基于紅外成像技術的鋅電解極板故障檢測系統

周永歡

（湖南株冶有色金屬有限公司，湖南衡陽 421001）

電解過程是精煉許多有色金屬的重要步驟，直接影響成品金屬的生產率和質量[1]。 在鋅、銅等金屬的電解過程中，陰極和陽極板平行排列在電解槽中[2]，各極板通過母線均勻導電。隨著電解的進行，由于極板變形以及受到電磁力的作用，陽極和陰極板可能會相互接觸而發生短路[3-4]，不僅會消耗大量電能，而且會降低金屬的產量，因此故障極板的快速準確檢測對鋅電解具有重要意義。

目前，短路故障檢測方法是間接檢測法，主要有噴淋槽和配套的磁場檢測儀表，通過溫度或磁場用來反映短路情況[5]。雖然該方法原理簡單、操作方便、成本低，但靈敏度、準確度和實時性都難以滿足要求。 利用紅外成像技術進行短路檢測是一種免接觸的實時快速檢測方法。 在短路時，極板的溫度會升高，利用紅外成像技術可以獲得電解槽表面全天候、無接觸、實時的溫度[6]。 紅外圖像可以直接反映電解槽的溫度，但由于酸霧、水汽擴散、極板受熱不均勻、母線局部受熱等復雜因素，很難準確、全面地檢測出故障極板。 傳統的方法是基于滑動窗口的區域選擇和手動設計特征提取規則。 Ojala 等人[7]提出了局部二進制模式（Local Binary Pattern, LBP）。LBP 以局部區域中心的像素點作為閾值，與周圍的像素值進行比較，形成二值LBP 碼。 對原始圖像的每個像素進行運算，得到LBP 地圖。 將地圖劃分成小區域，對小區域的直方圖進行計數，使其成為特征向量并進行分類。Ke 等人[8]在尺度不變特征變換的基礎上，利用主成分分析計算特征描述子，使其特征更加突出。這些方法在鋅電解特殊環境以及干擾因素較多等原因，導致基于紅外圖像的檢測效果較差、泛化能力弱，容易造成誤檢和漏檢，影響了系統的應用效果。

為此，本文結合鋅電解車間的實際情況和環境特點，搭建基于紅外熱像儀的電解槽極板故障檢測系統。該系統可以實時監控槽面極板的工作情況，通過小目標檢測算法實現對故障極板的準確定位，提高了故障檢測的精度， 也給提高工人處理短路故障的工作效率創造了條件。

1 系統關鍵技術

由于電解車間的酸霧、水蒸氣擴散、電極板受熱不均勻、母線局部受熱等復雜的環境因素會影響紅外圖像的檢測結果，同時紅外攝像儀器拍攝的紅外圖像存在的畸變也會導致目標檢測存在很大的難度。針對上述問題，本文采用一種基于直線分群篩選滅點提取的透視畸變矯正方法以及小目標檢測算法，對基于紅外熱像儀的鋅電解極板故障檢測系統的算法進行優化。

1.1 畸變矯正算法

本節擬介紹一種基于直線分群篩選滅點提取的透視畸變矯正方法， 用于實現不同視角和成像條件下電解槽紅外熱圖像透視畸變的自動矯正， 其透視畸變自動矯正方法流程，如圖1 所示。

圖1 透視畸變自動矯正方法流程

首先， 利用Hough 變換提取極板和母排方向的一系列方向直線；其次，針對提取到的直線中出現的不同程度偏差現象，參考最小二乘回歸方法，提出了一種直線分群篩選算法來篩除干擾直線， 并根據剩余直線分別估計出極板和母排方向的滅點坐標；最后，利用估計的兩個方向滅點坐標，構造出變換前后的四組點對，基于逆透視變換，實現透視畸變的自動矯正。

1.2 小目標檢測算法

針對現場實際情況，結合電極板故障的具體特點，提出了一種基于Mask R-CNN 的故障檢測方法（見圖2）。該算法主要工作有：1）基于ResNet50[9]和特征金字塔網絡[10](FPN）得到簡化的多尺度特征層，然后根據電極板的長寬比自適應修改提案的預設尺寸。 2）改進非最大抑制算法[11]，降低連續故障板的漏檢率。3）提出了一種全局廣義借條損失函數，用于調整邊界盒的回歸參數。 該損失函數在計算損失時對目標區域與預測區域之間的尺度和距離關系更加敏感，可以根據兩個區域的重合狀態、相對位置和尺度關系來進行計算。

圖2 基于Mask R-CNN 的故障檢測方法

2 系統軟件設計與實現

2.1 數據庫概要設計

數據庫概要設計是在系統需求分析的基礎上，將電解槽這一具體的研究對象抽象為一種數據模型，厘清數據的組織架構及數據之間的內在關系。通過前期調研及分析，設計了E-R 圖（見圖3），反映了主要對象之間的聯系以及各實體與屬性之間的關系。 當用戶登錄系統時， 系統判斷并提供相應的權限， 通過選定對應的電解槽查看各實時狀態信息及報警日志， 也可通過歷史查詢查看特定時間內的對應數據。

圖3 數據庫結構E-R 圖

2.2 數據讀寫

設備互聯依賴通信網絡，本文所設計的鋅電解極板故障監測系統采用分層設計，包括現場總線網絡、控制系統網絡以及車間管理網絡。 PROFIBUSDP 通信連接控制站和從站， 工業以太網連接控制站和紅外攝像儀，并使用PROFINET 通信協議。 控制站和中控室上位機則通過工業以太網通信，可以根據監控管理和工業控制的不同需求配置網絡速度和傳輸可靠性，并且控制系統的故障檢測頻率，確保監控數據的可靠性以及故障檢測的準確性。

數據讀寫的部分程序代碼如下：

2.3 系統功能設計

系統軟件設計采用模塊化設計思想， 根據電解槽的實際工況需求設計了主界面、單槽詳細信息、報警處置列表、歷史查詢、故障篩選以及系統設置等模塊。每個模塊下又分設多個子模塊，通過這些子模塊可以實現故障極板的可視化檢測、參數設置、數據查詢與分析等功能。 設計的系統功能結構，如圖4 所示。

圖4 系統功能結構

1）系統主界面。 系統主界面是整個系統的核心部分，具體如圖5 所示。主界面主要負責電解槽極板故障的顯示，單擊每個槽還將顯示該槽的具體信息（紅色表示嚴重故障，橙色表示一般故障，黃色表示疑似故障，無色表示沒有故障）；報警處置列表對電解槽內所有的故障極板進行統計和分類， 同時可以按照列號、槽號以及故障級別對故障極板進行篩選，并將所有的數據保存至數據庫。此外，控制臺部分可以實現系統的手動檢測功能。

圖5 系統主界面

2）系統設置界面。 在此界面可以進行網絡連接設置、自動截圖設置、檢測頻率設置以及參數閾值設置，主要實現各個參數的查詢以及修改功能，便于對系統檢測的頻率以及檢測參數的設置， 具體如圖6所示。作為極板故障檢測系統，重點在于能實現實時地檢測極板故障， 并且及時提供故障位置以及嚴重程度，方便工人及時進行處理，保障電解槽的正常工作。通過建立完善的故障庫，并對重要的故障進行保存，系統可以進行事后分析原因，并進行相應改進，從而可以減少故障的發生并保障作業的安全。

圖6 參數設置界面

3）系統現場應用效果。 鋅電解極板故障檢測系統在現場獲得了很好的應用，運行穩定，操作簡便，取得了很好的應用效果。 具體的效果可以描述為以下兩方面：（1）故障檢測準確性高。 該系統可以快速檢測出鋅電解極板是否存在故障，并且可以針對不同嚴重程度的故障進行正確的判斷和處理。 在現場應用中，該系統的檢測準確性得到了驗證，故障極板的檢測準確率達到了92.2%，除部分極板由于故障不嚴重并且有現場酸霧遮擋的情況下導致了小概率的誤檢以及漏檢， 正常情況下可以為企業提供可靠的技術支持。 （2）操作簡便性強。 該系統的操作簡單明了， 不需要專業技術人員進行操作。 在現場應用中，工作人員僅需按照系統提示進行操作，在短時間內即可完成故障檢測和維護工作。因此，該系統的操作簡便性強，可以減輕企業的人力成本和工作壓力。

綜上所述，鋅電解極板故障檢測系統在現場應用中體現出了高準確性和簡便性強的優勢，已經取得了良好的效果。

3 結語

本文設計了紅外圖像畸變矯正算法與小目標檢測算法，開發了基于紅外成像技術的電解槽極板故障檢測系統，實現了極板故障檢測的準確性以及高效性，提高了電解車間的電流效率，并實現了生產數據信息的統計分析，為生產調度和管理提供了便利。