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研發 | 基于機器視覺的火焰燃燒狀態智能識別系統

 

退火爐煙囪的作用是將爐內廢氣中的氫氣燃燒,生產過程中爐內廢氣從煙囪排出,
經過煙囪出口點火系統進行點燃并燃燒, 而該煙囪燃燒過程缺少火焰檢測設備,當煙囪出現異常火焰熄滅時,
氫氣會從煙囪中溢出。目前, 國內大多數鋼廠廠區內通過崗位人員來人工識別火焰狀態。
如果煙囪熄滅時無法第一時間發現,可能會導致大量氫氣溢出到廠房內,存在重大安全隱患。


2020年(第二十二屆)全國煉鋼學術會議

-某工廠現場火焰狀態圖-


      由于現場環境溫度高、火焰較散、顏色比較暗淡等原因,傳統的火焰檢測設備無法精確地檢測現場火焰。我司在退火爐煙囪增加火焰燃燒狀態智能識別系統, 通過機器視覺和深度學習技術(深度卷積神經網絡、注意力機制、小樣本、樣本有效擴增等)實現現場火焰精確檢測,提供安全可靠的火焰狀態報警。 現場安裝的工業相機以24小時無人值守監測煙囪火焰燃燒狀態。基于深度學習的火焰檢測模型可以自動檢測、定位并分割火焰目標,計算火焰面積,根據給定閾值判斷火焰有無或等級。

專家工作站

火焰檢測效果示意

      基于機器視覺開發火焰燃燒狀態智能識別系統,可以自動識別退火爐煙囪火焰燃燒狀態,
實時檢測火焰燃燒面積,確保火焰正常燃燒,杜絕火焰異常熄滅導致氫氣泄露引發的安全事故。


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