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公开(公告)号:CN115679042A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211378161.5
申请日:2022-11-04
申请人: 唐山惠唐物联科技有限公司
IPC分类号: C21C7/072 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/52
摘要: 本发明公开了一种LF炉精炼过程冶炼状态监控的方法和系统,包括:图像采集和控制模块、冶炼异常模型训练和监测模块、渣信息模型训练和监测模块、搅拌状态模型训练和监测模块和大数据分析及自学习模块,方法,包含以下步骤:步骤S1,在LF炉盖观察孔处安装摄像头,对LF冶炼过程中的图像进行采集;步骤S2,在训练模式下,在冶炼过程中,通过图像采集和控制模块对炉内图像信息进行标签化处理;本发明实现LF的全自动化智能化生产,进一步优化LF生产过程,进而降低成本、提高钢水质量、节约人力,实现LF炉内冶炼状态精确监测控制,具有较大的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号:CN115584375A
公开(公告)日:2023-01-10
申请号:CN202211356567.3
申请日:2022-11-01
申请人: 唐山惠唐物联科技有限公司
IPC分类号: C21C5/46 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种基于图像识别的转炉自动出钢的方法及系统,通过对转炉出钢图像进行在线分析计算,实时优化控制转炉出钢过程;系统包括:钢水信息分析模块、合金计算模块、出钢速度计算模块、炉内信息监测模块、出钢炉口监控模块、转炉倾动及出钢车控制模块、下渣检测模块和大数据分析和自学习模块,对转炉出钢过程炉口、炉内的图像进行采集和标签化处理,运用深度学习算法卷积神经网络CNN、序列神经网络RNN和图像检测算法对图像信息进行模型训练,通过训练好的模型对转炉出钢过程进行实时在线监测和优化控制,实现转炉出钢过程的全自动化和最优化。
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公开(公告)号:CN115584375B
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202211356567.3
申请日:2022-11-01
申请人: 唐山惠唐物联科技有限公司
IPC分类号: C21C5/46 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种基于图像识别的转炉自动出钢的方法及系统,通过对转炉出钢图像进行在线分析计算,实时优化控制转炉出钢过程;系统包括:钢水信息分析模块、合金计算模块、出钢速度计算模块、炉内信息监测模块、出钢炉口监控模块、转炉倾动及出钢车控制模块、下渣检测模块和大数据分析和自学习模块,对转炉出钢过程炉口、炉内的图像进行采集和标签化处理,运用深度学习算法卷积神经网络CNN、序列神经网络RNN和图像检测算法对图像信息进行模型训练,通过训练好的模型对转炉出钢过程进行实时在线监测和优化控制,实现转炉出钢过程的全自动化和最优化。
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