造渣导致钢流夹渣现象不可避免,为了控制钢水的纯净度,需要实时检测出钢钢流中的钢渣比例。本论文深入分析和比较了国内外钢流夹渣检测方法的优缺点,结合国内转炉炼钢工艺流程现状,研究了基于机器视觉的钢流夹渣检测方法。本文在黑体辐射理论基础上,分析和比较了红外波段内钢渣和钢水辐射差异,综合硬件设备成本因素,选取红外波段摄像机作为钢流视频源捕获设备,利用C++语言编写程序驱动采集设备捕获钢流视频帧数据。通过分析和比较图像增强算法和图像分割算法对典型钢流夹渣图片的处理效果,尝试提出了两种钢流夹渣检测算法模型,第一种算法模型采用本文改进的基于目标和比例因子n1×n2：的一维OTSU算法或二维准分OTSU算法直接处理,第二种算法模型采用先进行图像增强处理,再利用本文改进的基于目标和比例因子n1×n2的一维OTSU算法或二维准分OTSU算法处理。本文提出的算法模型处理钢流夹渣图片后可得到较好的分割阈值,可用于准确计算钢流中的钢渣比例。本文尝试提出的钢流夹渣检测方法在实验室环境下通过了试验测试,达到了预期实时性、准确性、稳定性的要求。