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基于机器视觉的漏钢检测方法
连铸漏钢计算机视觉检测方法》
评《
宽厚板坯黏结，本书也分析了不同尺寸铸坯的黏结情况和
黏结位置，可从这两个层面针对性地提出预防措施。
三、铸坯黏结现象传播行为分析
在铸坯的黏结现象移动过程中，可由电偶温度曲线与时
间刻度确定其物理空间位置，通过标注相邻的电偶峰值时刻
等一系列参数，可获取黏结传播的运动特征与发展趋势，从
而完成其行为分析。在黏结纵向传播过程中，铸坯的黏结纵
向传播速率随着拉速的升高而上升。在黏结横向传播过程
，，
中随着拉速升高橫向移动速率的升高趋势与拉速相比增
长较慢。在黏结传播过程中，随拉速的升高，黏结区域的传
播角度会渐渐增加。另外，针对处于不同条件下的不同尺寸
大小的铸坯，其发展状态在空间特征上表现较为类似。
连铸是现代钢铁冶金过程中的核心环节。然而在实际生
四、黏结区域可视化特征检测
产中，漏钢事故时有发生，漏报及误报问题仍然普遍存在。
如何淮确而又及时地预报漏钢事故是保证安全生产过程的前
基于OpenGL技术和计算机图形学知识，本书运用热
提。考虑到计算机视觉技术的蒔有优势，科学工业出版社
电偶在实际生产环境中捕获的温度等基础数据，研究了实
2018于淼所著的《
年出版的刘宇、连铸漏钢计算机视觉检
现黏结区域特征统一展现的可视化方法。在已有工作的前
测方法》一书中采用了机器视觉技术实现了对结晶器过程可
提下，采用帧间差分等一系列的处理手段和算法，对不同
视化展示，并对异常预报方法进行了深入研究，并且在生产
的黏结异常区域进行细致考察和特征标记，从多个方面分
环境下予以验证，为连铸漏钢提供了新的检测及分析途径。
析对比了真伪黏结现象的一般待征，提出了更加符合生产
全书共分为七个章节。第一章立足于铸坯凝固理论介
实际的基于机器视觉的黏结区域漏钢可视化检测方法。
绍了连铸漏钢现象，并阐述了传统的特征检测方法；第二
章分析了宽厚板坯黏结影响因素及预防措施；第三章分析五
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