公开(公告)号：CN118887178A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410921618.5

申请日：2024-07-10

Applicant: 中南大学

Inventor： 周乐君 ,  郑博文 ,  王万林 ,  钟小灿 ,  司先正 ,  曾四宝 ,  齐江华 ,  刘彭 ,  董光军

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/181 ,  G06T5/70

Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的高温熔体相分数检测方法及系统，方法包括：采集连铸过程中结晶器内高温熔体结晶过程视频，并对高温熔体结晶过程视频进行预处理，高温熔体结晶过程视频中包括多个帧的待测图像；采用边缘检测算法判断出待测图像中的真实边缘；根据真实边缘提取和绘制出液态保护渣和结晶体的目标轮廓；根据目标轮廓计算出每一帧的待测图像的结晶面积；根据所有的待测图像的结晶面积，计算得到随时间变化的高温熔体结晶分数。有效地提高了检测高温熔体结晶的结果精确性，并为高温熔体结晶研究提供了便利性，降低了研究人员的工作难度。

公开(公告)号：CN119416645A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411574205.0

申请日：2024-11-06

Applicant: 中南大学

Inventor： 周乐君 ,  计熠 ,  王万林 ,  陈佳希 ,  齐江华 ,  刘彭 ,  曾四宝 ,  程洪波

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于可解释性机器学习的保护渣开始结晶温度预测方法，涉及钢铁连铸技术领域。包括获取已知成分的保护渣在不同冷速下的开始结晶温度数据；选择可靠数据构建保护渣开始结晶温度数据库；将数据集划分为训练集与测试集；使用训练集用于构建XGBoost集成模型；将训练好的XGBoost对测试集进行预测；采用SHAP对训练后的XGBoost模型进行特征重要性分析。根据每个特征的SHAP值判断不同成分对于保护渣开始结晶温度的影响以及进行重要性排序。所构建模型可以准确预测不同冷速下、不同成分的连铸保护渣开始结晶温度，具有一定的鲁棒性和泛化能力。本发明预测方法科学合理，预测结构可靠便于工业化应用。