基于二次阈值分割的红外下渣检测系统研究

发布时间：2020-08-27 18:45

【摘要】：炼钢造渣是炼钢工艺中不可或缺的一环,但钢渣的存在会影响钢材的纯净度,因此需要实时检测出钢钢流中的钢渣比例,这就是炼钢下渣检测。在众多下渣检测方法中,红外检测法具有受周围环境因素影响小、操作简单、维护方便等优点而得到了越来越广泛的应用。但在国内特别是一些中小型钢厂里由于炼钢环境恶劣以及生产成本等的原因,红外检测法并未得到很好地应用。因此,本文希望设计出一种成本低、对复杂环境适应性较好、实时准确的红外下渣检测系统。本文首先通过对红外辐射理论的研究,论述了红外下渣检测的原理,并在此基础上选择合适的红外探测器。然后在C++的MFC框架下编写程序用以实时采集钢流下渣视频。最后系统研究了图像预处理和图像分割的知识,在比较现有红外下渣检测方法优缺点的基础上,提出了一种改进的下渣提取方法。首先采用对比度增强和中值滤波对下渣图像进行预处理,接着对图像进行二次阈值分割以提取出钢渣。通过实验对比发现该方法能实时准确的提取复杂背景中的钢渣。为了进一步提高钢渣提取的精确度,提出了将全局阈值和局部阈值相结合的阈值判定方法。实验证明该方法可以更准确的提取出钢水中的钢渣,并且因为系数的可调节性,可以满足不同情况下炼钢下渣检测的需求。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TF703.6

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