基于神经网络和面积法评估铁水Si、S含量的方法及装置

摘要

本发明涉及基于神经网络和面积法评估铁水Si、S含量的方法及装置，其方法包括：提取铁水蘑菇样照片中蘑菇样特征区域，根据蘑菇样特征区域像素点中颜色值计算Si像素点A占所有像素点N的比例A/N、S像素点D占所有像素点N的比例D/N，基于神经网络、以标准样的Si含量a、S含量d优化训练a‑A/N、d‑D/N对应关系的铁水Si、S含量评估模型，装置包括处理器、拍照设备、检测箱和高温铁水模具，拍照后处理器以A/N、D/N计算Si、S含量评估模型，可以快速得出Si、S含量评估结果，有效简化操作流程、提高了铁水成分评估的效率、准确性、安全性，更具有时效性且避免了人工观察经验误差和烫伤风险，以便及时、准确地应对高炉操作，保障冶炼顺行和安全性。