基于机器视觉的漏钢检测方法——评《连铸漏钢计算机视觉检测方法》  

作　　者：熊向敏 

机构地区：[1]乌海职业技术学院

出　　处：《有色金属（冶炼部分）》2020年第12期I0018-I0018,共1页Nonferrous Metals（Extractive Metallurgy)

基　　金：内蒙古自治区教育科学研究“十三五”规划课题基金项目(NZJGH2019014)。

摘　　要：连铸是现代钢铁冶金过程中的核心环节。然而在实际生产中,漏钢事故时有发生,漏报及误报问题仍然普遍存在。如何准确而又及时地预报漏钢事故是保证安全生产过程的前提。考虑到计算机视觉技术的特有优势,科学工业出版社2018年出版的刘宇、于淼所著的《连铸漏钢计算机视觉检测方法》一书中采用了机器视觉技术实现了对结晶器过程可视化展示,并对异常预报方法进行了深入研究,并且在生产环境下予以验证,为连铸漏钢提供了新的检测及分析途径。

关 键 词：计算机视觉技术 机器视觉 计算机视觉检测 可视化展示 安全生产过程 漏钢事故 异常预报 核心环节 

分 类 号：TF777[冶金工程—钢铁冶金] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]