4.3 黏结异常图像处理
4.3.1 区域分割
4.3.2 连通性标记
4.3.3 边界和轮廓提取
4.4 黏结异常特征提取
4.4.1 温度特征
4.4.2 几何特征
4.4.3 移动特征
4.5 真伪黏结实例特征统计与分析
4.5.1 黏结的可视化形成和传播过程
4.5.2 伪黏结的一般特征
4.5.3 黏结漏钢的典型可视化特征
4.5.4 黏结实例的特征统计与分析
参考文献
第5章 基于改进BP神经网络的智能化预报实例
5.1 引言
5.2 特征选择与归一化
5.2.1 黏结特征的选择
5.2.1 黏结特征数据归一化
5.3 LM-BP神经网络预报模型
5.3.1 人工神经网络
5.3.2 BP神经网络模型及训练
5.3.3 LM-BP算法流程
5.3.4 LM-BP神经网络的训练与测试
5.4 基于GA-LM-BP神经网络的预报模型
5.4.1 遗传算法
5.4.2 种群和个体操作
5.4.3 算法的优化流程
5.4.4 GA-LM-BP神经网络模型
5.5 GA-LM-BP模型训练与测试
5.5.1 棋型参数设置
5.5.2 GA-LM-BP神经网络模型训练
5.5.3 GA-LM-BP神经网络模型测试
5.6 离线预测结果及指标对比分析
参考文献
第6章 结晶器可视化漏钢预报专家系统开发及应用
6.1 引言
6.2 系统总体构成
6.3 信号采集和通讯
6.3.1 热电偶及温度测量
6.3.2 液压振动系统数据采集
6.3.3 工艺参数检测
6.4 软件设计和开发
6.4.1 C/S模式架构的选择
6.4.2 任务和功能分解
6.4.3 系统软件开发
6.5 专家系统在线运行
6.5.1 系统在线运行情况
6.5.2 铜板温度在线检测
6.5.3 结晶器铜板热流检测
6.5.4 瞬态摩擦力在线检测
6.5.5 结晶器振动状态监测
6.5.6 结晶器过程可视化
6.6 漏钢在线检测结果
6.6.1 现场检测实例
6.6.2 漏钢预报结果与指标对比
参考文献
第7章 结论
展开全部
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