基于機器視覺的鎢冶煉過程鎢離子濃度在線檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、在鎢離子交換冶煉生產(chǎn)過程中，料液中的鎢離子（3WO）濃度的變化直接反映冶煉生產(chǎn)過程及質(zhì)量。但在實際生產(chǎn)中，對鎢離子濃度的檢測主要由人工取樣再到化驗室化驗分析。人工取樣分析方法存在不連續(xù)、非實時和重復性差等問題，導致生產(chǎn)控制不及時,生產(chǎn)過程及產(chǎn)品質(zhì)量不一致等現(xiàn)象。
　　本文以鎢冶煉過程為背景，針對離子交換過程中人工取樣化驗分析鎢離子濃度存在的問題，應用機器視覺技術(shù)研究鎢離子濃度在線檢測方法，分析了人工取樣化驗分析過程的特點及影響因素

2、，按在線檢測分析的要求重組優(yōu)化了適應于現(xiàn)場在線分析的檢測流程，構(gòu)建了集取樣制樣和在線檢測分析于一體的鎢離子濃度在線檢測分析系統(tǒng)，研究了相應的圖像特征分析與粒子群算法（PSO）優(yōu)化的最小二乘支持向量機回歸（LSSVR）預測模型。本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下：
　?。?）分述了基于機器視覺的鎢離子濃度在線檢測系統(tǒng)的基本原理，建立了集取樣制樣和在線檢測分析于一體的鎢離子濃度在線檢測系統(tǒng)總體方案、硬件設計，并分析了環(huán)境光照以及料液溫度對檢

3、測分析精度的影響。
　?。?）應用HALCON系統(tǒng)實現(xiàn)了本在線檢測分析系統(tǒng)的圖像處理功能。借助中值濾波方法消除了環(huán)境和設備噪聲對檢測圖像的干擾；根據(jù)鎢離子濃度與料液色度的對應關(guān)系，將圖像變換到HSI空間，由小波變換對料液圖像進行分解，基于多尺度Retinex算法對低頻圖像進行增強，實現(xiàn)了圖像的光照補償；應用OTSU算法對圖像的S分量進行分割，便于目標區(qū)域的特征提取和分析，從而獲得了表征鎢離子濃度的圖像特征參數(shù)H、S、I均值。

4、>　　（3）對存在干擾元素的料液濃度圖像信息，運用PSO優(yōu)化的LSSVR建立了鎢離子濃度預測模型，以提高檢測分析精度和實時性。
　?。?）在上述研究的基礎(chǔ)上，應用LabVIEW開發(fā)了離子交換過程鎢離子濃度在線檢測分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有實時檢測、超量分析、報警和數(shù)據(jù)共享等功能。
　　試驗表明，本文設計的基于機器視覺的鎢冶煉過程鎢離子濃度在線檢測系統(tǒng)實時性好，精度較高，重復性好,預測模型泛化能力強，相對誤差在3％以內(nèi)，符合工藝要求