溫度測量是鋼鐵制造的強(qiáng)制性要求。在整個制造過程中測量，監(jiān)視和控制鋼溫度，以確保材料符合產(chǎn)品規(guī)格，從而防止最終產(chǎn)品出現(xiàn)缺陷。鋼鐵制造是一個多階段的過程。在第一階段，鐵礦石在高爐中與焦炭和石灰石一起冶煉，產(chǎn)生熔融的生鐵。接下來，在煉鋼廠中，將氧氣吹入熔融的生鐵中以除去雜質(zhì)，例如硫或磷，這也降低了合金的碳含量。最后，將這些產(chǎn)品在鋼廠中進(jìn)行熱軋和冷軋，以加工最終產(chǎn)品，例如鋼帶。

在所有鋼鐵制造階段，都需要對加工材料進(jìn)行精確的溫度測量。煉鋼階段之前的熔融生鐵溫度測量尤其重要，但也很困難。高爐中產(chǎn)生的熔融生鐵用魚雷車運(yùn)輸?shù)綗掍搹S。這些隔熱貨車是安裝在耳軸上的專用坦克車。魚雷車的設(shè)計能夠承受極高的溫度，并能長時間保持熔融生鐵的溫度。魚雷車運(yùn)輸過程中，熔融生鐵表面會形成一層厚厚的爐渣。魚雷車到達(dá)煉鋼廠時，將使用機(jī)械臂將礦渣層破碎。然后，將魚雷車沿其縱軸樞軸倒空，將熔化的生鐵通過張開的口倒入一個大的耐火材料襯里的容器，稱為鐵水包。鋼包裝滿后（約300噸），由高架起重機(jī)將其移動通過工廠，進(jìn)入基本的氧氣爐，再將熔融的生鐵倒出以轉(zhuǎn)化為鋼。在煉鋼過程之前測量熔融生鐵的溫度至關(guān)重要，因為它是用于控制，調(diào)節(jié)和優(yōu)化基本氧氣爐中過程的物理模型的必需參數(shù)。

圖為魚雷車上滿是融化的生鐵等

測量熔融生鐵的溫度并非易事。一種方法是使用帶有熱電偶，電子溫度計的噴槍測量溫度。噴槍浸入魚雷車內(nèi)的熔融生鐵中，直到讀數(shù)穩(wěn)定。這種測量方法有許多缺點(diǎn)。根據(jù)熔融材料的粘度和讀數(shù)穩(wěn)定所需的時間，噴槍可能會卡在魚雷內(nèi)部。這造成了復(fù)雜的情況，需要花費(fèi)一些時間來解決，從而導(dǎo)致工業(yè)工廠的生產(chǎn)率下降。另外，由于魚雷內(nèi)部溫度高，熱電偶不可重復(fù)使用，從而增加了運(yùn)營成本。此外，這是一種危險的溫度測量方法，因為它需要人為干預(yù)，并且要直接接近遠(yuǎn)高于1000℃的材料。

圖為從魚雷車到鋼水包的熔融生鐵

最好的解決方案是使用基于紅外熱成像的溫度測量方法。該方法的主要優(yōu)點(diǎn)是所使用的設(shè)備不與熱源接觸，即它們是非接觸式溫度計。這樣，可以安全地測量極熱物體或危險產(chǎn)品（例如生鐵水）的溫度。結(jié)果，非接觸式溫度測量技術(shù)正逐漸取代傳統(tǒng)的熱電偶。

紅外熱成像輻射是通過物體表面上的原子和分子的運(yùn)動輻射的能量，其中物體的溫度高于絕對零值。溫度越高，發(fā)出的紅外能量的強(qiáng)度越大。紅外熱成像設(shè)備測量從被測物體發(fā)出的紅外輻射，然后使用普朗克定律等輻射方程式將其轉(zhuǎn)換為溫度。當(dāng)通過產(chǎn)生單個溫度值的單個傳感器進(jìn)行測量時，該設(shè)備稱為高溫計。當(dāng)通過傳感器矩陣進(jìn)行測量，生成矩形圖像或像素矩陣時，該設(shè)備稱為紅外熱像儀。這是基于紅外線輻射的兩種最常見的溫度計設(shè)備。設(shè)計用于檢查長距離移動物體的其他類型的紅外成像設(shè)備使用旋轉(zhuǎn)高溫計，該高溫計每次轉(zhuǎn)動都會產(chǎn)生像素陣列或行掃描。

圖為熔融生鐵的紅外熱圖像

研究提出了一種基于紅外熱成像計算機(jī)視覺的程序，用于測量從魚雷車倒入鋼包時的熔融生鐵的溫度。解決了兩個主要挑戰(zhàn)：檢測紅外圖像中流的位置以及去除與部分覆蓋流的爐渣相對應(yīng)的像素。提出了快速，健壯和準(zhǔn)確的方法來處理這些問題。為了在紅外熱圖像中檢測水流的位置，使用邊緣檢測和幾何擬合來檢測魚雷車的張開嘴。測試期間獲得的結(jié)果證實了所建議程序的成功。提出的測量程序可靠，可實時應(yīng)用且維護(hù)成本低。當(dāng)被納入鋼鐵制造過程的煉鋼階段時，它可以實時準(zhǔn)確地測量生鐵熔融溫度，并且比其他方法（例如熱電偶或高溫計）具有更好的一致性和效率。此外，發(fā)射率校準(zhǔn)實驗以及爐渣溫度隨生鐵水溫度變化的特性描述，也可作為對工業(yè)環(huán)境中一般紅外溫度測量感興趣的紅外熱成像人員和技術(shù)人員的指南。

參考文獻(xiàn)

Rubén Usamentiaga, Julio Molleda, Daniel F. Garcia. Temperature Measurement of Molten Pig Iron With Slag Characterization and Detection Using Infrared Computer Vision. IEEE Transactions On Instrumentation And Measurement.