摘要：武鋼CSP條材廠一煉鋼分廠3號連鑄機存在由于連鑄坯斷面規(guī)格大導致連鑄坯表面低溫從而無法使用傳統(tǒng)紅外相機定尺切割的問題，通過使用本文提出的基于可見光相機的連鑄坯智能識別、精確定尺、準確切割方法對該連鑄機的連鑄坯進行的在線實車切割實驗表明，該方法可有效克服該問題，并使在線實車定尺切割精度完全達到了武鋼業(yè)主預期的2厘米精度。表明該方法具有良好的鑄坯長度檢測能力、鑄坯精確定尺切割能力以及連鑄在線應用能力。

關鍵詞：連鑄坯;定尺;切割;在線應用;可見光

Abstract： The No. 3 continuous casting machine of No. 1 steelmaking branch of CSP strip plant of WISCO has the problem that it is impossible to use the traditional infrared camera for fixed length cutting because the surface temperature of continuous casting slab is too low due to the large section specification of continuous casting slab. By using the continuous casting slabs Intelligent identification， accurate sizing and cutting method based on visible light camera that proposed in this paper， the online real cutting experiment of the continuous casting slab of the casting machine shows that this method can effectively overcome the above problem and make the online real fixed length cutting accuracy fully reach the accuracy of 2 cm that expected by WISCO. The result shows that this method has a good ability of slab length detection， slab accurate cutting and factory online application.

Keywords： continuous casting slab; sizing; cutting; online application; visible light

1、背景技術

煉鋼廠冶煉的鋼水經連鑄機連續(xù)澆鑄為鋼坯，鋼坯根據下工序的需要切割為一定長度的鑄坯[1]，即在連鑄鋼坯生產線上，往往需要對連鑄機生產出的連續(xù)坯流按成品鋼坯長度要求進行在線定尺檢測和切割。前者是通過連鑄機后拉坯機速度積分計算或成像識別技術獲得坯流端面位置相對于火焰切割機起始切割點的在線長度作為鋼坯在線檢測長度。后者是當鋼坯在線檢測長度到達要求的成品鋼坯長度附近時，啟動火焰切割機對坯流進行夾緊及同步切割，以使鋼坯長度獲得要求的成品鋼坯長度。鑄坯切割定尺能否達到標準要求（即定尺合格率）關系到連鑄機能否向下一道工序提供合格產品。鑄坯定尺長于標準定尺，則浪費坯料，短則成為廢品，因此，鑄坯定尺合格率成為合格連鑄坯的一項重要指標[2]。而鋼坯在線檢測長度即鋼坯在線定尺值的精度是影響切割出的成品鋼坯長度是否達到要求精度的一個關鍵因素。

通過連鑄機后拉坯機速度積分計算鋼坯在線定尺值的缺點在于，一是當拉坯機與坯流之間有滑動時，鋼坯定尺值精度會較低，二是在生產尾坯時，由于坯流已經與拉坯機脫離接觸，將無法通過拉坯機速度積分計算出鋼坯定尺值，即拉尾坯時，拉矯機與鑄坯不接觸，此時由操作人員通過操作臺對尾坯進行手動處理[3]。手動定尺切割鑄坯存在著五個方面的問題：一是定尺合格率低，最高僅為7O%;二是燃氣長期燃放浪費嚴重;三是切割后運坯輥道切損嚴重，更換頻繁;四是一、二組運坯輥道電機因輥道積渣太多，過載燒損嚴重;五是切割工人勞動強度大，勞動生產率低[4]。

通過紅外成像識別技術獲得坯流端面位置相對于火焰切割機起始切割點的在線長度作為鋼坯在線檢測長度是傳統(tǒng)常用的鋼坯在線定尺值檢測方法。該方法雖然在生產尾坯時也可以得到鋼坯定尺值，但僅適用于連鑄坯表面溫度足夠高的工況，對于由于連鑄坯斷面規(guī)格大或火焰切割機離連鑄機較遠導致連鑄坯表面低溫的工況，這種傳統(tǒng)的紅外定尺方法將無法繼續(xù)使用。

2、基于可見光攝像的連鑄坯智能切割定尺方法

本文提出了一種基于可見光攝像的連鑄坯智能切割定尺方法。該方法可有效克服上述傳統(tǒng)技術的缺陷，它通過使用基于可見光的高清攝像頭對連鑄坯端面位置進行在線拍攝后，采用智能算法對所拍攝圖片內連鑄坯端面位置進行精確定位檢測以獲得更高精度的鋼坯在線定尺值，實現(xiàn)對連鑄坯長度尺寸良好的在線檢測和精確的定尺切割。適用于由于連鑄坯斷面規(guī)格大或火焰切割機離連鑄機較遠導致連鑄坯表面低溫而無法使用傳統(tǒng)紅外定尺方法的工況，以及使用拉坯機速度積分計算鋼坯在線定尺值時鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產尾坯時通過拉坯機速度積分計算獲得鋼坯在線定尺值的工況。

其具體實現(xiàn)過程如以下步驟：

步驟1：使用圖片標注訓練神經網絡確定可見光攝像頭拍回畫面內鑄坯端面的大致位置。如圖1先使用圖片標注工具（例如LabelImg）標注可見光攝像頭拍回圖片內鑄坯端面大致位置，再使用標注圖片訓練可識別鑄坯端面大致位置的神經網絡（例如yolo），最后使用訓練后的神經網絡識別出鑄坯端面大致位置。

步驟2：使用彩色邊緣檢方法確定鑄坯端面邊緣的準確位置。如圖2所示，在可見光攝像機拍攝回的每個彩色RGB畫面內，沿著鑄坯端面運行的軌跡設置一條直線（即圖2中的直線1），直線方向與鑄坯運行方向一致，如圖2所示，沿著該直線設置兩個相鄰的矩形框（即圖中左矩形4和右矩形5），使左矩形右邊框的中點與右矩形左邊框的中點重合，通過保持重合中點在直線上并從直線起點沿著鑄坯運行方向（圖2中鑄坯運行方向為從左向右）移動重合中點來移動這兩個矩形框，圖2中左矩形2是通過步驟1獲得的鑄坯端面大致位置，將該矩形沿鑄坯運行方向移動該矩形的半寬距離得到圖2中右矩形3，圖2中右矩形3左邊框與直線1的交點將作為圖2中左矩形4和右矩形5重合中點的移動起點，圖2中右矩形3右邊框與直線1的交點將作為圖2中左矩形4和右矩形5重合中點的移動終點，通過在直線1內從重合中點移動起點開始移動重合中點，至多到重合中點移動到移動終點為止移動左矩形4和右矩形5的重合中點并計算左矩形4和右矩形5內各自所有像素點的R、G、B平均值，假設左矩形4和右矩形5內各自所有像素點的R、G、B平均值分別為R11、G11、B11，R12、G12、B12，通過本文提出的以下歸一化公式計算左矩形4和右矩形5的相似度XSD1=1-（|R11-R12|+|G11-G12|+|B11-B12|）/（255*3），當相似度XSD1首次低于設置的閥值FZ1時，即認為左矩形4和右矩形5公共邊與直線1的交點（即重合中點）為檢測到的鑄坯端面邊緣位置點1。

步驟3：使用增強的彩色邊緣檢方法二次確定鑄坯端面邊緣的準確位置。如圖3所示，在可見光攝像機拍攝回的每個彩色RGB畫面內，沿著鑄坯端面運行的軌跡設置一條直線（即圖3中的直線1），直線方向與鑄坯運行方向一致，如圖3所示，沿著該直線從直線起點開始設置兩個相鄰的矩形框（即圖中左矩形4和右矩形5），使左矩形4右邊框的中點與右矩形5左邊框的中點重合，通過保持重合中點在直線上并從直線起點沿著鑄坯運行方向（圖3中鑄坯運行方向為從左向右）移動重合點來移動這兩個矩形框，圖3中左矩形2是通過步驟2獲得的鑄坯端面大致位置，將該矩形沿鑄坯運行方向移動該矩形的半寬距離得到圖3中右矩形3，圖3中右矩形3左邊框與直線1的交點將作為圖3中左矩形4和右矩形5重合中點的移動起點，圖3中右矩形框3右邊框與直線1的交點將作為圖3中左矩形4和右矩形5重合中點的移動終點，通過在直線1內從重合中點移動起點開始移動重合中點，至多到重合中點移動到移動終點為止移動左矩形4和右矩形5的重合中點并計算左矩形4和右矩形5內各自所有像素點的R、G、B平均值，假設左矩形4和右矩形5內各自所有像素點的R、G、B平均值分別為R21、G21、B21，R22、G22、B22，通過本文提出的以下歸一化公式計算左矩形4和右矩形5的相似度XSD2=1-（|R21-R22|+|G21-G22|+|B21-B22|）/（255*3），當相似度XSD2首次低于設置的閥值FZ2時，即認為左矩形4和右矩形5公共邊與直線1的交點（即重合中點）為左矩形4和右矩形5檢測到的鑄坯端面邊緣位置點2。如圖3所示，沿著該直線從直線終點開始設置另兩個相鄰的矩形框（即圖中左矩形6和右矩形7），使左矩形6右邊框的中點與右矩形7左邊框的中點重合，通過保持重合中點在直線上并從直線終點逆著鑄坯運行方向（圖3中鑄坯運行方向為從左向右）移動重合中點來移動這兩個矩形框，圖3中右矩形3右邊框與直線1的交點將作為圖3中左矩形6和右矩形7重合中點的移動起點，圖3中右矩形3左邊框與直線1的交點將作為圖3中左矩形6和右矩形7重合中點的移動終點，通過在直線1內從重合中點移動起點開始移動重合中點，至多到重合中點移動到移動終點為止移動左矩形6和右矩形7的重合中點并計算左矩形6和右矩形7內各自所有像素點的R、G、B平均值，假設左矩形6和右矩形7內各自所有像素點的R、G、B平均值分別為R31、G31、B31，R32、G32、B32，通過本文提出的以下歸一化公式計算左矩形6和右矩形7的相似度XSD3=1-（|R31-R32|+|G31-G32|+|B31-B32|）/（255*3），當相似度XSD3首次低于設置的閥值FZ3時，即認為左矩形6和右矩形7公共邊與直線1的交點（即重合中點）為左矩形6和右矩形7檢測到的鑄坯端面邊緣位置點3。當鑄坯端面邊緣位置點2與鑄坯端面邊緣位置點3的距離小于閥值FZ4時，即認為以鑄坯端面邊緣位置點2與鑄坯端面邊緣位置點3為兩端點構成的直線段的中點為本步驟檢測到的鑄坯端面邊緣位置點4。

步驟4：獲得對可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點。設對可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點為XA，則如果步驟2檢測到了的鑄坯端面邊緣位置點1，則對可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點XA=步驟2檢測到的鑄坯端面邊緣位置點1，否則，如果步驟3檢測到了的鑄坯端面邊緣位置點4，則對可見光攝像頭拍攝圖像分析得到的鑄坯端面邊緣位置點XA=步驟3檢測到的鑄坯端面邊緣位置點4。

步驟5：使用智能方法對檢測延時導致的定尺檢測值延遲誤差進行補償。在可見光攝像機拍攝回的每個彩色RGB畫面內，根據步驟4得到的鑄坯端面邊緣位置點XA定時計算出鑄坯端面邊緣位置點XA的移動速度VA，對VA進行過濾及限幅處理得V，即當VA小于下限閥值VAL時，令V=0， 當VA大于上限閥值VAU時，令V=VAU，其他情況令V=VA，設定尺檢測值檢測延遲時間為DT1，得到檢測延時導致的定尺檢測值延遲誤差E1=V*DT1，設對可見光攝像頭拍攝圖像分析并對檢測延時導致的定尺檢測值延遲誤差進行補償后得到的鑄坯端面邊緣位置點為VS，則VS=XA+E1。

步驟6：使用智能方法提高定尺檢測值精度。記錄末次圖像處理完成得到步驟5鑄坯端面邊緣位置點VS時的時刻值TS，設當前時刻值為TA，則當前時刻圖像處理修正后的鑄坯端面邊緣位置點XB =VS+（TA-TS）*V，式中V為步驟5計算所得的鑄坯端面邊緣位置點XA的移動速度。該方法通過在兩次圖像處理之間附加對鑄坯端面邊緣位置點XA的移動速度積分來插值提高當前時刻定尺檢測值的精度。

步驟7：通過拉坯機速度積分計算得到的在線定尺檢測值P。在每次火焰切割機開始切割命令的上升沿，P歸零，之后通過拉坯機速度積分計算得到在線定尺檢測值P。

步驟8：初始化在圖像內定尺檢測值YB與步驟6鑄坯端面邊緣位置點XB之間對應關系。初始化期間，先令圖像內定尺檢測值YB=通過拉坯機速度積分計算得到的在線定尺檢測值P，再記錄下鑄坯端面在不同位置時的圖像內定尺檢測值YB與鑄坯端面邊緣位置點XB，作為它們之間初始化時的對應關系。

步驟9：通過使用圖像內定尺檢測值YB進行鑄坯切割時無廢料損失的鑄坯切割精度優(yōu)化。對于每種長度尺寸的鑄坯定尺值，設置好鑄坯切割長度目標值PS，根據步驟7所得鑄坯定尺檢測值YB與XB之間的初始化對應關系按在線XB插值計算出在線的YB并在YB達到鑄坯切割長度目標值PS附近時發(fā)出切割命令來切割出鑄坯;實際量出切割出鑄坯的實際長度A;得出該種長度尺寸的鑄坯定尺值切割精度優(yōu)化誤差DYB2=A-PS;將DYB2輸入定尺系統(tǒng)作為該種長度尺寸的鑄坯定尺值切割精度優(yōu)化誤差疊加到步驟8圖像分析檢測到的在線定尺檢測值YB上得到該種長度尺寸圖像分析檢測到的在線定尺檢測值YBS，即YBS=YB+DYB;之后在YBS達到鑄坯切割長度目標值PS附近時發(fā)出切割命令來切割出鑄坯。按步驟8所述YB與XB之間的初始化對應關系，步驟9的鑄坯切割精度優(yōu)化方法保證了在疊加鑄坯切割精度優(yōu)化誤差DYB2前，鑄坯定尺切割按照YBS=YB=通過拉坯機速度積分計算得到的在線定尺檢測值P進行切割，鑄坯切割精度較低但不會產生廢料，在疊加鑄坯切割精度優(yōu)化誤差DYB2后，鑄坯定尺切割按照YBS=YB+DYB2進行切割，鑄坯切割精度得到提高的同時亦不會產生廢料。

步驟10：實車切割驗證。武鋼CSP條材廠一煉鋼分廠3號連鑄機存在連鑄坯斷面規(guī)格大導致連鑄坯表面低溫無法使用傳統(tǒng)紅外定尺方法的問題，以及只使用拉坯機速度積分計算鋼坯在線定尺值時鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產尾坯時通過拉坯機速度積分計算獲得鋼坯在線定尺值的問題。通過使用本文提出的基于可見光的連鑄坯智能切割定尺方法對該連鑄機的連鑄坯的在線實車切割實驗（圖4、圖5是在線實車切割實驗過程截圖，圖4、圖5設定的目標切割長度為PS，定尺系統(tǒng)發(fā)出的切割信號為DQ，定尺系統(tǒng)檢測的鑄坯長度為YBS。從圖5看到，當鑄坯目標切割設定長度PS =5560.0毫米，系統(tǒng)檢測鑄坯長度YBS=5557.1毫米，定尺系統(tǒng)開始發(fā)出切割信號DQ=1。鑄坯切割后手動測量確認鑄坯實際長度A=5565.0毫米，實際切割精度=A-PS=5.0毫米）證明，該方法有效克服了由于連鑄坯斷面規(guī)格大或火焰切割機離連鑄機較遠導致連鑄坯表面低溫無法使用傳統(tǒng)紅外定尺方法的工況，以及使用拉坯機速度積分計算鋼坯在線定尺值時鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產尾坯時通過拉坯機速度積分計算獲得鋼坯在線定尺值的工況，定尺切割精度完全達到了武鋼業(yè)主預期的2厘米精度，表明該方法具有良好的鑄坯長度檢測能力、鑄坯精確定尺切割能力以及連鑄在線應用能力。

3、結論

武鋼CSP條材廠一煉鋼分廠3號連鑄機存在由于連鑄坯斷面規(guī)格大導致連鑄坯表面低溫從而無法使用傳統(tǒng)紅外相機定尺切割的問題，以及只使用拉坯機速度積分計算鋼坯在線定尺值時鋼坯在線定尺值精度較低且無法在生產尾坯時通過拉坯機速度積分計算獲得鋼坯在線定尺值的問題。通過使用本文提出的基于可見光相機的連鑄坯智能識別、精確定尺、準確切割方法對該連鑄機的連鑄坯進行的在線實車切割實驗表明，該方法可有效克服該問題，并使在線實車定尺切割精度完全達到了武鋼業(yè)主預期的2厘米精度。表明該方法具有良好的鑄坯長度檢測能力、鑄坯精確定尺切割能力以及連鑄在線應用能力。

參考文獻

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作者簡介：黃杏往（1983-）、男、壯族、廣西欽州市、中冶南方工程技術有限公司、職員、高級工程師、工學碩士、研究方向：電氣電子自動化控制.