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公开(公告)号：CN118397422A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202311497310.4
申请日：2023-11-10
申请人： 江西理工大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及铜转炉吹炼终点判断技术领域，具体涉及一种基于目标检测算法的铜转炉吹炼终点判断系统，该系统包括：数据输入单元，用于获取铜转炉吹炼的高温熔体冷却样图像作为输入图像；模型建立单元，用于将Res2net‑ECA模块加入到Yolov5s目标检测模型中，并通过Alpha‑IOU损失函数替换Yolov5s目标检测模型中的IOU损失函数中的定位损失函数box_loss，得到Yolov5s‑Res2net‑ECA模型；判断单元，用于将输入图像输入Yolov5s‑Res2net‑ECA模型，并通过Yolov5s‑Res2net‑ECA模型输出铜转炉吹炼终点判断结果。本发明通过将Res2net‑ECA模块加入到Yolov5s目标检测模型中，相比于原本Yolov5s模型神经网络层数大幅上升，但实际所需的参数却有所下降，这有助于减少模型的推理速度，使其更快更精准。
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公开(公告)号：CN113033705A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110436304.2
申请日：2021-04-22
申请人： 江西理工大学
摘要： 一种基于模式识别的铜转炉吹炼造渣期终点智能判断与校验方法，首先对获取的吹炼渣图像、炉口火焰图像进行预处理，再利用VGG16网络构建迁移学习模型以预测出转炉吹炼渣后期图像；而后提取转炉吹炼渣后期图像特征信息作为支持向量机预测模型的输入，构建基于粒子群优化的支持向量机预测模型，用以预测铜转炉吹炼造渣期终点；最后提取炉口火焰图像特征信息作为校验模型输入，构建基于火焰图像特征信息的校验模型，以判别炉口火焰图像所处阶段，进而验证预测的铜转炉吹炼造渣期终点，本发明能够避免人工判断铜转炉吹炼造渣期终点存在的误差，有效提高铜转炉冶炼终点命中率，从而提高生产效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN118212445A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410257700.2
申请日：2024-03-07
申请人： 江西理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/42 , G06T5/70
摘要： 本发明涉及铜转炉技术领域，具体涉及一种基于模式识别的铜转炉吹炼造铜期终点智能判断系统，该系统包括：图像采集单元，用于采集铜转炉吹炼造铜期过程中的粗铜图像；图像处理单元，用于对粗铜图像进行降噪处理，得到粗铜处理图像；特征提取单元，用于对粗铜处理图像进行特征提取，得到图像可识别特征；模型预测单元，用于将图像可识别特征输入造铜期吹炼状态识别预测模型，得到铜转炉吹炼造铜期的预测终点。本发明通过综合考虑噪声水平、信噪比、对比度和亮度均匀性等多个图像特征，提高了降噪处理的准确性和鲁棒性，以不断优化图像质量，可以在不同场景中应用，特别适用于对复杂图像的高效处理。
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公开(公告)号：CN117893874A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311497311.9
申请日：2023-11-10
申请人： 江西理工大学
摘要： 本发明涉及铜转炉吹炼终点判断技术领域，具体涉及一种基于目标检测算法的铜转炉吹炼终点判断方法，该方法包括：获取铜转炉吹炼的高温熔体冷却样本图像作为输入图像；将Res2net‑ECA模块加入到Yolov5s目标检测模型中，并通过Alpha‑IOU损失函数替换Yolov5s目标检测模型中的IOU损失函数中的定位损失函数box_loss，得到Yolov5s‑Res2net‑ECA模型；将输入图像输入Yolov5s‑Res2net‑ECA模型，并通过Yolov5s‑Res2net‑ECA模型输出铜转炉吹炼终点判断结果。本发明通过将Res2net‑ECA模块加入到Yolov5s目标检测模型中，相比于原本Yolov5s模型神经网络层数大幅上升，但实际所需的参数却有所下降，这有助于减少模型的推理速度，使其更快更精准。
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公开(公告)号：CN113033704A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110435745.0
申请日：2021-04-22
申请人： 江西理工大学
摘要： 基于模式识别的铜转炉吹炼造铜期终点智能判断方法，首先对获取的粗铜图像进行预处理，再利用VGG16网络构建造铜期吹炼状态识别模型以预测出转炉吹炼后期粗铜图像；而后提取转炉吹炼后期粗铜图像特征信息作为支持向量机预测模型的输入，构建基于粒子群优化的支持向量机预测模型，用以预测铜转炉吹炼造铜期终点。本发明能够避免人工判断铜转炉吹炼造铜期终点存在的误差，有效提高铜转炉冶炼终点命中率，从而提高生产效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN118365920A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410259581.4
申请日：2024-03-07
申请人： 江西理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供了一种基于机器视觉的铜转炉吹炼终点识别系统与方法，其中系统包括取样模块，用于获取铜转炉中的高温熔体样本；图像采集与处理模块，用于对高温熔体样本获取样本图像，并对样本图像进行预处理；特征提取模块，用于对预处理后的样本图像进行特征提取，获取图像特征；吹炼终点判断模块，用于根据图像特征判断铜转炉的吹炼过程是否到达终点。本发明采用新的取样方法，可以直接对吹炼炉内的高温熔体进行取样，不需要旋转炉体和打开烟尘盖等操作，取得的样本图片经过深度卷积神经网络进行特征提取，不仅速度快而且准确性高，可以灵活、准确、快捷地解决铜转炉吹炼中各期终点的判断难题。
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公开(公告)号：CN113033704B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110435745.0
申请日：2021-04-22
申请人： 江西理工大学
IPC分类号： G06V20/50 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 基于模式识别的铜转炉吹炼造铜期终点智能判断方法，首先对获取的粗铜图像进行预处理，再利用VGG16网络构建造铜期吹炼状态识别模型以预测出转炉吹炼后期粗铜图像；而后提取转炉吹炼后期粗铜图像特征信息作为支持向量机预测模型的输入，构建基于粒子群优化的支持向量机预测模型，用以预测铜转炉吹炼造铜期终点。本发明能够避免人工判断铜转炉吹炼造铜期终点存在的误差，有效提高铜转炉冶炼终点命中率，从而提高生产效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN118171458A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410259579.7
申请日：2024-03-07
申请人： 江西理工大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/42
摘要： 本发明提供了一种基于图像识别方法的铜侧吹熔炼过程模拟系统与方法，其中模拟系统包括依次连接的供气子系统、水模拟子系统、图像识别子系统、参数控制子系统；供气子系统用于存储并提供压缩空气；水模拟子系统用于进行铜侧吹熔炼过程的模拟，并生成模拟图像与数值流场图像；图像识别子系统用于对模拟图像与数值流场图像进行识别与处理，获取铜侧吹熔炼过程模拟的多相物料迁移传递规律以及最佳气体流量；参数控制子系统用于对铜侧吹熔炼模拟过程进行空气流量调整以及参数修正。本发明将铜侧吹熔炼过程多相物料的迁移传递行为以数值化的方式展现，更好的揭示了铜侧吹熔炼过程多相物料的迁移传递规律。
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公开(公告)号：CN113033705B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110436304.2
申请日：2021-04-22
申请人： 江西理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/00
摘要： 一种基于模式识别的铜转炉吹炼造渣期终点智能判断与校验方法，首先对获取的吹炼渣图像、炉口火焰图像进行预处理，再利用VGG16网络构建迁移学习模型以预测出转炉吹炼渣后期图像；而后提取转炉吹炼渣后期图像特征信息作为支持向量机预测模型的输入，构建基于粒子群优化的支持向量机预测模型，用以预测铜转炉吹炼造渣期终点；最后提取炉口火焰图像特征信息作为校验模型输入，构建基于火焰图像特征信息的校验模型，以判别炉口火焰图像所处阶段，进而验证预测的铜转炉吹炼造渣期终点，本发明能够避免人工判断铜转炉吹炼造渣期终点存在的误差，有效提高铜转炉冶炼终点命中率，从而提高生产效率，降低成本。
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