公开(公告)号：CN118864343A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202310512682.3

申请日：2023-05-08

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 秦越强 ,  陈源 ,  王超

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G01J5/00

Abstract: 本发明提供了一种检测高炉风口温度的方法、系统、设备及介质，涉及高炉风口成像技术领域，包括：步骤S1：提取火焰像素点亮度；步骤S2：根据所述火焰像素点亮度获取样本数据，训练神经网络模型；步骤S3：通过神经网络模型获取实时风口温度。本发明能够帮助高炉操作者把握高炉的运转情况，为高炉的正常运行保驾护航。

公开(公告)号：CN118847944A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202310512694.6

申请日：2023-05-08

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 秦越强 ,  陈源 ,  王超

IPC: B22D11/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明提供一种基于图像处理的连铸漏钢预报方法、系统、设备及介质，涉及冶金行业连铸技术领域，包括：步骤S1：获取结晶器的监控视频流，并将监控视频流解析成RGB色域图像；步骤S2：将RGB色域图像转换成HSV色域图像；步骤S3：在HSV色域图像上标注检测区域；步骤S4：提取所述检测区域的V通道矩阵，查找V通道矩阵中值大于第一阈值的点，即为钢液像素点，并记录所述钢液像素点的个数；步骤S5：将所述钢液像素点的个数与第二阈值比较，判断是否发生钢水泄露，并产生报警。本发明能够获取摄像机对结晶器区域的实时监控视频，并采用图像分析的手段简单、快速、准确、及时的识别漏钢。

公开(公告)号：CN118853993A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410477184.4

申请日：2024-04-19

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 秦越强 ,  易敏 ,  蔡曦

IPC: C21C5/46 ,  C21C5/28 ,  G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01B21/28

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的红外下渣检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1：使用红外检测方法实时获取出钢口钢流图像；步骤S2：基于出钢口钢流图像识别确定钢流边界；步骤S3：根据温度区分钢流边界范围内的钢水和钢渣；步骤S4：判断钢渣面积是否超过阈值。转炉出钢时的下渣量与钢水质量有重要关系，本发明通过基于深度学习的红外下渣检测方法实时检测出钢口钢渣量，通过长期跟踪记录的数据判断在钢渣量达到阈值时，更加及时地摇炉，可以准确控制停止出钢时间，从而提高钢水洁净度，减少下渣带来的损失。