红外下渣检测系统在4号转炉的应用

红外下渣检测系统在4号转炉的应用
摘要：红外下渣检测系统采用图象处理方法对像素进行处理，并且用伪彩颜色
代表不同的温度，纯净的钢流显示为橙色，渣显示为绿色。

这样，出钢结束时，
根据钢水和钢渣像素的不同就很容易识别。

如果绝大部分的钢水流呈绿色，说明
下渣量较大。

在探测到钢水中有渣时，系统就会发出报警，挡渣装置可以自动关闭。

关键词：机械手；流程图;模型
1前言
随着高等级特钢冶炼大大增加，降低钢水磷含量问题成为目前转炉炼钢的一
个主要课题。

为此引入了下渣检测系统。

该系统使用红外线摄像头，在现场监视
器上可以显示实时钢流图像。

当出钢期间下渣时，通过画面色彩明显改变及声光
报警。

提示出钢操作工钢流中存在夹渣或下渣。

从而既能够保证钢水最大限度的
出尽，又能最大限度的减少下渣量，减少钢水回磷，避免磷超标准的事故发生。

与此同时亦可减少耐材消耗，相应提高转炉出钢口耐火材料的使用寿命，还可为
钢水精炼提供良好的条件。

2系统概述
在炼钢生产中，从钢包中流出过量的熔渣对钢的质量有不良的影响。

过多的
熔渣会降低钢的纯度，加速耐材的侵蚀，减少设备的使用寿命。

为了提高钢水的
质量，在转炉倒钢水的过程中，操作人员需要一直观察着钢水的变化情况，当倒
出的钢水亮度增加时，证明已出现钢渣。

采用不同的炼钢工艺，周围的环境状况
也不一样，除了熔化的钢水之外，还会产生大量的悬浮灰尘和烟气。

在这种情况下，人的肉眼就很难准确根据钢水亮度的变化,判断钢渣的出现，即使是在清洁的
环境下，也只有少数有经验的操作人员才能准确地将钢水和钢渣的亮度区分开来。

因此，这个过程在很大程度上决定于操作人员的技能和经验。

3系统组成及原理分析
3.1系统组成
如图1示为转炉红外钢渣探测控制系统结构原理图，整个系统主要由红外CCD、冷却保护系统、图象信号预处理系统、图象传输设备、钢渣模式识别计算
机处理系统、控制柜以及报警指示灯，系统控制软件等组成。

图1 系统组成原理图
3.2设备范围
1)红外钢渣探测器。

2)冷却空气（油、水）过滤设备一台。

3)图像光纤传输设
备一台。

4)红外探测器配电柜一台，配电柜到探测铠装电缆护套及专业电缆若干，冷
却气体铠装软
管若干。

5)红外图象分析处理机柜一台。

6)转炉出钢夹带钢渣报警器一台。

7)
转炉摇炉操作室图象显示终端设备一台。

3.3原理分析
利用钢水和炉渣的释放特征不同，用红外摄像机获取的一帧图像，由于被测
量物体的温度不同，其对应的像素值大小也不同，我们采用图象处理方法对像素
进行处理，并且用伪彩颜色代表不同的温度，纯净的钢流显示为橙色，渣显示为
绿色。

这样，出钢结束时，根据钢水和钢渣像素的不同就很容易识别。

如果绝大
部分的钢水流呈绿色，说明下渣量较大。

在探测到钢水中有渣时，系统就会发出
报警，挡渣装置可以自动关闭。

近年来，图象处理和图象识别技术发展迅速，特别是图象传输技术，因为转
炉现场的温度很高，图象处理设备不可能安装在转炉附近，必须将钢水的图象信
号传输到较远的地方，才能进行处理，而图象处理时，在很短的时间内要进行大
量的运算，这对图象传输技术提出了很高的要求，而基于小波（Wavelet）的图象压缩方法为这个要求提供了可能。

小波之所以能应用于热像图压缩而获得高压缩比，主要是在于通过对热像图进行小波的塔式分解，把热像图分解成不同方向和
不同频率下的分量，能使我们能有效地对各分量进行处理，从而获得高压缩比。

小波理论的核心是多分辨率分析，多分辨率分析方法为信号分析提供了一种
重要途径。

它的快速算法—MALLAT算法在信号分析、图像压缩等各方面已得到
广泛应用。

MALLAT算法实际上为信号分析提供了一种具体的分解算法，它可表
示如下：我们很容易把上面的算法推广到高维的情形，其中二维的情形是我们图
像压缩的基础。

二维图像的小波分解具体实施时可如下进行：先分别用低通滤波
器和高通滤波器对每一行作滤波，并作隔点抽样；再分别用低通滤波器和高通滤
波器对得到的图像每一列作滤波并作隔点抽样，最后得到图像的第一层分解.它是
由四个子图像组成的，它们分别代表原图像不同频率特性与方向特性的滤波。

我
们首先对它进行三层小波分解，然后对分解后的各子图像进行量化，量化的手段
是一种迭代算法，并采用如下几种性能指标对压缩结果进行评价：
1)压缩比;2)信噪比;3)压缩前后图像最高最低温度的之间的差值；4)平均温度
误差。

我们研究的工作表明，通过对热像图进行小波塔式分解的方法能获得高压缩
比（可达1：20～1：50），而且其结果产生的测温附加误差很小。

由此大大降低
了贮存图象所占用的存储空间，减少了图象传输时间。

红外热成像系统是多种高
新技术的综合体，它为冶金工业自动化提供了全新的手段。

3.4系统软件介绍
转炉红外下渣探测系统采用组态式硬件结构，简化了硬件系统设计周期，提
高了测量精度。

采用“图象数字滤波算法”、“像素二值化处理算法”及“图象边缘提
取算法”对实时采集的红外图象信号进行处理，成功获取转炉出钢夹带钢渣测量模型，并将其运用于“转炉红外钢渣探测系统”中。

针对进口设备只有含渣量：10%、20%、30%三个档设定的缺点，研制出含渣从1%到50%连续可调设备。

在要求高
的硅钢生产中可以使用，测量精度达到了国际先进水平
图2 系统流程图
4经济效益
4号转炉是一座130吨顶底复合吹转炉。

2011年5月投产，2012年利用年修
机会，增加了红外下渣检测系统，完善了转炉系统的技术配套。

系统投入运行以
来一直正常运行，基本达到零维护，使用效果良好。

在使用转炉下渣系统后，在
设定的下渣量时，系统及时报警，使转炉下渣量大为减少，钢水回磷得到了有效
的控制，平均回磷量由2008年度的0．0034下降到目前的0．O013，原本常见
的回磷导致钢水回炉的事故现在变得极其罕见。

另一方面下渣检测系统的使用避
免了以往操作工为了不下渣而提前抬炉的情况，最大限度的出尽了钢水。

转炉钢
水收得率由下渣检测系统使用前89．4％提高到目前的91．9，钢铁料消耗下降
近20kg／t，产生了巨大的经济效益其它的间接收益还包括减少钢水中夹杂物；
提高钢水清洁度；减少合金元素的使用量，提高合金回收率；并可减少钢包粘渣，
延长钢包使用寿命等等。

5结语
转炉红外检测系统采用非接触的检测手段，有效的控制了转炉出钢下渣，同时保证了钢水最大程度出尽，减少了合金料的消耗，产生了极大的经济效益，参考文献:
[1]朱宁岐，等.转炉下渣检测系统在南钢的应用[J].现代商贸工业，2012，23：229-230.
[2]李小阳，施启昌，黄伟等.转炉自动化
左文瑞1982年汉族男2007年毕业于辽宁科技大学自动化专业冶金电气自动化工程师，现为设备室电气主任工程师主要从事炼钢电气设备管理工作。