[发明专利]一种辅门堵料的检测方法

说明书

本申请公开一种辅门堵料的检测方法，包括：在辅门落料区域安装相机；采集一段时间内多张辅门下方的现场图像；对多张现场图像进行预处理；对预处理后的现场图像标记标签，得到标记图像集；标签包括堵大块标签和正常标签；构建堵大块图像识别残差神经网络模型，利用标记图像集对堵大块图像识别残差神经网络模型进行训练和验证；将按照固定频率采集到的现场图像输入到训练和验证后的堵大块图像识别残差神经网络模型，检测辅门落料区域是否发生堵料，输出检测结果。可以解决目前操作人员通过人眼判断是否发生辅门堵料，增加人力成本，且由于人工处理存在滞后性，导致料层厚度不均匀，影响烧结矿的品质和成品率等问题。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体的涉及一种辅门堵料的检测方法。

背景技术

在钢铁冶金行业中，烧结是一道重要的前置工序。例如，在高炉炼铁生产前，将含铁粉料、燃料和熔剂按工艺比例混合，利用燃料燃烧热生成的少量熔融体及固化反应将含铁粉料粘结成块状烧结矿。烧结的工艺流程通常包括配料、一次混合布料、二次混合布料、点火烧结、除尘与抽风以及轧碎与冷却。其中，布料工艺步骤对烧结矿的品质好坏起着至关重要的作用，如果布料后台车上的料层表面平整，且料层厚度均匀，则能够提高料层整体的透气性，提高烧结矿的质量。

通常情况下，布料工艺步骤通过主门和辅门控制系统调节布料的流量，以控制料层厚度。然而，在生产过程中，当原料块的尺寸超过辅门当前的开度时，容易发生原料块卡在辅门与圆辊布料机的圆辊之间，导致出料量减少，进而造成台车上的料层厚度减小和料层厚度不均匀，最终影响烧结矿的品质和成品率。

在目前的烧结生产过程中，通常是操作人员通过人眼判断是否发生辅门堵料，又出于人力成本的考虑，通常操作人员需要兼顾多个操作岗位，经常发生不能及时发现辅门堵料的情况。另外即使操作人员使用工具敲击大块物料以使其排出，或通过将辅门全开使大块排出，也存在人工处理的滞后性，当人工介入时，料层已经出现厚度不均匀或料面拉沟的情况，依然会影响烧结矿的品质和成品率。

发明内容

本申请提供一种辅门堵料的检测方法，以解决操作人员通过人眼判断是否发生辅门堵料，增加人力成本，且由于人工处理存在滞后性，导致料层厚度不均匀或料面拉沟，影响烧结矿的品质和成品率等问题。

一种辅门堵料的检测方法，包括：

在辅门落料区域安装相机；

采集一段时间内多张辅门下方的现场图像；

对多张所述现场图像进行预处理；

对预处理后的现场图像标记标签，得到标记图像集；所述标签包括堵大块标签和正常标签；

构建堵大块图像识别残差神经网络模型，利用所述标记图像集对所述堵大块图像识别残差神经网络模型进行训练和验证；

将按照固定频率采集到的所述现场图像输入到训练后和验证的所述堵大块图像识别残差神经网络模型中，检测所述辅门落料区域是否发生堵料，输出检测结果；所述检测结果包括所述辅门落料区域发生堵料和所述辅门落料区域未发生堵料。

本申请提供的辅门堵料的检测方法，通过构建堵大块图像识别残差神经网络模型，并在辅门落料区域安装相机，将相机采集到的现场图像输入堵大块图像识别残差神经网络模型，对辅门落料区域的运行情况进行监测，能够智能化的检测到辅门落料区域是否发生堵料，从而根据监测情况及时调整辅门的开度，疏通堵料的情况，避免发生由于堵料造成料层厚度不均的情况。能够代替操作人员的人眼判断是否发生辅门堵料，可以节约人力成本。另外，可以改善由于人工处理存在滞后性，导致料层厚度不均匀或料面拉沟，影响烧结矿的品质和成品率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。