基于热红外测温技术的高温熔融金属罐动态测温系统

方勃 胡昕 罗涛 张梦辉 明平寿

摘要：为提升钢铁企业在铁水、钢水等高温熔融金属生产过程中金属罐容器的安全性，设计开发了一套基于热红外测温技术的动态测温系统，系统在液态金属生产区域的铁路运输沿线、转炉炉前、连铸区进行热红外监控摄像头布点，对液态金属生产过程中铁水罐、钢水罐、转炉等各类高温熔融金属罐进行全流程实时热红外视频监控，系统后台应用机器视觉技术，对红外监控视频流中经过的高温金属罐进行动态识别与捕捉，应用文字识别技术获取罐号，自动分析物体轮廓并找到金属罐表面温度最高点，提前发现事故隐患并报警，实现了对液态金属生产过程中的高温金属罐的全过程的自动化、无人化监测。

关键词：热红外测温;机器视觉;液态金属

中图分类号：TP391.4    文献标识码：A    文章编号：1007-9416（2020）10-0000-00

0 引言

铁水罐、钢水罐、轉炉等各类高温熔融金属罐是钢铁企业在液态金属生产过程使用到的重要设备，其安全性关乎整个生产秩序的安全、稳定运行。铁水、钢水这些高温金属液体在冶炼、转运、制造和加工处理过程中，一旦金属罐容器发生耐火材料破损、脱落等缺陷，则极易发生泄露、爆炸，造成烧伤、烧死、或者高温窒息等事故。金属罐容器安全始终贯穿液态金属风险监控主线，杜绝事故发生，发展智慧钢铁智能制造，是钢铁企业重点建设内容[1]。

高温熔融金属罐的耐火材料缺陷用肉眼从其外观并不容易直接观察到，一种方法是罐体上安装大量的温度传感器[2]，但这种方法只能用于转炉这种固定容器，而不能用于铁水罐、钢水罐这种需要运输和起吊的容器，并且只能测固定的几个点，对容器表面随机出现的高温点无法有效防范;还有一种方法是采用人工参与的红外测温[3-5]，安排工作人员在固定场合的工作现场停止金属罐运动，然后用手持热红外成像测温仪或者红外摄像头对金属罐进行表面测温，通过观察罐体表面温度分布，检查是否存在异常高温点，从而提前发现缺陷的存在，检查完后对金属罐放行，这种方法不仅费时费力、效率低下，而且也无法反映整个液态金属生产过程中的金属罐的动态温度情况，因此存在较大的安全漏洞。

本系统综合应用热红外测温、机器视觉等先进技术，在液态金属生产区域的铁路运输沿线、转炉炉前、连铸区等液态金属生产过程中涉及到的各种金属罐必经之处进行热红外监控摄像头布点，通过智能化数据分析后台对热红外视频数据进行实时分析，实现了对铁水罐、钢水罐、转炉等各类高温熔融金属罐的动态识别与捕捉、实时测温、自动报警，充分满足了钢铁企业对金属罐安全进行全流程自动化、无人化监测的需求，同时也极大提升了液态金属生产过程的安全性。

1 系统架构

系统包括数据查询接口、数据库、数据分析后台、热红外成像装置，其中热红外成像装置用以采集铁水运输机车视频画面并将其传输到数据分析后台，数据分析后台接收热红外成像装置的视频数据进行实时分析并将结果传输到数据库中进行存储，查询接口可以调用数据库中的数据从而将温度信息和现场画面呈现给查询用户，如图1所示。

2 系统功能

系统接入钢厂液态金属总线相关热红外摄像头视频，根据捕捉对象的不同预先设定不同捕捉参数的对视频中铁水罐、钢水罐、转炉等动态运动物体进行识别与抓取，同时对抓取的对象图片进行实时分析及报警。

2.1 参数设定

针对高温熔融金属罐的各项抓图相关参数包括对象温度区间、对象特征图、判决阈值等。

“对象温度区间”用于物体与背景的分离，在此温度区间内的大块物体进入画面之后就会触发识别程序，并和模板进行匹配，根据经验可设置为60°～250°，就可以很好的将金属罐和背景区分开来，环境温度即便是夏季一般也不会高于60°。

“对象特征图”通常采用一个外形比较标准的金属罐画面的二值图，用来作为匹配模板，匹配的时候先采用Canny算法提取其边缘轮廓[6-8]，然后与实际画面中对象的边缘轮廓进行Hu矩相似度匹配[9-11]，相似度高低用于辅助判决画面中的物体是否是金属罐，通过这种方式将画面中可能出现的机车、汽车等其它高温物体进行排除。

“判决阈值”用于确定抓拍时机，根据物体进入、抓拍、离开的不同情形分为三组阈值，每种情况包括形状、位置、面积三个阈值，表示实时识别的物体的轮廓和模板轮廓的偏差比值。进入的情况表示实时识别的物体的轮廓和模板轮廓的偏差比值三个阈值都小于进入阈值的时候，表示物体的到来，等待抓拍;当偏差比值都小于抓拍阈值，则进行抓拍;当偏差比值有一个值大于离开阈值，则表示物体已经离开，等待检测下一个物体的到来。

2.2 动态实时捕捉

当目标对象进入画面，根据对象温度区间取出画面中最大的连通区域对象，后台实时演算对象的轮廓形状、位置、面积、运动方向等，然后根据判决阈值判断是否是金属罐以及是否就位[12]，如果判决是金属罐并且就位，则对画面进行抓拍，抓拍完成后监视对象是否离开，判断对象离开后接着监测后面的对象，从而实现连续不断的自动监测。

2.3 对象分析与报警

对抓拍到的对象图片应用文字识别技术获取罐号[13]，同时分析对象轮廓并找到其温度最高点温度，根据预设的温度越限报警阈值，判断对象温度是否越限，越限则进行报警，报警信息具体到罐号、时间、地点、温度值。

3 应用案例

本系统已在多个钢厂上线运营，本节以在宝武集团鄂城钢铁有限公司的应用为例，展示系统在铁水罐车运输过程的对铁水罐温度进行监测的整个过程。

（1）设定好抓拍模板和判决阈值，如图2所示。

（2）等待罐车经过。以下图界面中最上面两个画面为例，两个热红外摄像头布置于铁水罐罐车运输必经铁路线同一地点的两侧，“棒三对面”为主抓摄像头，画面中间白色轮廓为铁水罐模板，“棒三”为协同抓拍摄像头。

（3）罐车到来，系统自动将铁水罐的实时轮廓和最高温点标识出来，后台实时演算轮廓形状、位置、大小等，结合设定的阈值判断是否是铁水罐以及是否就位，发现目标是铁水罐并且就位后进行抓拍，同时记录最高温点温度并保存图片。如图3所示。

（4）抓拍完成后监视物体是否离开，判断离开后接着监测后面的铁水罐。

（5）连续抓取铁水罐和罐号图片。

（6）罐车等其它高温物体经过不会误触发抓拍。

（7）铁水罐号识别程序通过保存的图片自动完成罐号识别，如图4所示。

（8）根据记录下来的每个铁水罐的最高温点温度和罐号，判断温度是否越限，如果越限则触发报警。

4 结论

本系统综合利用热红外测温技术、机器视觉技术、计算机图形分析技术、文字识别技术，对覆盖液态金属全流程的红外摄像视频流进行实时分析，动态捕捉经过画面的金属罐对象，分析物体轮廓及测温，结合测温结果、罐号识别结果以及各类金属容器的温度安全指标，当温度越限的时候进行自动报警，实现了全过程无人化监测，不仅极大提升了液态金属生产的安全性，也很好满足了钢铁企业对减员增效的要求。

参考文献

[1]蔡国强.炼钢转炉区域的安全策略研究[J].科技经济导刊，2002（19）：234.

[2]胡滨，郝树虹，任科社.一种转炉本体多点测温方法[P].中国专利利：CN110669896A，2020-01-10.

[3]周越.红外测温系统在炼钢中的应用[J].电子技术设计与应用，2018，47（11）：102-104.

[4]翟丹.一种铁水罐罐体温度检测系统[P].中国专利：CN210523809U，2020-05-15.

[5]许毅，赵纪民.铁水罐安全监控与预警系统[P].中国专利：CN203178744U，2013-09-04.

[6]郭志彪，段为.基于OpenCV的边缘检测技术研究[J].现代计算机，2017（15）：29-32.

[7]许宏科，秦严严，陈会茹.一种基于改进Canny的边缘检测算法[J].红外技术，2014（3）：210-214.

[8]张彬，司璇，金飞.一种改进型Canny图像边缘检测方法[J].中国传媒大学学报（自然科学版），2011（2）：39-42.

[9]陳泽宁，张学习，彭泽荣，等.基于机器视觉的工件定位和识别[J].电子科技，2016，29（4）：99-103.

[10]张琪，屈严，董志芳.改进的统一Hu矩在图像目标识别中的应用[J].电子电路设计分析及应用，2012，35（6）：679-682.

[11]徐学强，汪渤，贺鹏.统一Hu矩及在电视图像目标识别中的应用[J].计算机工程与应用，2006（29）：213-215.

[12]王智军，王建华.多特征融合的图像目标跟踪方法[J].电光与控制，2017，24（11）：49-52，57.

[13]肖坚.基于学习的OCR字符识别[J].计算机时代，2018（7）：48-51.

收稿日期：2020-08-28

作者简介：方勃（1977—），男，湖北武汉人，硕士学位，工程师，研究方向：机器视觉在智慧制造中的应用。

Dynamic Temperature Measurement System of High Temperature Molten Metal Tank based on Thermal Infrared Temperature Measurement Technology

FANG Bo2，HU Xin1，LUO Tao1，ZHANG Meng-hui2，MING Ping-shou2

（1.Echeng Iron and Steel Co.， Ltd of Baowu， Ezhou Hubei  436001;2.Wuhan Surveying-Geotechnical Research Institute Co.， Ltd of MCC， Wuhan Hubei  430080）

Abstract： In order to improve the safety of metal tanks and containers in the production process of molten metal such as molten iron and molten steel， a set of dynamic temperature measurement system based on thermal infrared temperature measurement technology was designed and developed. The system distributed thermal infrared monitoring cameras along the railway transportation line in the liquid metal production area， in front of the converter furnace and the continuous casting area All kinds of high-temperature molten metal tanks， such as converter， converter， etc.， are monitored by real-time thermal infrared video. Machine vision technology is applied in the background of the system to dynamically identify and capture the high-temperature metal tanks passing through the infrared monitoring video stream. The character recognition technology is used to obtain the tank number， automatically analyze the object contour and find the highest temperature point on the surface of the metal tank， so as to discover the potential accident and alarm in advance The automatic and unmanned monitoring of the whole process of high temperature metal tank in the production process of liquid metal has been realized.

Keywords： Thermal infrared temperature measurement; machine vision;liquid metal