鋼鐵生產中的料位和料形是冶煉過程控制的重要指標,基于合成孔徑雷達（SAR）原理的微波成像裝置可有效提取熱態(tài)徑向料面特征.針對幾何形態(tài)復雜,回波信號突變性強,甚至會出現(xiàn)遮蔽效應導致雷達失波的料面中心部分,本文建立了中心區(qū)域雙聚焦測量成像系統(tǒng).選定爐頂風罩位置對稱安裝兩套雷達,電機控制雷達天線勻速擺動獲取二維坐標矩陣,用重采樣插值算法將其轉換成像素點均勻的矩形灰度圖像;根據(jù)尺寸參數(shù)確定爐心掃描重疊區(qū)間,并構建料面中心雙聚焦融合算法（DfSAR）拼接雙圖像.與均值融合相比,圖像互信息提高10.43%,清晰度改善23.91%.最后,采用雷達恒虛警率（CFAR）目標檢測算法有效濾除高爐內粉塵顆粒物對料面圖像的干擾. 

【文章來源】：控制理論與應用. 2020,37(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

圖２陰：影部分）屬于關鍵區(qū)域，其料面形??狀主要有凸起、平面、漏斗形，冶煉狀態(tài)也包括噴涌??態(tài)、鼓泡、平靜態(tài)等等，都會影響料面＿顯度；另外??

考慮霄達安裝位置及扇形擺角，轉換成直＿坐標??系中的霄達掃描各處坐標點，就能從雷達ＳＡＲ？像中??看到料面變化趨勢．把扇形能量值圖像轉換成０？２５５??范圍內的灰度圖像，扇形圖中各像素點的坐標ｉｆｉ直頻??坐標系中提費均勻的，而常規(guī)矩艱圖的各像素點位置??都是整數(shù)，為了將扇形頻譜圖像轉換成二錐矩形圖像，??采用重釆樣插值［１Ｓ—１７］算琺＃到灰度圖像．插值示意圖??如圖４所示．．??爐內的復雜干擾條件及料面形狀可能會對、目標物產??生遮蔽效應．爐心區(qū)域氣流旺盛，料面狀態(tài)較復雜且??雷達回波信號金變強，加之離雷達較遠，因此對爐心??區(qū)域采取宂余測囊再融合的方式可提高關鍵Ｅ域測??量可靠性，即根據(jù)需要讓兩臺雷達掃描到對方Ｍ域一??童范．圍４崖羲菹圍的左邊界由右側雷達掃描至高絶左??側的最遠位置確走，名邊界由左側雷達掃描至高爐右??側的最遠位置確定．雷達發(fā)收一次得到一個頻譜，擺??動一周能夠得到整個扇形區(qū)域內的頻譜信息；轉換到??圖像中，在爐心處根據(jù)料面的散射波頻譜�？梢苑治�??出雷達的信噪高低從而給予融合像素點不同的置??信度，得到輕向完整料面閨．商爐內部高粉塵、多顆粒??物的狀況使得頻譜會出現(xiàn)多個波峰，通過恒：虛警率檢??測算法識別料面后標并弱化千擾．本文提出一種適用??于雷達掃描頻譜圖像處埋的黨釆祥方法與雙聚焦區(qū)??域融合方法？并將恒虡警＇率檢測細于料面識別細．??整體處理流程如圖３所示：??圖３料面雙聚焦成像處理＇流程??Ｆｉｇ．?３?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｆｌｏｗ?ｏｆ?ｄｕａｌ－ｆｏｃｕｓ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｏｎ?ｂｕｒｄｅｎ??ｓｕｒｆａｃｅ??２．２?ＳＡＲ圖像像素點重采樣插值??雷達每

達掃描至高爐右??側的最遠位置確定．雷達發(fā)收一次得到一個頻譜，擺??動一周能夠得到整個扇形區(qū)域內的頻譜信息；轉換到??圖像中，在爐心處根據(jù)料面的散射波頻譜�？梢苑治�??出雷達的信噪高低從而給予融合像素點不同的置??信度，得到輕向完整料面閨．商爐內部高粉塵、多顆粒??物的狀況使得頻譜會出現(xiàn)多個波峰，通過恒：虛警率檢??測算法識別料面后標并弱化千擾．本文提出一種適用??于雷達掃描頻譜圖像處埋的黨釆祥方法與雙聚焦區(qū)??域融合方法？并將恒虡警＇率檢測細于料面識別細．??整體處理流程如圖３所示：??圖３料面雙聚焦成像處理＇流程??Ｆｉｇ．?３?Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｆｌｏｗ?ｏｆ?ｄｕａｌ－ｆｏｃｕｓ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｏｎ?ｂｕｒｄｅｎ??ｓｕｒｆａｃｅ??２．２?ＳＡＲ圖像像素點重采樣插值??雷達每次菜樣得到的時域數(shù)據(jù)做快速傅里葉變換??（ｆａｓｔ?Ｆｏｕｒｉｅｒ?ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，?ＥＰＴ）變換—到一維測暈顱譖，??擴展成由一個掃描周期內的頻譜數(shù)據(jù)組成的二．維矩??陣：??⑷??Ｘ＼??＾１，１??尤?１，２?？??？尤?ｌ，ｎ??ｘ２??＝??Ｘ２，ｌ??＾２，２?．??？尤?２，ｎ??尤ｍ??＾ｍ，ｌ??尤?ｍ，２?？??？?＾ｍ，ｎ??０?１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０?１１?１２?１３?１４?１５??像素點／?ｐｉｘｅｌ??圖４重鑾祥插ｆｆｉ方法示意ｆｆｌ??Ｆｉｇ．?４?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ?ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ??圖中：裏色點代＿頻譜圖像中的某一頻率處相應??傳度處的灰度，位置由直角坐標描述；＿色點代表屬??采樣


本文編號：3060133