基于圖像分析的廢雜銅熔煉過程控制.pdf

1、節(jié)能減排是廢雜銅熔煉過程迫切需要解決的重要問題。針對熔煉煙塵濃度和銅含量現有檢測方法造成的高能耗問題，本文創(chuàng)新提出了熔煉煙塵濃度和銅含量的圖像檢測方法和基于圖像特征反饋的熔煉過程閉環(huán)控制方法，開發(fā)了基于圖像特征反饋的廢雜銅熔煉過程集成控制系統(tǒng)，具體內容包括:
　　1.針對廢雜銅熔煉過程中熔煉煙塵濃度難以在線檢測的問題，提出了一種基于圖像特征的熔煉煙塵濃度檢測新方法。該方法利用不同工序下煙塵濃度與煙塵圖像之間的對應關系，構造了火光亮

2、度指數和背景模糊度指數，作為熔煉煙塵的圖像特征，實現了低成本熔煉煙塵濃度在線檢測。另外，針對日光變化降低火光亮度指數信噪比的問題，進一步提出了變光照環(huán)境下的煙塵圖像特征提取方法，有效消除了日光變化對煙塵圖像特征的影響。
　　2.針對除塵風機開環(huán)控制造成的高能耗問題，提出一種新的基于煙塵圖像特征反饋的轉速閉環(huán)控制方法。首先，設計了基于圖像特征反饋的風機轉速閉環(huán)控制系統(tǒng)結構。然后，利用不同工序下火光亮度指數和背景模糊度指數的分布特點，

3、建立了一種轉速分級控制模型。最后，針對分級控制模型調速導致的運行不平穩(wěn)問題，提出了一種新的基于k均值聚類和最小二乘支持向量機的動態(tài)多模型的轉速控制模型，實現了風機轉速連續(xù)調控。
　　3.針對目前熔煉過程銅含量離線檢測的問題，建立了一個基于銅樣本顏色向量角的銅含量回歸模型，實現了銅含量的快速、低成本檢測。該模型引入顏色向量角來量化銅樣本的顏色，使用最小二乘支持向量機建立軟測量模型，并在小樣本條件下的對基于三種顏色特征的銅含量估計方法

4、進行了對比分析。
　　4.針對銅樣本表面缺陷會影響銅樣本圖像顏色特征的問題，提出一種基于ROI選擇和改進顏色向量角的銅含量估計新方法。首先利用缺陷檢測篩選信噪比高的ROI用于顏色向量角的提取。然后，針對再生銅特有的顏色分布，構造了新的顏色向量角，使其能夠反映再生銅顏色的微弱變化。最后，利用改進后的顏色向量角建立銅含量最小二乘支持向量回歸模型。
　　5.針對目前國內廢雜銅熔煉企業(yè)缺乏成套節(jié)能控制系統(tǒng)的問題，開發(fā)了基于煙塵和銅樣