基于图像识别的烧结矿落料温度拟合模型

烧结矿落料温度是判断烧结终点、评价烧结矿质量、影响烧结余热回收效率的重要参数。针对烧结矿落料温度检测受现场环境限制,测温难度大、不稳定、精度差等问题,本文通过试验模拟烧结现场的环境条件,使用红外热成像设备提取试验图像数据作为训练样本,并使用热电偶进行温度校准作为测试样本,提出一种基于图像识别的非接触式烧结矿落料温度特征提取方法,分别建立直接拟合模型和分步拟合模型。对比分析结果表明:与测试组数据相比,基于图像特征的烧结矿温度直接拟合模型误差为3.51%,均方根误差为28.24;采用明度值拟合辐射能量再拟合烧结矿落料温度的分步拟合模型的误差为2.10%,均方根误差为17.21。采用基于图像识别的烧结矿落料温度分步拟合模型结果更稳定且精度更高,该模型对于提高烧结矿落料温度检测的准确性和稳定性具有重要的应用价值,对于优化烧结过程控制、提高余热回收效率具有潜在的推动作用。