[发明专利]改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法

说明书

本发明提出一种改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，属于图像识别技术领域。首先，考虑颜色通道间的相关性，通过颜色通道融合策略得到火焰图像的彩色纹理表示；其次，采用多尺度非均匀采样策略选取各尺度范围内的采样点来构建彩色纹理的多尺度表达；最后，IMTBCD根据中心点对称方向和对角线对称方向上采样点的不同变化趋势进行编码得到彩色纹理特征。提取的彩色纹理特征采用KNN回归模型预测碳含量，实验表明，碳含量预测在误差范围0.01％以内的准确率为86.1％，在误差范围0.02％以内的准确率为94.1％。

技术领域

本发明提出一种改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，属于图像识别技术领域。

背景技术

终点碳含量预测作为转炉炼钢过程中重要的一环，预测的准确性直接决定对钢水碳含量的控制，碳含量过高或过低都会带给钢铁质量很大的影响。因此对终点钢水碳含量的准确预测显得尤为重要，能够保证钢铁的质量，对提高钢厂生产效率、减少能源和原材料浪费具有重大的意义。

钢水碳含量可以通过数字图像分析法进行预测，数字图像分析法是指通过模拟炼钢人员观察炉口火焰的颜色、亮度、纹理等与钢水碳含量潜在相关的信息作为判断依据，通过火焰图像特征提取并建立与终点时刻以及钢水成分间的预测模型；数字图像分析法作为一种非接触式测量方法，相比传统预测方法具有成本低、易测量、安全等特点。

炼钢终点钢水的碳含量与炉口火焰的颜色、纹理等特征存在密切的联系，并且火焰纹理表现出随机性、多尺度、多方向等特点。

纹理特征分析是一个重要而广泛的研究领域，近年来已经开发许多的纹理描述符用于纹理分析，其中多趋势二进制编码描述符(Multi-trend binary code descriptor，MTBCD)通过模仿人类的视觉感知在4个对称方向上根据邻域点与中心点像素的变化趋势进行编码获取纹理特征，MTBCD反映了像素点间的相互变化关系，对于描述火焰纹理具有一定的适用性，但却忽略了火焰纹理具有的特点，仅从4个对称方向得到范围为0-15的MTBCD编码来描述火焰纹理信息并不全面，碳含量预测效果并不理想。值得注意的是，传统纹理描述符往往将彩色图像分通道处理，这样会丢失原图像通道间的相关性信息，导致不能很好的预测终点钢水碳含量。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提出一种改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，能够提取不同钢水碳含量下具有较强区分性的炉口火焰特征，较为准确地预测炼钢终点钢水的碳含量。

本发明采用的技术方案是：在转炉炼钢过程中，终点时刻炉口火焰的颜色和纹理与钢水碳含量之间存在密切的对应关系，因此提取有效的火焰图像特征是准确预测钢水碳含量的关键。由于火焰具有随机性、多尺度、多方向等特点，并且火焰颜色作为一种全局特征可以提供更多的判别信息，受此启发，在此提出一种改进MTBCD火焰图像特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测方法，包括如下步骤：

首先，根据原火焰图像通道间的相关性信息，提出颜色通道融合策略，将颜色信息与空间纹理信息相融合得到的火焰图像的彩色纹理表示；

其次，根据火焰纹理随机性和多尺度的特点，提出非均匀采样多尺度策略，选取各尺度范围内的采样点来构建彩色纹理的多尺度表达；

最后，根据火焰多方向的特点，采用改进的多趋势二进制编码描述符(ImprovedMulti-trend binary code descriptor，IMTBCD)，根据中心点对称方向和对角线对称方向上采样点的不同变化趋势进行编码得到彩色纹理特征，提取的彩色纹理特征采用KNN回归模型预测碳含量，得到误差范围为0.01％-0.05％的预测准确率。

具体步骤如下：