本文關(guān)鍵詞：基于熱紅外圖像的銅電解故障檢測(cè)

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【摘要】：在銅電解精煉過(guò)程中陰陽(yáng)極板的電流分布不均會(huì)導(dǎo)致陰極板上產(chǎn)生銅結(jié)粒,該銅結(jié)粒將造成陰陽(yáng)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(zhì)下降。本文提出了一種基于熱紅外圖像進(jìn)行銅電解極板短路檢測(cè)的方法,它比傳統(tǒng)方法檢測(cè)更及時(shí),準(zhǔn)確率更高。本文的主要工作可以概括如下：(1)圖像預(yù)處理部分：首先對(duì)紅外相機(jī)進(jìn)行了幾何標(biāo)定,解決了紅外原圖會(huì)出現(xiàn)桶形畸變而影響后續(xù)分割的問(wèn)題；其次為了準(zhǔn)確獲取極板溫度信息,對(duì)相機(jī)進(jìn)行了溫度標(biāo)定；最后對(duì)比了常見(jiàn)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(yáng)極板和正常陰陽(yáng)極板定義為負(fù)樣本和正樣本,該方案經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析后給出了樣本中間列的選擇基準(zhǔn),以及樣本的最佳寬度選擇。(3)由于電解槽圖像上會(huì)蓋上一層保溫布使得負(fù)樣本的溫度信息將會(huì)丟失,此時(shí)難以用絕對(duì)溫度信息對(duì)負(fù)樣本進(jìn)行檢測(cè),因此需要提取更加穩(wěn)定的特征進(jìn)行負(fù)樣本檢測(cè)。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(chǔ)上改進(jìn)得到的；第二是提出了像素值有序化PCA,改進(jìn)后的兩種特征在正負(fù)樣本的分類識(shí)別上都比原有特征的識(shí)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(jié)合統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)知識(shí)和低維方差特征的方法來(lái)提升負(fù)樣本的搜索速率,使得負(fù)樣本的搜索滿足了實(shí)時(shí)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(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TQ151;TP391.41

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本文編號(hào)：1224103