基于深度卷积网络的电熔镁炉欠烧状态实时检测

简介：
本研究提出了一种利用深度卷积神经网络实现实时检测电熔镁炉欠烧状态的方法，提高生产效率和产品质量。 在电熔镁炉的生产过程中，“欠烧”是一种异常情况，通常由原料中的杂质分布不均导致局部过热引起，若未能及时发现并处理，则可能造成设备损坏甚至炉体穿孔。目前监测“欠烧”的方法主要依赖于有经验的操作工进行现场观察（俗称“看火”），这种方式不仅劳动强度大、存在较高风险，还容易出现漏检或误判的问题。 为了解决上述问题，我们提出了一种基于深度卷积网络的图像处理技术方案。该方案结合可见光RGB相机和红外热像仪获取生产过程中的实时图片，并通过机器学习算法来训练模型识别“欠烧”现象。借助这一系统，可以实现对电熔镁炉工作状态的自动监测与预警。 经过在某氧化镁企业的实际应用测试后发现，这种基于深度卷积网络的技术方案能够有效提高检测精度和效率，显著降低误报率及漏检风险，在保障生产安全方面具有重要的实用价值。