本文關鍵詞：基于熱紅外圖像的銅電解故障檢測

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【摘要】：在銅電解精煉過程中陰陽極板的電流分布不均會導致陰極板上產生銅結粒,該銅結粒將造成陰陽極板短路且陰極板溫度升高,繼而造成較高的電能消耗以及銅的品質下降。本文提出了一種基于熱紅外圖像進行銅電解極板短路檢測的方法,它比傳統(tǒng)方法檢測更及時,準確率更高。本文的主要工作可以概括如下：(1)圖像預處理部分：首先對紅外相機進行了幾何標定,解決了紅外原圖會出現(xiàn)桶形畸變而影響后續(xù)分割的問題；其次為了準確獲取極板溫度信息,對相機進行了溫度標定；最后對比了常見的圖像分割算法并給出了基于間接的電解槽分割方案。(2)提出了樣本采集方案,分別采集了短路極板和正常極板圖像樣本各5000張。將短路陰陽極板和正常陰陽極板定義為負樣本和正樣本,該方案經(jīng)過統(tǒng)計分析后給出了樣本中間列的選擇基準,以及樣本的最佳寬度選擇。(3)由于電解槽圖像上會蓋上一層保溫布使得負樣本的溫度信息將會丟失,此時難以用絕對溫度信息對負樣本進行檢測,因此需要提取更加穩(wěn)定的特征進行負樣本檢測。本文提出了兩種特征提取方法：第一是提出了差分LBP,這是在局部二值模式基礎上改進得到的；第二是提出了像素值有序化PCA,改進后的兩種特征在正負樣本的分類識別上都比原有特征的識別率高。其中像素值有序化PCA分類效果更好,因此選擇它作為分類特征。(4)提出了結合統(tǒng)計先驗知識和低維方差特征的方法來提升負樣本的搜索速率,使得負樣本的搜索滿足了實時性,其中單張電解槽圖像的平均處理速率是優(yōu)化前的7倍左右。
【學位授予單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TQ151;TP391.41

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本文編號：1224103