[发明专利]一种电解锌锰阴阳极表面物理缺陷智能识别的方法

说明书

锌锰电解过程阴阳极表面缺陷导致重金属废水和危废产生量大。本发明针对不同缺陷颜色和形貌复杂而多样难以识别的问题，通过研究阴极剥锌后的缺陷包括全锌、残锌、黄斑、黑斑等，阳极除泥后的缺陷包括烧洞、脱焊等，以及这些缺陷在颜色、斑块、深浅、疏密、形状和纹理等微观信息上的差异，建立了不同缺陷与特定光学参数的定量化关系，进而标定了可进行模型识别和计算的图像信息。利用机器视觉动态获取阴阳极双面图像信息，自动适配高能光源强度与缺陷图像灰度值等指标，将特征学习融入到建立模型的过程中，实现了对阴阳极表面缺陷的智能识别。识别速度＜1秒，识别精度＜1mm，检出率≥98％。在国家严控的一类重金属污染物源头削减方面发挥重要作用。

技术领域

本发明涉及一种电解锌锰阴阳极表面物理缺陷智能识别的方法，属于湿法冶金行业电解车间阴阳极板板面识别和分选的方法领域。

背景技术

目前，我国湿法冶金电解锌锰行业电解过程阴阳极板出入槽大普遍采用人工方式，极少部分采用人工+机械组合，由于阴阳极不同缺陷颜色和形貌复杂而多样，人工难以精准识别判断，导致锌锰行业重金属废水和危废产生量大。具体工艺过程为：锌锰电解一定周期后需要将阴、阳极板从电解槽中吊出，阳极板需要将表面附着较厚的阳极泥层进行刮除，并将除泥后板面穿孔或断裂损坏的阳极板进行替换，阴极板在电解一定周期后需要将其板面沉积的锌皮进行剥离，剥离后的阴极板板面需要进行判定是否满足入槽要求，目前企业普遍通过人眼观察进行板面判定和人工分选；阴极板主要缺陷包括表面粘附无法剥离的残锌或全锌(完全未剥离)，或表面有严重的黄斑和黑斑等缺陷特征，阳极板缺陷特征主要是存在烧洞、缺角、脱焊等，目前的人工识别存在标准不统一，识别不规范、劳动强度大、工作效率低等问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种电解锌锰阴阳极表面物理缺陷智能识别的方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种电解锌锰阴阳极表面物理缺陷智能识别的方法，包括：

步骤1、使用高能单色线性平行光源扫描经过处理的待检测极板，得到所述待检测极板的成像图形；

步骤2、将所述待检测极板的成像图形与预先定义的正常阳极板和/或缺陷阴极板的成像图形进行比对分析，判定所述待检测极板为缺陷板或正常板，生成判定信号；

步骤3、根据所述判定信号对所述极板进行分选。

本发明的有益效果是：能够快速准确地识别缺陷的阴极板和阳极板，并对识别的缺陷板进行分选，有效保证电解生产中的阴阳极板均符合生产要求，确保企业电解效率正常，从源头控制国家严控的一类重金属物质的产生，在重金属废水源头控制方面发挥了重要作用。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述步骤1还包括：

依据所述成像图形的图像灰度值调节所述高能单色线性平行光源的强度，直至所述成像图形满足识别要求。

进一步,所述步骤1具体包括：

步骤1.1、使用高能单色线性平行光源扫描阳极板板面，通过扫描的平行光穿透阳极板板面孔洞得到穿孔成像图形。

进一步，所述步骤2具体包括：

步骤2.1、将所述穿孔成像图形与预先定义的正常阳极板的成像图形进行比对，若图形重合度低于设定百分比则为缺陷板。

进一步，所述步骤1具体包括：

步骤1.2、使用高能单色线性平行光源扫描阴极板板面，通过扫描反射得到阴极板板面的成像图形，其中，依据阴极板板面不同物质反射的成像灰度值不同，在所述阴极板板面的成像图形上可得到明暗度不同的缺陷区域。

进一步，所述步骤2具体包括：