基于热红外图像的铜电解故障检测

发布时间：2017-11-25 00:15

  本文关键词：基于热红外图像的铜电解故障检测

  更多相关文章： 铜电解槽 极板短路检测 红外图像 LBP PCA

【摘要】：在铜电解精炼过程中阴阳极板的电流分布不均会导致阴极板上产生铜结粒,该铜结粒将造成阴阳极板短路且阴极板温度升高,继而造成较高的电能消耗以及铜的品质下降。本文提出了一种基于热红外图像进行铜电解极板短路检测的方法,它比传统方法检测更及时,准确率更高。本文的主要工作可以概括如下：(1)图像预处理部分：首先对红外相机进行了几何标定,解决了红外原图会出现桶形畸变而影响后续分割的问题；其次为了准确获取极板温度信息,对相机进行了温度标定；最后对比了常见的图像分割算法并给出了基于间接的电解槽分割方案。(2)提出了样本采集方案,分别采集了短路极板和正常极板图像样本各5000张。将短路阴阳极板和正常阴阳极板定义为负样本和正样本,该方案经过统计分析后给出了样本中间列的选择基准,以及样本的最佳宽度选择。(3)由于电解槽图像上会盖上一层保温布使得负样本的温度信息将会丢失,此时难以用绝对温度信息对负样本进行检测,因此需要提取更加稳定的特征进行负样本检测。本文提出了两种特征提取方法：第一是提出了差分LBP,这是在局部二值模式基础上改进得到的；第二是提出了像素值有序化PCA,改进后的两种特征在正负样本的分类识别上都比原有特征的识别率高。其中像素值有序化PCA分类效果更好,因此选择它作为分类特征。(4)提出了结合统计先验知识和低维方差特征的方法来提升负样本的搜索速率,使得负样本的搜索满足了实时性,其中单张电解槽图像的平均处理速率是优化前的7倍左右。
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ151;TP391.41

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本文编号：1224103