【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及冶金行业连铸，具体地，涉及一种基于图像处理的连铸漏钢预报方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在连铸生产中尤其是板坯连铸，粘结漏钢是非常严重的安全事故，危及机前操作人员的安全，对设备产生严重破坏，抢修周期长，生产中断，设备维护和生产成本大幅上升。为了减少此类事故的发生，国内外同事开发了各种不同的结晶器漏钢预报系统，用于保障安全生产，减少生产损失。
2、现有的结晶器漏钢预报系统主要是通过在结晶器铜板上嵌入铠装式热电偶，热电偶矩阵式分布，根据热电偶反馈温度的变化来判别结晶器内的坯壳是否发生粘结。该方法主要是基于热电偶温度检测，针对粘结漏钢进行预报，但是对其他的漏钢情况或者小的粘结漏钢不能进行有效检测。
3、公开号为cn114850431a的专利技术专利，公开了一种连铸结晶器漏钢预报方法，确定好光纤光栅的布置方案及布置数量，在结晶器铜板特定位置处开槽，在光纤上加工光栅，并制造光纤光栅传感器，而后将光纤光栅传感器安装并固定在结晶器铜板特定位置处开的槽内，完成上述步骤后，安装好结晶器，并开始浇铸工作，发射激光，并将光纤光栅传感器采集到的信号通过光纤光栅解调仪处理成温度信号，将所得的温度信号置于漏钢预报模型中，从而达到结晶器漏钢预报的目的。
4、公开号为cn113935416a的专利技术专利，公开了一种多状态结晶器的连铸漏钢预报方法，首先获取结晶器铜板中热电偶的部署位置及排列编号，采集和存储现场所有热电偶温度和板坯拉速的实时数据；对热电偶采集的温度数据和板坯拉速数据进行清洗、处理后，将单个
5、公开号为cn113814369a的专利技术专利，公开了一种基于特征向量和adaboost集成模型的结晶器漏钢预报方法，该方法提取结晶器铜板温度速率异常区域的可视化特征，并利用adaboost集成模型对可视化特征组成的特征向量进行分类，从而检测和预报结晶器漏钢。该专利技术提供的预报方法通过结晶器铜板温度速率可视化热像图，构建包含黏结区域静态与动态特征的特征向量，通过adaboost集成模型对特征向量进行分类，进而实现结晶器漏钢的检测和预报。
6、公开号为cn113579190a的专利技术专利，公开了一种基于区域特征的板坯连铸漏钢预报方法，根据热电偶状态自动屏蔽异常波动热电偶，对异常温度值进行剔除；通过逻辑规则判断温升后再判断温降，最后通过区域热电偶温升数量特征及传播特性识别粘结过程，完全依据粘结发展顺序进行判断。
7、公开号为cn113505785a的专利技术专利，公开了一种基于特征向量和逻辑斯谛回归模型的结晶器漏钢预报方法，所述结晶器漏钢预报方法通过对结晶器铜板温度速率异常区域提取可视化特征向量，并利用逻辑斯谛回归模型对特征向量进行分类，从而检测和预报结晶器漏钢。该专利技术通过结晶器铜板温度速率可视化热像图，构建包含黏结区域静态与动态特征的特征向量，通过逻辑斯谛回归模型对特征向量进行分类，进而实现结晶器漏钢的检测和预报。
8、基于以上检测结果，目前针对漏钢预报的专利技术专利都是基于结晶器铜板温度检测数据，对温度数据进行数值计算来进行漏钢预报的。该类方法基本只适用于粘结型漏钢。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于图像处理的连铸漏钢预报方法、系统、设备及介质。
2、根据本专利技术提供的一种基于图像处理的连铸漏钢预报方法、系统、设备及介质，所述方案如下：
3、第一方面，提供了一种基于图像处理的连铸漏钢预报方法，所述方法包括：
4、步骤s1：获取结晶器的监控视频流，并将监控视频流解析成rgb色域图像；
5、步骤s2：将所述rgb色域图像转换成hsv色域图像；
6、步骤s3：在hsv色域图像上标注检测区域；
7、步骤s4：提取所述检测区域的v通道矩阵，查找v通道矩阵中值大于第一阈值的点，即为钢液像素点，并记录所述钢液像素点的个数；
8、步骤s5：将所述钢液像素点的个数与第二阈值比较，判断是否发生钢水泄露，并产生报警。
9、优选地，所述步骤s3中标注检测区域包括：
10、步骤s3.1：观察hsv色域图像中的漏钢位置；
11、步骤s3.2：在hsv色域图像中标注矩形漏钢区域四个顶角的坐标；
12、步骤s3.3：根据四个顶角坐标绘制检测区域。
13、优选地，所述步骤s4中提取v通道矩阵包括：
14、步骤s4.1：将所述检测区域的图像识别为一个三通道的图像矩阵；
15、步骤s4.2：图像矩阵中第三个通道即为v通道，v通道表示图像的明亮程度，当漏钢出现时画面上会有明显的变亮区域；
16、步骤s4.3：根据矩阵索引切片法提取v通道矩阵。
17、优选地，所述步骤s5包括：
18、当缝隙中的钢液像素点的个数小于设定的第二阈值时，即代表该检测区域的缝隙中未检测到钢水泄露；
19、当缝隙中的钢液像素点的个数大于设定的第二阈值时，即代表该检测区域的缝隙中检测到钢水泄露，则启动漏钢警报器。
20、第二方面，提供了一种基于图像处理的连铸漏钢预报系统，所述系统包括：
21、模块m1：获取结晶器的监控视频流，并将监控视频流解析成rgb色域图像；
22、模块m2：将rgb色域图像转换成hsv色域图像；
23、模块m3：在hsv色域图像上标注检测区域；
24、模块m4：提取所述检测区域的v通道矩阵，查找v通道矩阵中值大于第一阈值的点，即为钢液像素点，并记录所述钢液像素点的个数；
25、模块m5：将所述钢液像素点的个数与第二阈值比较，判断是否发生钢水泄露，并产生报警。
26、优选地，所述模块m3中标注检测区域包括：
27、模块m3.1：观察hsv色域图像中的漏钢位置；
28、模块m3.2：在hsv色域图像中标注矩形漏钢区域四个顶角的坐标；
29、模块m3.3：根据四个顶角坐标绘制检测区域。
30、优选地，所述模块m4中提取v通道矩阵包括：
31、模块m4.1：将所述检测区域的图像识别为一个三通道的图像矩阵；
32、模块m4.2：图像矩阵中第三个通道即为v通道，v通道表示图像的明亮程度，当漏钢出现时画面上会有明显的变亮区域；
33、模块m4.3：根据矩阵索引切片法提取v通道矩阵。
34、优选地，所述模块m5包括：
35、当缝隙中的钢液像素点的个数小于设定的第二阈值时，即代表该检测区域的缝隙中未检测到钢水泄露；
36、当缝隙中的钢液像素点的个数大于设定的第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，所述步骤S3中标注检测区域包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，所述步骤S4中提取V通道矩阵包括：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
5.一种基于图像处理的连铸漏钢预报系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于图像处理的连铸漏钢预报系统，其特征在于，所述模块M3中标注检测区域包括：
7.根据权利要求5所述的基于图像处理的连铸漏钢预报系统，其特征在于，所述模块M4中提取V通道矩阵包括：
8.根据权利要求5所述的基于图像处理的连铸漏钢预报系统，其特征在于，所述模块M5包括：
9.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的基于图像处理的连铸漏钢预报方法的步骤。
10.一种电子设备，
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，所述步骤s3中标注检测区域包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，所述步骤s4中提取v通道矩阵包括：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的连铸漏钢预报方法，其特征在于，所述步骤s5包括：
5.一种基于图像处理的连铸漏钢预报系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于图像处理的连铸漏钢预报系统，其特征在于，所述模块m3中标注检测区域包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：秦越强，陈源，王超，
申请(专利权)人：上海宝信软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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