摘 要： RH煉鋼工藝中,，控制鋼水液面高度目前仍采用人工目測的方法,，該方法存在一定的缺陷與不準確性,。因此本文提出一種鋼水液面精確定位算法，該算法采用數(shù)字圖像處理技術(shù),，對圖像邊緣檢測算子進行深入研究,，引用一種改進型Sobel算子——8模板各向同性Sobel算子，它能夠檢測出8個方向的邊緣,，接著采用霍夫變換,、曲線擬合對邊緣做優(yōu)化處理，以此檢測出鋼水液面的位置,。實驗研究表明,，該算法能夠準確檢測出鋼水液面的位置,，為RH煉鋼工藝的自動化發(fā)展提供重要的理論依據(jù),。
關(guān)鍵詞： 邊緣檢測算法；液面定位,；Sobel算子,；8模板；RH煉鋼
0 引言
準確獲取鋼水液面位置在RH法煉鋼工藝中起著至關(guān)重要的作用,。傳統(tǒng)煉鋼工藝中,，鋼水液面的位置是人為主觀地通過肉眼觀察來判定是否合適，因此工作效率自然不會太高,。為了改進煉鋼工藝的不足,，人們也嘗試著用激光測距、紅外測距等方法去判定液面位置,，但是由于鋼水這種物質(zhì)本身具有很強的輻射,，這會把紅外等能量吸收，所以無法判定出鋼水液面的位置,。因此,，本文針對鋼水這種物質(zhì)的特殊性，提出一種利用圖像處理技術(shù)對鋼水液面進行定位的方法,。
1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
RH精煉[1]是目前鋼鐵生產(chǎn)中普遍使用的精煉手段,，該技術(shù)具有處理周期短、生產(chǎn)能力大,、精煉效果好,、容易操作等一系列優(yōu)點，在煉鋼生產(chǎn)中獲得了廣泛應(yīng)用,。RH精煉工藝通過真空循環(huán)脫氣裝置完成鋼水的循環(huán)流動,，其工作示意圖如圖1所示。
在煉鋼過程中,，待處理鋼水包將會由行車吊運至RH鋼包臺車上,，鋼包臺車再將鋼包運輸?shù)浇n管下方,。此后，鋼包將會被設(shè)備提升到一定的高度,，使得浸漬管下端可以進入到鋼渣以下的鋼水部分,。當真空槽抽為真空時，鋼水表面的大氣壓強與真空槽內(nèi)的壓強差迫使鋼水朝浸漬管里面流動,。與真空槽相連的兩個浸漬管,，一個為上升管，另外一個為下降管,。由于上升管不斷向鋼液吹入氬氣,，吹入的氣體受熱將膨脹，從而驅(qū)動鋼水液位不斷上升,，流經(jīng)真空槽鋼液中的氫氣,、氬氣、一氧化碳等氣體在真空狀態(tài)下被抽走,。脫氣的鋼水由于重力的關(guān)系再次經(jīng)下降管流入鋼包,，如此不斷循環(huán)反復(fù)。如果液面位置太高,，則鋼水可能從鋼水包里溢出,；如果液面位置太低，則鋼水無法完成循環(huán)過程,。因此,，將鋼水液面高度控制在一定范圍內(nèi)，及時獲取鋼水液面的位置就顯得極其重要,。
如圖1所示,，可以在鋼包上側(cè)安裝工業(yè)相機，以此及時獲取鋼液液面的圖像,，然后通過數(shù)字圖像處理技術(shù)來獲取鋼水液面的位置,。圖2所示為煉鋼廠的鋼水包液位圖，受容器自身的影響,，液位并非一條直線,，而是呈近似于拋物線的曲線，而圖中的相對距離d,，就需要將其控制在一定范圍之內(nèi),。
2 算法提出
對鋼水液面高度進行定位，其關(guān)鍵是精確地檢測出鋼水液面的邊緣,，然而受到外界客觀因素的影響,，從工業(yè)相機獲取的圖像往往存在著較大干擾信息。因此首先需要對數(shù)字圖像進行預(yù)處理,，然后檢測邊緣精確定位鋼水液面高度,。
2.1 圖像預(yù)處理
2.1.1 灰度變換
使用工業(yè)相機采集到的圖像是彩色圖像,，彩色圖像的信息量較大，其中很多是不需要的,。由于信息較多,，處理時運算量較大，所以處理起來所需運算時間也就較長,。因此,，可以通過預(yù)處理將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，之后的其他操作都針對灰度圖來進行[2],。
2.1.2 圖像濾波
獲取的數(shù)字圖像會受到各式各樣的外界噪聲的影響,，例如高斯噪聲、椒鹽噪聲等,，所以一般要先去除圖像中的噪聲,。常用的濾波方法有高通濾波、維納濾波,、中值濾波,、鄰域平均法濾波等,。在本次濾波選擇中,，采用了中值濾波[3]。中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中的一點的值用該點的一個鄰域中的各點值的中值代替,。中值的定義如式（1）所示：
在式（1）中,，x1，x2,，…,，xn為點（x，y）及其鄰域的灰度值,。
與其他方式的平滑濾波有所不同,，中值濾波是將模板對應(yīng)的像素點按灰度級進行高低排序，取中間值作為輸出像素,。中值濾波可以在一定程度上克服常用的線性濾波器（例如均值濾波器和最小均方濾波器）所帶來的圖像特征的模糊,，并且對去除圖像掃描噪聲及脈沖干擾效果較好。本文就是利用中值濾波來達到去除圖像中一些噪聲的目的,。
2.1.3 改進型各向同性Sobel算子提取邊緣
邊緣檢測的思想就是首先利用某一種邊緣算子,，突出顯示圖像中的邊緣部分，然后定義“邊緣強度”,，最后通過設(shè)立一個閾值,，提取到邊緣點集合。常用的邊緣檢測算子有Sobel算子,、Prewitt算子,、Laplace算子等,。其中，Sobel算子[4-6]對于像素位置的影響做了加權(quán),，效果較好,，故本研究采用了Sobel算子。
Sobel算子分為兩種：普通Sobel算子和各向同性Sobel算子,。兩種算子相比較,，各向同性Sobel算子位置加權(quán)系數(shù)更加準確。各向同性Sobel算子的形式如圖3,。
但是,，圖3只考慮了垂直方向和水平方向。在實際操作中,，圖像的邊緣是有很多邊緣方向的,，例如45°方向、135°方向等,。于是,，在該系統(tǒng)中，將各向同性Sobel算子增加至8個方向,，如圖4所示,。
通過已經(jīng)構(gòu)造的8個各向同性Sobel算子模板，分別對圖像進行計算,，就可以得到8幅圖像矩陣,。接著將8次運算結(jié)果所得到的最大值作為該點的輸出值，便可以得到一幅邊緣幅度圖像,。
8模板各向同性Sobel算子主要步驟[7]：
設(shè)mk（k=1,，2，…,，8）是8個3×3各向同性Sobel算子模板,，n為有8個元素的整型數(shù)組。矩陣[f（i,，j）]為等待檢測的圖像（其中（i,，j）表示各像素點的坐標），f（i,，j）表示圖像在（i,，j）的灰度值，w[f（i,，j）]為以點（i,，j）為中心的3×3窗口，g（i,，j）則是經(jīng)過邊緣檢測后的圖像在點（i,，j）的灰度值輸出,。對圖中的像素值（坐標為（i，j））進行如下操作：
?。?）對于等待處理的像素（i,，j），利用模板mk（k=1,，2,，…，8）和w[f（i,，j）]進行卷積,，并將卷積結(jié)果的絕對值存入數(shù)組元素n[k]（k=1，2,，…,，8）中；
?。?）查找到步驟（1）中所得到的數(shù)組n中所有元素的最大值,；
（3）把最大值賦給g（i,，j）作為該像素點的輸出值,。
2.2 鋼水液位線及鋼包邊緣精確定位
2.2.1 霍夫（Hough）變換檢測拋物線
Hough變換[8-9]是圖像處理技術(shù)中從數(shù)字圖像之中識別幾何形狀的基本方法之一，可以用于將邊緣像素連接起來得到邊界曲線,，其主要優(yōu)點在于對圖像中的噪聲不敏感,，受到邊緣間斷影響小。由于要檢測的是一條類似于拋物線的曲線,，根據(jù)Hough變換檢測原理，可以檢測出鋼水液位及鋼水包邊緣曲線,。
檢測出來的邊緣曲線可能不是標準的拋物線,，這是由所使用的工業(yè)攝像機的拍攝角度和其精度引起的。為此可以通過對檢測出來的邊緣圖像進行適當?shù)膸缀慰臻g變換,，使得數(shù)字圖像里的曲線變?yōu)橐粭l標準的拋物線,。
在對圖像進行幾何轉(zhuǎn)換中，輸出的圖像中的像素常常會被映射到輸入圖像中的非整數(shù)位置,，因此為了確定與該位置相對應(yīng)的像素值,，必須再加入插值運算。插值通常就是使用曲線擬合的方法,，通過一些離散的采樣點建立一個連續(xù)的函數(shù),，用這個重建的函數(shù)便可以求出任意位置的函數(shù)值。
2.2.2 曲線擬合
檢測出來的邊緣曲線經(jīng)?？赡軙袛帱c并且不光滑,，實際應(yīng)用中希望將斷的邊緣連接起來,，而且連接起來的邊緣要光滑。為此,，可以用曲線擬合[10-11]來對檢測出來的曲線進行擬合,。
2.3 鋼水液面定位檢測步驟
有了圖像預(yù)處理和鋼水液位線及鋼包邊緣精確定位的方法，可以列出鋼水液位高度的檢測步驟,，如圖5所示,。
3 方法的應(yīng)用與實驗結(jié)果
基于上述精確定位鋼水液面的方法，使用MATLAB[12]進行實驗仿真,。從煉鋼生產(chǎn)車間獲取鋼水液面的圖像,，由于原圖包含的數(shù)據(jù)量較大，其中有很多無用的信息,，在實際處理數(shù)據(jù)時,，只截取了鋼包中心區(qū)域?qū)ζ涮幚恚鐖D6所示,，這樣速度較快,，干擾因素小，效率高,。
使用文中提及的算法對鋼水液位圖進行處理之后,，效果如圖7所示，從圖像中可以看出,，鋼水液面的邊緣位置及鋼液的邊緣位置清晰地展現(xiàn)在圖中,，文中的算法定位與人眼觀察得到的液面位置基本一致。
4 結(jié)論
人工目測鋼水液面位置總會受到主觀因素的約束和外界環(huán)境的干擾,，并且在一定程度上影響了煉鋼的效率,。本文提出一種快速、簡單,、穩(wěn)定的算法來對鋼水液面進行定位,。實驗表明，本文提出的方法可以較為清晰地檢測出鋼水包及鋼液的邊緣,，將此方法應(yīng)用到煉鋼行業(yè)中的鋼水液面定位,，具有一定的可行性與優(yōu)越性，可以大大提高煉鋼的效率,，也會大大推進煉鋼自動化技術(shù)的進程,。
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