点击下载——基于机器视觉和SVM的AOD炉终点预测方法探讨.doc 基于机器视觉和SVM的AOD炉终点预测方法探讨 韩顺杰，尤文，马海涛，孙明超 (长春工业大学电气与电子工程学院，吉林长春130012) 摘要：针对AOD炉冶炼中低碳铬铁合金工艺过程终点判别依靠人工看火操作的难题，提出了利用机器视觉技术模拟传统人工看火过程进行终点判别的方法。利用灰度级提取AOD炉口火焰特征，采用支持向量机(SVM)算法实现图像特征的训练和测试，对比了3种核函数的测试精度。实验结果表明，采用机器视觉技术提取火焰图像特征并与支持向量机结合的方法能够有效识别冶炼终点，并具有较好的识别精度。 关键词：AOD炉；机器视觉；火焰特征；支持向量机 0引言 终点控制是氩氧精炼(AOD)中低碳铬铁合金末期的重要操作，其目的是对炉口的终点碳和铁水温度进行控制，使两者同时达到出铁要求［1］。 目前，我国AOD法精炼低碳铬铁合金普遍采用经验法，即人工看火法。该方法随机性强，对冶炼工的操作水平依赖大，终点命中率不稳定，冶炼中经常要回炉吹炼，造成生产成本提高，资源浪费［2］。 目前，副枪检测和质谱仪的引入在提高冶炼自动化水平和终点命中率方面取得了相当大的进..