烟化炉冶炼终点自动判别系统的设计与实现

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烟化炉烟化法是利用还原挥发原理从熔融炉渣中提取铅、锌、锡以及稀有元素的一种方法。我国具有几十年历史的烟化炉烟化法,至今仍广泛应用于铅、锌、锡冶炼过程,以处理锡、铅炉渣及低品位氧化锡精矿,低品位氧化铅锌矿。然而,由于烟化炉生产过程非常复杂、影响因素甚多,加上现场环境恶劣和检测技术水平的限制,迄今为止,烟化炉生产过程尚未实现自动控制。长期以来对烟化炉的控制主要依赖于人工经验的方法,即操作工人通过观察三次风口处的火焰状况,凭经验推断炉内状况是否适于金属还原挥发,是否正在挥发,金属是否基本还原完毕,是否到达终点即可以结束吹炼,再进行相应的操作。这种方法对操作工人的实际经验和精神状态都有很高的要求,受主观因素影响较大。操作工人对冶炼状态及冶炼终点判断的不准确,将直接导致生产成本增加和资源能耗的浪费,不利于提高生产效率。 通过收集整理熟练三次风口工人的操作经验,以及对烟化炉三次风口火焰的长时间观察,作者发现,在冶炼过程的各个阶段三次风口火焰在颜色、透明度和形态上存在一定的共性和区别与其它阶段的特征。因此,本文对各个阶段的火焰特征及其与冶炼状态之间的映射关系进行了分析研究,提出了采用计算机图像识别系统来代替人工“看火”,依据三次风口火焰与冶炼状态之间的映射关系对烟化炉进行自动终点判别的方法,并研制开发了烟化炉冶炼终点自动判别系统。 本系统采用彩色数字摄像机进行火焰图像的采集,根据火焰的形态、颜色和明亮程度的不同,把采集到的火焰图像分为挥发、灰暗喷发、弱挥发、暗红、亮黄和刺白六种类别。系统通过在RGB、HSI、YUV三种彩色空间下提取火焰图像的面积、亮度、色度和直方图分布等特征,运用人工神经网络识别技术,实现了对这六种火焰图像的分类识别。考虑到冶炼过程中火焰的闪烁性和跳跃性,单纯孤立地对一幅火焰图像进行识别后就推断其所在阶段是不准确、不可行的。因此,作者提出了依据过程变化信息来进行终点判决的方法,即综合考虑连续20秒内十幅图像的分类结果,根椐十幅图像中包含的图像类别情况判断当前冶炼过程可能处于哪一阶段,再与前一次输出的判决结果进行比较和统计,最终判定冶炼过程是处于“挥发”阶段,还是需要“升温”,或者是到达“终点”。 本系统采用Visual C++6.0开发了冶炼终点自动判别软件,并打包生成了安装程序,可以非常方便地在Windows操作系统下安装运行。
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