烧结矿相智能识别系统

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1、类别：编号：莱芜钢铁股份有限公司技术开发创新项目立项建议书项目名称：　烧结矿相智能识别分析系统承担单位：重庆大学材料科学与工程学院莱钢技术研发中心项目负责人：梁栋1、项目的目的、意义在钢铁市场竞争日益激烈的今天，铁矿石等原材料利润空间日益狭小，劳动生产率的潜力空间也有限，铁厂生产利润趋薄，而烧结更是铁前能耗及成本主要环节之一，对于烧结过程目前自动化水平较低，整体工艺及调度科学优化欠缺，极大的制约了烧结整体水平的提高。其中尤其以烧结基础理论的欠缺及自动监控为瓶颈！而烧结技术的大幅提升和成本的大幅降低的迫切要求，急切需要铁前原始工艺数字化工作的逐步完善！而就目前而言，对于莱钢和国内大多

2、数联合钢铁企业对于铁前工艺的认知仅局限于表观实验现象的描述，深层次定量化实质影响关系尚未有系统化的总结与研究。国外已在近几年内开始了稳步的研究，但一些初步研究成果如专家系统等的外部引入在国内尚无实质性的进展，这主要因为我们尚欠缺工艺实质原理的清晰解析，因此必须依据踏实的系列化基础研究来进一步支撑铁前数字化工作进展，自主研发才能在此过程中汲取实质精华，提高工艺整体认知及操作水平。利用光学显微镜对钢铁工艺岩相、矿相进行观察和鉴定是目前冶金行业普遍应用的一种实验方法。烧结矿内部矿相分布特征主要决定着烧结矿的冶金性能，通过系统的认知矿相特征才真正能够了解烧结矿冶金及物理性能的实质关系。就目

3、前而言，我国在该领域的技术水平普遍较低，矿相识别靠人工的经验，定量化的特征识别及提取技术尚为空白。莱钢目前在此方面的工作也比较基础，现技术中心有金相显微镜一台，矿相显微镜（拟申购中），但还难以对于矿相图片作进一步的分析。成品烧结矿的冶金性能的决定因素尚无定量化的关系总结，认知的缺乏必然导致那么有效的定量控制烧结矿质量的困难。因此基于智能化的矿相识别技术的研究与开发是制约我们认知烧结矿性能的关键。本项目针对目前我国在该领域的技术水平普遍较低、基本靠人工的现状，提出了利用目前已经发展成熟的图像识别和图像处理技术，实现对烧结矿相进行智能化的机器识别、机器计算和机器统计的识别分析系统，进而

4、提高钢铁企业在进行烧结矿相分析时的准确度和灵活度，并且极大的降低了该领域专业技术人员的培训周期和劳动强度。此外该方法基础上，后续可拓展至渣相及其它冶金矿相的识别。通过对岩石和矿石中的矿物组成、晶粒大小、含量、分布及显微结构的研究，得到上述参数与产品质量和工艺条件之间的关系。进而改进工艺条件、提高产品质量。因此，准确、定量地鉴定报告是实现研究目标的科学保证。该项目是铁前MES系统系列项目中的关键技术之一，依托本项目依靠普通的光学显微镜即可对烧结矿相作出智能化定量分析，为后续的烧结矿冶金性能预测及控制模型奠定基础。2、国内外研究现状分析及发展方向2.1国内外现状和发展方向在国内大多数的

5、钢铁企业，矿相鉴定工作还停留在以人工为主的阶段。例如，在矿相种类识别工作上，需要实验操作者具有较熟练的专业知识和丰富的操作经验。这也就意味着矿相识别工作需要经过一段时间的经验积累和学习，对于一个企业而言就意味着需要拿出相当一段时间来培养一名实验人员。在矿相参数测量工作上，以矿物反射率的计算为例，对矿物反射率的测定主要有目测法和仪器测量法。目测法主要指并列比较法和视测光度法，仪器测量法有比色目镜法和光电光度法。目测法过多依靠观察者的主观判断，不同视力和经验的观察者得出的结论和数据就有差别，极易造成偶然误差，影响测试结果的准确度；仪器测量法较目测法要准确，但是需要增加额外的设备投资，例

6、如比色目镜法就需要同时有两台矿相显微镜和一个比色目镜，光电光度法也需要额外的光电传感设备和微电流检测设备。除了上述问题外，对矿物含量的计算上目前主要应用的有目测估计法和网格法。也同样存在测量误差大，测量工作强度高、工作量大等缺点。文献中对该领域的研究最早见于上世纪80年代初。当时法国巴黎矿业学院的Jeulin教授研究组和澳大利亚IRSID共同开发了基于图像处理技术矿物含量计算软件，当时图像处理技术，尤其是图像识别还没有发展到今天成熟的水平。在Jeulin的系统中运用了图像腐蚀、膨胀等技术实现了对矿相照片的自动区域分割，计算各区域的面积后得到各种矿相的成分。除此之外，该系统还可以计算

7、烧结矿中矿物的晶粒大小和分布。1985年日本的新日铁钢铁钢铁公司和东京大学的Yanaka教授联合开发了一套冶金矿相处理系统。该系统运用了新的阈值分割技术实现了对不同矿物的分割，矿物含量的计算仍然采用计算面积的方法。从此之后，一直未见该领域的研究报道。目前为止，国内尚未见过对类似系统的报道。这两套系统的共同点就是都是利用相关技术实现了图像中的区域分割并通过计算区域面积的方法来代替矿物含量。但是，这两套系统都没有矿物识别的功能。至于矿物含量计算方法，完全按照区域分割的方法