【摘 要】
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基于板坯连铸结晶器温度在线监控系统,在实现结晶器温度及其变化速率＂热成像＂的基础上,借助阈值分割算法对温度变化的可疑区域进行提取,并采用八连通判别算法对异常区域进行区
【机 构】
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大连理工大学材料科学与工程学院,东北电力大学机械工程学院,江苏沙钢集团
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基于板坯连铸结晶器温度在线监控系统,在实现结晶器温度及其变化速率＂热成像＂的基础上,借助阈值分割算法对温度变化的可疑区域进行提取,并采用八连通判别算法对异常区域进行区分和标记,开发基于计算机图形学的结晶器黏结漏钢可视化预报方法。以此为基础,从异常区域的位置、扩展、移动以及形状等方面,归纳和提炼结晶器黏结的共性特征,并与伪黏结进行区分。实验结果表明：基于图像处理的黏结漏钢预报方法,能够将伪黏结有效剔除,直观呈现异常发生和传播的全部过程及其典型特征,为异常在线诊断和准确预报提供先进手段,对于促进连铸生产的智能
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