电熔镁砂具有熔点高、结构致密、抗氧化性强、化学性能稳定等特性,是重要的战略性原材料。在我国,高品位的电熔镁砂的制备主要是通过电弧炉熔炼再结晶。熔炼过程可人为分为加料、正常熔炼和欠烧等工况。其中加料和正常熔炼工况是正常工况,欠烧是一种异常工况,它会影响产品品质和生产安全。目前,工厂中欠烧工况的判断主要靠人工巡检,工人观察镁炉炉口火焰的形态、亮度、颜色等特征,根据经验来判断是否会发生欠烧。而人工巡检易受工人经验和主观因素的影响,导致产品质量不稳定、设备生产效率低等问题。电熔镁炉熔炼过程中,不同工况下炉口火焰的颜色、形态等特征会有显著差异,这为通过视频图像自动地判断欠烧工况提供了可能。图像蕴含丰富的工况信息,通过火焰的形态、颜色等特征分析,实现欠烧工况的感知,能够有助于降低工人巡检的劳动强度、确保安全生产,具有显著的应用意义。针对电熔镁炉欠烧工况识别存在的问题,本文采用图像特征提取和随机配置神经网络的最新研究成果,对电熔镁炉欠烧工况识别进行了研究。主要工作如下:1)结合电熔镁炉工艺原理和操作人员的经验,分析了电熔镁炉生产主要工况的可视化特征。从大量的历史视频数据中选择各个工况的样本数据,进行了数据的预处理和工况标定,形成用于建模的数据集。2)结合欠烧的可视化特征,设计了五个量化特征（火焰区域面积、整幅图像颜色平均值、火焰区域颜色平均值、火焰亮度区域颜色总数和火焰亮度）;提出基于多变量图像分析方法的电熔镁炉视频图像特征提取技术。3)以带标签的镁炉监控视频段的特征数据作为输入,采用鲁棒随机配置网络建立了欠烧工况的分类器模型,与BP神经网络、随机权神经网络和基于决策树的AdaBoost分类器进行了算法性能的比较研究。4)设计并实现了基于鲁棒随机配置网络的电熔镁炉欠烧工况识别演示软件。实现了视频预处理功能、炉口感兴趣区域提取功能、火焰图像特征提取功能和分类器识别结果演示功能。