AOD爐爐襯風(fēng)口侵蝕識(shí)別方法的研究

邱 東，郭紅濤，劉明碩

(長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130012)

0 引 言

AOD爐鐵合金冶煉是一個(gè)非常復(fù)雜的多元、多相、高溫的物理化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，多種反應(yīng)過(guò)程形成了對(duì)爐襯壽命影響的因素，其中主要因素有[1-2]：高溫鐵水對(duì)爐襯的沖刷(鐵水冶煉溫度達(dá)到1 500～1 800攝氏度)；爐氣、爐渣對(duì)爐襯的沖刷；爐渣、爐氣與爐襯材質(zhì)反應(yīng)形成的化學(xué)腐蝕；驟冷驟熱對(duì)爐襯的影響；高壓氧、氮?dú)饬鲗?duì)爐襯的沖刷。冶煉過(guò)程中產(chǎn)生的無(wú)法再次利用的廢鐵、廢氣會(huì)對(duì)環(huán)境造成較大的污染。因此，建立AOD爐爐襯檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)延長(zhǎng)爐役，增加爐襯壽命，減少環(huán)境污染，提高冶金工藝，節(jié)約煉鋼成本，提高企業(yè)生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力具有重大意義。

AOD爐爐襯侵蝕嚴(yán)重部分主要有頂槍風(fēng)口區(qū)域、渣線區(qū)域、底槍供氣區(qū)域這3大部分，文中取頂槍風(fēng)口區(qū)域部分作為研究對(duì)象，對(duì)該區(qū)域侵蝕面積進(jìn)行檢測(cè)。

1 系統(tǒng)方案

為了研究基于圖像識(shí)別技術(shù)的爐襯面積侵蝕(由于AOD爐冶煉鋼鐵的特性，整個(gè)爐襯的各個(gè)部分都存在侵蝕問(wèn)題，文中研究的內(nèi)容是爐襯的風(fēng)口部分)識(shí)別技術(shù)的可行性，搭建了爐襯侵蝕面積檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。首先，將待檢測(cè)的爐襯樣品材料置于檢測(cè)位置，采用高精度相機(jī)對(duì)材料進(jìn)行拍攝，完成圖像采集，將采集到的圖像傳輸?shù)教幚砥鳌?/p>

圖1 系統(tǒng)框圖

2 圖像預(yù)處理及分析

在實(shí)際應(yīng)用中，由于拍攝條件及環(huán)境方面的限制，爐襯侵蝕圖像會(huì)存在對(duì)比度低、照明不均勻等問(wèn)題，對(duì)侵蝕面積的檢測(cè)具有較大影響。因此，需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。爐襯面積圖像處理過(guò)程：首先，將相機(jī)中的圖像讀入到系統(tǒng)中并且對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理；其次，針對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割和缺陷提取，對(duì)于不同類型的缺陷，設(shè)計(jì)相應(yīng)的閾值分割和提取算法；最后，根據(jù)提取的圖形計(jì)算缺陷區(qū)域的面積。具體流程如圖2所示。

圖2 圖像處理流程

2.1 圖像濾波

圖像濾波是常用的數(shù)字圖像處理技術(shù)之一，其應(yīng)用的主要目的是消除或減少噪聲對(duì)圖像的干擾，改善圖像質(zhì)量。圖像濾波可以在空間域、頻率域內(nèi)進(jìn)行。在空間域內(nèi)，多數(shù)應(yīng)用鄰域平均的方法來(lái)降低噪聲的影響，而在頻率域中，噪聲頻譜一般多在高頻段，故可以用低通濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)噪聲的濾除。與其他線性濾波方法相比，高斯濾波具有五個(gè)非常重要的性質(zhì)[3-4]，濾波器在各個(gè)方向上濾波的平滑程度是相同的，采用像素鄰域的加權(quán)均值來(lái)替代該點(diǎn)的像素值。而在圖像拍攝采集中噪聲源產(chǎn)生的干擾多是高斯分布形式的噪聲，故選用高斯濾波進(jìn)行圖像的濾波處理。

2.2 Sobel邊緣提取

為了獲取圖像的邊緣信息，需要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。檢測(cè)過(guò)程中，在侵蝕圖像邊緣處，圖像的數(shù)據(jù)具有不連續(xù)性，灰度值會(huì)突然發(fā)生較大變化，而邊緣檢測(cè)可以在提取出圖像邊緣信息的同時(shí)去掉圖像的內(nèi)部信息，極大地減少了圖像的數(shù)據(jù)量。Sobel邊緣檢測(cè)是一種離散性差分檢測(cè)方法，它的特點(diǎn)是方法簡(jiǎn)單，處理速度快，獲取的邊緣光滑、連續(xù)。因此，文中應(yīng)用Sobel邊緣檢測(cè)法提取侵蝕輪廓，以顯示有缺陷位置的輪廓[5-7]。Sobel檢測(cè)是一種一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算法，在應(yīng)用處理過(guò)程中，選取3×3模板作為核與圖像中的各個(gè)像素點(diǎn)做卷積和運(yùn)算，在運(yùn)算處理完結(jié)后選取適當(dāng)?shù)拈撝堤崛∵吘墶?/p>

Sobel卷積模板如下：

G(x)=[f(i+1,j-1)+2f(i+1,j)+

f(i+1,j+1)]-[f(i-1,j-1)+

2f(i-1,j)+f(i-1,j+1)]

(1)

G(y)=[f(i-1,j+1)+2f(i,j+1)+

f(i+1,j+1)]-[f(i-1,j-1)+

2f(i,j-1)+f(i+1,j-1)]

(2)

其中，G(x)、G(y)分別是圖像函數(shù)f(i,j)在點(diǎn)(i,j)處的梯度。

為了進(jìn)一步增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息、邊緣特征，需對(duì)垂直方向和水平方向的梯度進(jìn)行融合，公式如下：

|G|=0.5|G(x)|+0.5|G(y)|

(3)

其中，|G|為融合后的梯度。

梯度圖如圖3所示。

圖3 梯度圖

2.3 閾值分割及形態(tài)學(xué)處理

閾值分割[8]在整個(gè)圖像處理過(guò)程中非常關(guān)鍵。適當(dāng)?shù)姆指罘椒軌驈膱D像中獲得準(zhǔn)確的目標(biāo)區(qū)域，為后續(xù)處理帶來(lái)方便。常用的閾值處理算法有直方圖閾值分割[9-11]、最小錯(cuò)誤概率閾值法[12]、最大類間方差閾值法[13-14]等。由于爐襯檢測(cè)環(huán)境的復(fù)雜性，照明補(bǔ)償?shù)牟黄骄?及材質(zhì)分布的隨機(jī)性，一般常用的分割方法無(wú)法滿足分割需求，因此文中采用基于中值濾波的局部動(dòng)態(tài)閾值分割算法(又名局部自適應(yīng)分割法)。與一些典型的閾值分割方法相比，該方法具有明顯的不同。動(dòng)態(tài)閾值分割不需要給定某些固定的閾值，其分割準(zhǔn)則是相對(duì)的灰度差值。像素的灰度高于或低于其背景平均灰度一定程度,則該像素被算法選中。假設(shè)圖像函數(shù)用f(i,j)表示，中值平均后得到的背景圖像函數(shù)用g(i,j)表示，那么對(duì)灰度較高部分的分割算法可表示為：

s={f(i,j)-g(i,j)≥gdiff|(i,j)∈R}

(4)

同理，對(duì)于灰度較低部分的分割算法可表示為：

s={f(i,j)-g(i,j)≤-gdiff|(i,j)∈R}

(5)

在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)應(yīng)用處理中，結(jié)構(gòu)元素是整個(gè)算法實(shí)現(xiàn)中最重要、最基本的概念，它的作用類似于信號(hào)處理當(dāng)中的濾波窗口。

用B(x)代表結(jié)構(gòu)元素，對(duì)工作空間E中的每一點(diǎn)x，腐蝕和膨脹的定義為：

X=E⊙B={x:B(x)?E}

(6)

Y=E⊕B={y:B(y)∩E≠?}

(7)

用B(x)對(duì)E進(jìn)行腐蝕，所得到的結(jié)果就是把結(jié)構(gòu)元素B平移后使B包含于E的所有點(diǎn)構(gòu)成的集合。用B(x)對(duì)E進(jìn)行膨脹，獲得的結(jié)果就是把結(jié)構(gòu)元素B平移后使B與E的交集非空的點(diǎn)構(gòu)成的集合。先膨脹后腐蝕的處理過(guò)程稱為閉運(yùn)算，具有填充物體內(nèi)細(xì)小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用。分割處理圖像如圖4所示。

圖4 分割處理圖

3 面積識(shí)別

3.1 圖像的矩

矩是概率與統(tǒng)計(jì)的一個(gè)概念，是隨機(jī)變量的一種數(shù)字特征。設(shè)x,c均為隨機(jī)變量，k為正整數(shù)，那么E[x-c]稱為x關(guān)于c點(diǎn)的k階矩。

當(dāng)c=0時(shí),ak=E(Xk)稱為k階原點(diǎn)矩。

當(dāng)c=E(X)時(shí),uk=E[(X-EX)k]稱為x的k階中心矩。

對(duì)于一幅圖像，可以把圖像的像素坐標(biāo)看成為一個(gè)二維隨機(jī)變量(X,Y)，那么一幅灰度圖像就可以用二維灰度密度函數(shù)表示，所以也就可以用矩來(lái)描述灰度圖像的特征。

從一幅數(shù)字圖像中計(jì)算得到的矩集，一般描述了該圖像的全局特征，并且提供了大量的與該圖像有關(guān)的不同類型的幾何特性信息，如大小、位置及形狀等。

3.2 Hu矩

一幅M×N的數(shù)字圖像f(i,j)，其階幾何矩mpq和中心矩μpq為：

(8)

(9)

一階矩與形狀有關(guān)，二階矩顯示曲線圍繞直線平均值的擴(kuò)展程度，三階矩則是關(guān)于平均值的對(duì)稱性測(cè)量。

在OpenCV中，一般由moments、contourArea函數(shù)配合求取圖像的矩[15]。

(1)使用moments來(lái)計(jì)算圖像所有的矩(最高到3階)。

(2)使用contourArea來(lái)計(jì)算輪廓面積。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

AOD爐爐襯材料由高溫耐火磚鋪砌而成，實(shí)驗(yàn)仿真材料取自于現(xiàn)場(chǎng)爐襯大修廢棄的耐火磚樣品，磚面的損毀面積具有不規(guī)則與隨機(jī)性。實(shí)驗(yàn)題材的大小為230 mm×150 mm，230 mm×150 mm×110 mm，直形磚和楔形磚兩種規(guī)格(直形磚：3組，楔形磚：2組)。實(shí)驗(yàn)器材：高性能電腦一臺(tái)，帶支架的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)一個(gè)，EM1400C高清工業(yè)CCD相機(jī)一臺(tái)，同軸光源一個(gè)，固定裝置兩個(gè)。軟件開(kāi)發(fā)系統(tǒng)：VS2013、OpenCV。由于實(shí)驗(yàn)平臺(tái)尺寸為40 cm×30 cm，設(shè)置圖像寬度為320像素，高度為240像素，所以圖像分辨率為8像素/cm，每個(gè)像素代表的真實(shí)面積為1/64 cm2。

實(shí)驗(yàn)中，圖像分割與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算在圖像處理中均存在誤差變化，在閉運(yùn)算中迭代值取值不同，得到的處理圖像面積會(huì)有較小的變化，當(dāng)?shù)等〉揭欢康臄?shù)值時(shí)，圖像的面積變化比較微小，基本保持不變。迭代值下限對(duì)應(yīng)的像素面積是運(yùn)算得到的相對(duì)完整的輪廓圖形面積，迭代值上限對(duì)應(yīng)的像素面積是運(yùn)算得到的最佳的輪廓面積，比較獲得整個(gè)運(yùn)算處理過(guò)程中像素面積的誤差值。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 圖像面積與誤差

4 結(jié)束語(yǔ)

提出了一種基于圖像識(shí)別技術(shù)的爐襯風(fēng)口侵蝕面積識(shí)別方法。利用高精度的拍攝系統(tǒng)對(duì)爐襯樣品進(jìn)行圖像采集，然后采用濾波、邊緣檢測(cè)、圖像分割等技術(shù)對(duì)拍攝到的圖片進(jìn)行處理，獲取圖像特征，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)侵蝕面積的識(shí)別。由于圖像檢測(cè)邊緣的模糊性和閉運(yùn)算結(jié)構(gòu)元素選擇的局限性，圖像處理存在一定范圍內(nèi)的誤差，有待于進(jìn)一步改善。爐襯風(fēng)口侵蝕面積檢測(cè)為以后研究爐襯侵蝕面積與侵蝕程度(深度)數(shù)據(jù)庫(kù)研究提供了理論依據(jù)。

參考文獻(xiàn):

[1] 張 毅,伍從應(yīng),王琳松,等.100t轉(zhuǎn)爐爐襯侵蝕因素的分析和長(zhǎng)壽爐齡的工藝實(shí)踐[J].特殊鋼,2015,36(4):23-27.

[2] 史江濤,蔣仁全,馬躍慶.延長(zhǎng)高碳鉻鐵電爐爐襯壽命的實(shí)踐[J].鐵合金,2003,34(4):28-31.

[3] GONZALEZ R C,WOODS R E.Digital image processing[M].3rd ed.Beijing:Electronic Industry Press,2011.

[4] 包曉敏,張?jiān)迫A,汪亞明,等.基于離散高斯濾波器的紡織品圖像增強(qiáng)[J].紡織學(xué)報(bào),2005,26(4):121-123.

[5] 魏偉波,芮筱亭.圖像邊緣檢測(cè)方法研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2006,42(30):88-91.

[6] 周心明,蘭 賽,徐 燕.圖像處理中幾種邊緣檢測(cè)算法的比較[J].現(xiàn)代電力,2000,17(3):65-69.

[7] 靳鵬飛.一種改進(jìn)的Sobel圖像邊緣檢測(cè)算法[J].應(yīng)用光學(xué),2008,29(4):625-628.

[8] NIXON M,AGUADO A S.Feature extraction and image processing[M].[s.l.]:Academic Press,2008.

[9] 陳 亮,丁國(guó)輝,郭 雷.基于直方圖互確認(rèn)的圖像閾值化分割[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào),2011,30(1):80-84.

[10] KAPUR J N,SAHOO P K,WONG A K C.A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram[J].Computer Vision,Graphics & Image Processing,1985,29(3):273-285.

[11] WANG Qing,CHI Zheru,ZHAO Rongchun.Image thresholding by maximizing the index of nonfuzziness of the 2-D grayscale histogram[J].Computer Vision & Image Understanding,2002,85(2):100-116.

[12] 朱齊丹,荊麗秋,畢榮生,等.最小誤差閾值分割法的改進(jìn)算法[J].光電工程,2010,37(7):107-113.

[13] 賀建峰,符 增,相 艷,等.基于灰度空間相關(guān)性最大類間方差的圖像分割[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(11):280-286.

[14] 景曉軍,李劍峰,劉郁林.一種基于三維最大類間方差的圖像分割算法[J].電子學(xué)報(bào),2003,31(9):1281-1285.

[15] 毛星云,冷雪飛.OpenCV3編程入門[M].北京:電子工業(yè)出版社,2015:327-333.