- Tytuł:
-
Program do wyznaczania statystycznych cech promiennych żużla stalowniczego
Software for steel slag statistical analysis - Autorzy:
-
Strąkowski, R.
Pacholski, K.
Więcek, B.
Olbrycht, R.
Wittchen, W.
Borecki, M. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/155771.pdf
- Data publikacji:
- 2013
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
- Tematy:
-
żużel stalowniczy
emisyjność
termowizja
system wielospektralny
steel slag
emissivity
thermography
multispectral system - Opis:
-
W artykule opisano oprogramowanie pozwalające na wyznaczenie promiennych parametrów statystycznych, które wraz z emisyjnością charakteryzują skład chemiczny żużla stalowniczego pojawiającego się podczas spustu stali z pieca hutniczego. Wartości tych parametrów wyznaczane są za pomocą obróbki statystycznej obrazów strugi rejestrowanych podczas spustu stali za pomocą wielospektralnego komputerowego systemu pomiarowego wykorzystującego dwie kamery termowizyjne (średnio i długofalową) oraz cyfrowy aparat fotograficzny rejestrujący zdjęcia w pasmie światła widzialnego.
The authors have applied thermovision in iron and steel industry, where basing on the analysis of the recorded sequence of thermograms it is possible to estimate the FeO content in the slag during the process of steel discharge from a converter to a ladle. Not only mid and long wavelength infrared cameras are required for this purpose but also appropriate software dedicated for analysis of the recorded thermal images. This paper describes such a software (Figs. 3, 4) created especially for this purpose, enabling qualitative and quantitative analysis of FeO content in the slag. The software enables determination of radiative statistical parameters that (alongside with emissivity) characterize chemical ingredients of the steel slag discharged from the converter with molten steel. The values of the above mentioned parameters are determined by the statistical analysis of thermograms recorded with a multispectral computer measurement system containing two thermal cameras and one vision-range camera. This analysis is performed with the developed algorithms (Fig. 5) using neural network approach (Fig. 6). The obtained results are promising as the software managed to properly asses the FeO content in 27 test cases (Fig. 7). - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 9, 9; 985-988
0032-4140 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Kontrola
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł