红外智能巡检机器人在铜电解过程中的应用

刘金泉，罗明辉

（江西铜业集团有限公司 贵溪冶炼厂，江西 贵溪 335424）

1 引言

当前，新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇， “中国制造2025”指出“依托优势企业，紧扣关键工序智能化、关键岗位机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链优化，建设重点领域智能工厂、数字化车间。在基础条件好、需求迫切的重点地区、行业和企业中，分类实施流程制造、离散制造、智能装备和产品、新业态新模式、智能化管理、智能化服务等试点示范及应用推广。”

目前国内铜冶炼行业在电解铜生产时，必须耗费大量人力进行电解槽故障极板的人工识别，每天倒班的人员进行着枯燥重复的简单劳动，检验效率低。

江铜集团经过国内外调研，率先科研立项，采用智能机器人+红外巡检技术［1］，通过轨道机器人完成重复劳动，采用机器视觉技术、图像处理技术等高科技手段，通过电脑自动识别，实现精准和高效。

2 红外智能巡检机器人

2.1 红外智能巡检机器人的组成

红外热成像仪基本原理：红外线热成像仪是利用红外探测器、光学成像物镜及光机扫描系统（或者焦平面技术）接受被测目标的红外辐射能量分布图形反应到红外探测器的光敏元件上，在光学系统和红外探测器之间，有一个光机扫描机构被检测物体的红外热成像进行扫描，并聚焦在单元或分光探测器上，由探测器将红外辐射能转换成电信号，经放大处理，转换成标准视频信号通过电视屏或检测器显示红外图像。

红外热成像智能巡检机器人是一套具有集成短路和槽温在线监测两大功能的高精度智能红外测控系统，该系统由巡检机器人［4-5］、无线通讯网络、主控后台、手持终端等共四个部分组成，如图1 所示。该套系统的核心技术是通过红外成像设备对电解槽工作温度进行在线采集、传输和智能算法分析。

红外智能巡检机器人的运行流程如下：

主控后台按照设定的巡检周期将巡检指令通过无线通讯网络发送给巡检机器人，巡检机器人接到巡检指令后对槽面区域进行红外扫描，扫描过程中将扫描的信息通过无线通讯网络实时传送到主控后台，主控后台对当前的扫描信息进行实时在线分析，将分析的结果通过无线通讯网络发送到手持终端，作业人员通过查看手持终端上的信息，对问题进行逐一处理，并将处理完的信息通过无线通讯网络反馈到主控后台。

图1 红外热成像巡检智能机器人的组成

2.2 贵冶电解车间红外智能巡检机器人的布局

在贵冶电解车间三系列西系统南跨区域，安装了上述红外智能巡检机器人，如图2 所示。实现对该区域长120m，宽30m 内的256 个电解槽进行实时智能监控。

为了保证该区域256 个电解槽都能进行有效的监控到，其该区域的运行路径设为“S”型，红外智能巡检小车从起始点运行到终点位置后，再由终点位置返回的起始点位置，完成一次扫描过程。

图2 吊架系统总体布局图

3 人工高斯计与红外智能巡检机器人槽面检测的对比

3.1 人工高斯计槽面检测

在铜电解过程中阴极板经常会出现短路［7］和凉烧［2］现象，为了减少短路、凉烧现象对电解过程产生影响，每天必须有专人利用高斯计对槽面所有电解槽进行拖短路处理。人工高斯计槽面检测是利用高斯计在每槽电铜的耳部进行拖移，当某处的磁场发生较大幅度变化时，通过高斯计的磁场强弱指示灯来识别当前位置的极板是否出现短路和凉烧现象。

由于人工拖短路每天都要进行5 次，每次处理都要花费2～3h。在长时间的作业会出现疲劳，而且作业环境温度高也给现场作业人员带来更大的劳动强度。在拖短路个过程中人工拖行的位置不能保证一致，拖行位置的偏差导致检测的磁感应强度出现误差，最终有可能出现没有检测到的短路或凉烧极板的现象。

人工高斯计检测缺陷：纯人工作业，劳动强度大；作业时间长，作业效率低；人工拖表测量位置不一致，造成测量结果误差大。

3.2 红外智能巡检机器人槽面检测

红外智能巡检机器人沿固定轨道对区域进行红外图像连续扫描［3］，通过高速无线通讯传输数据至后台，后台主控计算机首先建立过温区域图像特征库，然后实时分析红外图像，通过算法校正实时的温度并寻找红外图像中的匹配区域，发现有异常极板后启动图像分析模块，识别故障极板及所在电解槽外形，定位故障极板位置。将检测的结果自动打印出故障极板报表，引导现场处理人员找到超温极板。

表1 检测对比统计

利用智能巡检机器人对作业区域扫描一次只需要20 min，人员只需要对温度存在问题的极板进行确认并对其进行相应的处理。由于智能巡检机器人检测一次的时间较短，我们可以增加每天检测的次数，可以将多次的检测结果形成温度变化趋势图，通过分析该区域的温度变化趋势来更好的对槽面温度的进行管理。同时智能巡检机器人每天只需要下达一次任务，任务生成后便会按照任务的要求自动对该区域进行全天候的扫描检测，不在需要人为干预，大大减低了员工的劳动强度，提高了槽面拖短路的效率。

智能巡检优点：机器人智能化程度高，取代人工；可持续作业，作业效率高；检测识别精度高,系统可开展趋势分析,实现预防维修。

3.3 检测对比

我们利用高斯计拖表和红外智能巡检机器人对统一区域电解槽进行检测，再利用手持式红外成像仪对两个设备测量的温度结果进行确认。每组电解槽共有16 槽，每槽共有54 块阴极板和55 块阳极板，检测的对象为阴极板。其检测结果如表1 所示。

由表1 的统计结果可以看出，通过对第4 组、第8 组和第12 组的测试，人工用高斯计拖表查出15 处短路故障极板，红外智能巡检小车也查出了15 处同样位置的故障极板，且红外智能巡检小车检测出3 处短路初期故障，其极板其温度约在100℃，对这3 处温度进行持续跟踪测量发现，后期会发展成短路极板。我们通过短路初期的温度进行特征处理，形成短路初期温度特征库，对符合短路初期特征库的进行预判，通过对短路初期的极板进行提前处理，减少短路极板生成的末期量，进一步有效的提高电解的电流效率［7］。

4 结语

通过红外智能巡检小车在铜电解精炼过程中出现的短路极板温度的探索与研究，该设备在铜电解精炼过程电解槽面的管理中发挥出很大的优势，不仅可以提高槽面短路处理作业的效率还可以减少员工的劳动强度，进一步提升了电解槽面智能化管理的程度。该系统平台的运用可以不断的优化包括红外原始图像灰度分析算法、图像边缘提取算法、短路极板的温度特性及形成查找算法、自动积累故障特征库的算法等。该设备具有广阔的运用前景。