(57)【要約】【課題】羽口の閉塞を自動的に検出することが可能な羽口閉塞検出装置を提供する。【解決手段】羽口２を通じて高炉１の炉内を炉内撮影装置５で撮影し、撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置５で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出し、炉内撮影領域の平均二乗誤差が閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が閾値以下である場合に羽口２が閉塞されていると判定する。また、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
羽口を通じて高炉の炉内を撮影する炉内撮影装置と、
前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出する平均二乗誤差算出部と、
前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する平均輝度算出部と、
前記平均二乗誤差算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ前記平均輝度算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する羽口閉塞判定部と
を備えたことを特徴とする羽口閉塞検出装置。
【請求項２】
前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する炉内撮影領域抽出部を備えたことを特徴とする請求項１に記載の羽口閉塞検出装置。
【請求項３】
炉内撮影装置によって羽口を通じた高炉の炉内を撮影し、
撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出し、
抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口が閉塞されていると判定する
ことを特徴とする羽口閉塞検出方法。
【請求項４】
前記炉内撮影領域の特徴量として、抽出された炉内画像の炉内撮影領域と過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、抽出された炉内画像の平均輝度を算出し、
算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の羽口閉塞検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高炉の羽口が閉塞されているのを検出する羽口閉塞検出装置及びその方法に関し、例えば羽口の状態をカメラなどの撮影装置で撮影しながらノロ湧きによる羽口の閉塞状態を検出するのに好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
このように羽口の状態を監視する装置や方法としては、例えば下記特許文献１に記載されるように、高炉羽口部に放射温度計やテレビカメラを設置し、羽口先（羽口より高炉内部）の温度状況や炉内状況を監視し、これらの情報を用いて高炉の操業を安定させるものがある。また、下記特許文献２に記載されるように、ブローパイプ（送風管）の据付方法によって撮影装置の視野に欠落が生じないように、ハーフミラーで反射した光の光軸を中心として円弧状に湾曲する湾曲面に沿って監視装置の撮影視野を調整するものもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６０−１８７６０８号公報
【特許文献２】登録実用新案公報第３１７２５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の羽口監視装置や方法は、単に羽口の状態或いは羽口を通じた炉内状況を撮影装置によって撮影するだけのものであり、その羽口の閉塞を自動的に検出するものではない。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたものであり、羽口の閉塞を自動的に検出することが可能な羽口閉塞検出装置及びその方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明のある態様に係る羽口閉塞検出装置は、羽口を通じて高炉の炉内を撮影する炉内撮影装置と、前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出する平均二乗誤差算出部と、前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する平均輝度算出部と、前記平均二乗誤差算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ前記平均輝度算出部で算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する羽口閉塞判定部とを備えたことを特徴とするものである。
また、この羽口閉塞検出装置において、前記炉内撮影装置で撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する炉内撮影領域抽出部を備えることが好ましい。
【０００６】
また、本発明の別の態様に係る羽口閉塞検出方法は、炉内撮影装置によって羽口を通じた高炉の炉内を撮影し、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出し、抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口が閉塞されていると判定することを特徴とするものである。
また、この羽口閉塞検出方法において、前記炉内撮影領域の特徴量として、抽出された炉内画像の炉内撮影領域と過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、抽出された炉内画像の平均輝度を算出し、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定することが好ましい。
【発明の効果】
【０００７】
而して、本発明の羽口閉塞検出装置によれば、羽口を通じて高炉の炉内を炉内撮影装置で撮影し、撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。
また、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出することができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ効率よく検出することが可能となる。
【０００８】
また、本発明の羽口閉塞検出方法によれば、炉内撮影装置によって羽口を通じた高炉の炉内を撮影し、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そして、抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口が閉塞されていると判定する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出ことができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。
【０００９】
また、炉内撮影領域の特徴量として、抽出された炉内画像の炉内撮影領域と過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、抽出された炉内画像の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ適正に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の羽口閉塞検出装置及びその方法の一実施形態を示す羽口閉塞検出装置の概略構成図である。
【図２】図１のコンピュータで行われる羽口閉塞検出のための演算処理を示すフローチャートである。
【図３】炉内撮影装置による炉内画像の一例を示す説明図である。
【図４】連続的に撮影した炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差及び平均輝度の経時変化の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に、本発明の羽口閉塞検出装置及びその方法の一実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態の羽口閉塞検出装置の概略構成図である。高炉１では、羽口２から熱風を炉内に送風して、内部に蓄積されたコークスを燃焼し、鉄鉱石や焼結鉱を還元して製銑を行う。製銑では、溶銑と共に溶滓（スラグ、ノロ）も生成される。羽口２は、高炉１の炉底部に設けられ、熱風を送風するためのブローパイプ（送風管）３が接続されている。更に、ブローパイプ３の内部にはランス４が配設され、このランス４から燃焼を促進するための微粉炭を吹込むと共に、場合によっては酸素やその他の易燃性還元材を吹込む。なお、図では羽口２を１つだけ示しているが、周知のように、羽口２は高炉１の炉底部において、高炉１の外周に沿って多数配置されている。
【００１２】
本実施形態では、ブローパイプ３の送風方向後方で且つ羽口２を直接的に撮影できる位置にカメラなどの炉内撮影装置５を配設している。この位置は、従来、オペレータが羽口２を覗き見ていた覗き窓のあった部位である。従って、炉内撮影装置５は、羽口２を含め、羽口２を通じた高炉１の内部を炉内画像として撮影することができる。この炉内撮影装置５は、ＣＭＯＳセンサなどの撮像素子を用いた所謂デジタルカメラであり、集積されている素子の個々が画素として輝度や色合いを検出して記録する。そして、この炉内撮影装置５で撮影された炉内画像は、コンピュータなどの高度な演算機能を有する計算機６に読込まれる。
【００１３】
計算機６では、図２に示す演算処理を行って羽口２が閉塞されているか否かの判定を行い、羽口閉塞を検出する。この演算処理は、例えば０．１秒毎のタイマ割込処理によって実行される。この演算処理では、まずステップＳ１で炉内撮影装置５によって撮影された炉内画像を読込む。
次にステップＳ２に移行して、炉内画像のうちから炉内撮影領域を抽出済みであるか否かを判定し、炉内撮影領域を抽出済みである場合にはステップＳ７に移行し、そうでない場合にはステップＳ３に移行する。
【００１４】
前記ステップＳ３では、撮影された炉内画像の二値化処理を行うために、カラー画像をグレースケール画像に変換してからステップＳ４に移行する。
前記ステップＳ４では、ステップＳ３でグレースケール化された炉内画像の自動二値化処理を行ってからステップＳ５に移行する。この炉内画像の自動二値化処理としては、判別分析法、一般に大津の二値化と呼ばれる処理方法を用いる。これは、クラス間分散とクラス内分散の比からなる分離度が最大となる閾値を求め、その閾値で画像の各画素を二値化するものであり、広く知られている。
【００１５】
前記ステップＳ５では、ステップＳ４で二値化された炉内画像の収縮処理を行ってからステップＳ６に移行する。この収縮処理は、以下の理由により行う。即ち、羽口は高温のため、羽口の縁が揺らいでおり、二値化した羽口の画像は、実際の羽口よりも大きくなってしまう。この実際の羽口よりも大きくなった羽口画像を実際の羽口の大きさに近づけるために収縮処理を行う。
前記ステップＳ６では、前記ステップＳ４で二値化され且つ前記ステップＳ５で収縮された炉内画像と元画像との論理積を求め、その論理積のうち、高輝度部分を炉内撮影領域として抽出してから前記ステップＳ７に移行する。なお、これ以後の処理では、抽出された炉内撮影領域を記憶し、例えば前記ステップＳ１で読込んだ炉内画像のうちの炉内撮影領域を自動的に抽出する。
【００１６】
前記ステップＳ７では、前記ステップＳ１で読込まれた炉内画像のうちの炉内撮影領域の各画素と、前回演算処理時に取得した炉内画像のうちの炉内撮影領域の各画素とを比較し、両者の輝度差の平均二乗誤差を炉内撮影領域の特徴量の一つとして算出する。平均二乗誤差は、各誤差の二乗値を加算し、それをサンプル数で除した後に１／２乗して求めるものであり、本実施形態では前回炉内撮影領域の各画素と今回炉内撮影領域の各画素との輝度差が大きいほど大きくなる。なお、画素の指定は、炉内撮影領域の全ての画素であってもよいし、予め設定された特定の画素であってもよい。
【００１７】
次にステップＳ６に移行して、前記ステップＳ５で算出した輝度差の平均二乗誤差が予め設定された平均二乗誤差の閾値以下であるか否かを判定し、輝度差の平均二乗誤差が平均二乗誤差の閾値以下である場合にはステップＳ７に移行し、そうでない場合には復帰する。
前記ステップＳ７では、抽出された炉内撮影領域における予め設定された画素の平均輝度を炉内撮影領域の特徴量の一つとして算出する。なお、画素の指定は、炉内撮影領域の全ての画素であってもよいし、予め設定された特定の画素であってもよい。
【００１８】
次にステップＳ８に移行して、前記ステップＳ７で算出された平均輝度が予め設定された平均輝度の閾値以下であるか否かを判定し、平均輝度が平均輝度の閾値以下である場合にはステップＳ９に移行し、そうでない場合には復帰する。
前記ステップＳ９では、羽口閉塞の異常発生と判定し、例えば音声や映像などの警報を出力してから復帰する。
この演算処理によれば、読込まれた炉内画像に対して炉内撮影領域が抽出されていない場合には、炉内画像の自動二値化処理を判別分析法によって行い、二値化された炉内画像のうち高輝度部分を炉内撮影領域として抽出する。ひとたび炉内撮影領域が抽出されたら、その後は、同じ領域を常に炉内撮影領域として抽出する。そして、この炉内撮影領域における前回炉内画像の各画素との輝度差の平均二乗誤差を炉内撮影領域の特徴量として算出すると共に、炉内撮影領域における平均輝度を炉内撮影領域の特徴量として算出する。そして、炉内撮影領域における輝度差の平均二乗誤差が閾値以下で且つ炉内撮影領域における平均輝度が閾値以下である場合に、羽口が閉塞されていると判定し、警報を出力する。
【００１９】
羽口が閉塞されていない状態での羽口を通じた炉内画像は、レースウエイが映し出されているため、火炎や溶銑によって明るいが、同時に微粉炭やコークスが舞っていて、所謂ちらちらしている。つまり、各画素における輝度の変化が大きく、全体に高輝度である。一方、ノロ湧きによって羽口が閉塞されると、羽口を通じて撮影される炉内画像は類似した画像が連続することから、連続する画像の類似性を指標に羽口閉塞を判定することが可能となる。連続画像の類似性の指標には、ヒストグラムインタセクション・正規化相互相関があるが、計算速度や後述する羽口毎の炉内、つまりレースウエイの見え方による影響を低減するために前回炉内画像との輝度差の平均二乗誤差を用いることが適している。また、羽口閉塞の過検出を低減するために、輝度差の平均二乗誤差に加え、炉内撮影領域の平均輝度を用いる。羽口を閉塞する閉塞物は、炉内の溶銑よりも輝度が小さいため、羽口が閉塞物で閉塞されると平均輝度も減少する。
【００２０】
前述のように、炉内撮影領域に映し出されるレースウエイは、各画素における輝度の変化が大きく、全体に高輝度であることから、炉内撮影領域の平均二乗誤差が閾値より大きい場合や、炉内撮影領域の平均輝度が閾値より大きい場合には炉内撮影領域にレースウエイが映し出されている可能性が高く、羽口は閉塞されていないと考えられる。一方、炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差が閾値以下で且つ炉内撮影領域の平均輝度が閾値以下である場合には、類似画像が連続している、つまり羽口が閉塞されていると考えられ、そのような場合には羽口閉塞と判定してよい。
【００２１】
一方、炉内撮影装置５によって撮影される炉内画像には、例えば図３の破線の楕円内に示すように、例えばブローパイプ３内のランス４が映っている。また、炉内撮影装置５や羽口２の据付状態によって視野が欠落している場合もある。従って、炉内撮影装置５によって撮影された炉内画像における炉内撮影領域７は羽口２毎に異なる。炉内撮影領域７が異なる炉内画像に対して、同等の輝度差の平均二乗誤差や平均輝度を求めた場合、羽口が閉塞されていないときの輝度差の平均二乗誤差も平均輝度も羽口毎に異なるから、羽口が閉塞されていると判定するための輝度差の平均二乗誤差の閾値も平均輝度の閾値も羽口毎に設定しなければならない。周知のように、一つの高炉１に羽口２は４０カ所程度も設けられているので、各羽口毎に閾値を設定するのは困難である。そこで、本実施形態では撮影された炉内画像を自動二値化処理し、高輝度部分を炉内撮影領域７として抽出する。炉内撮影領域７は、羽口が閉塞されないかぎり、レースウエイが映し出されているので、炉内撮影領域７における輝度差の平均二乗誤差も平均輝度も全ての羽口で同等である。従って、羽口閉塞検出のための炉内撮影領域７における輝度差の平均二乗誤差の閾値も平均輝度の閾値も夫々一つずつでよい。
【００２２】
図４は、連続的に撮影した炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差及び平均輝度の経時変化を示したものである。同図において、時刻ｔ１〜ｔ２では、炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差が閾値以下となり且つ炉内撮影領域の平均輝度が閾値以下となったため、図２の演算処理によって羽口が閉塞されていると判定された。その後、羽口の閉塞状態が解消され、時刻ｔ３〜ｔ４では、炉内撮影領域の平均輝度が閾値以下となった。しかしながら、この間、炉内撮影領域の輝度差の平均二乗誤差は閾値以下とならなかったので、図２の演算処理では、羽口が閉塞されていると判定されなかった。
【００２３】
このように本実施形態の羽口閉塞検出装置では、羽口２を通じて高炉１の炉内を炉内撮影装置５で撮影し、撮影された炉内画像の炉内撮影領域と当該炉内撮影装置５で過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、撮影された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口２が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。
【００２４】
また、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出することができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ効率よく検出することが可能となる。
また、本実施形態の羽口閉塞検出方法では、炉内撮影装置５によって羽口２を通じた高炉１の炉内を撮影し、撮影された炉内画像に対して二値化閾値を算出し、その二値化閾値を用いて炉内画像の二値化処理を行い、二値化された炉内画像のうち予め設定された規定値より輝度が大きい領域を炉内撮影領域として抽出する。そして、抽出された炉内画像の炉内撮影領域の特徴量を求め、求めた特徴量が予め設定された状態となった場合に羽口２が閉塞されていると判定する。そのため、羽口毎に異なる炉内撮影領域を自動的に抽出ことができ、これによりノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に検出することが可能となる。
【００２５】
また、炉内撮影領域の特徴量として、抽出された炉内画像の炉内撮影領域と過去に撮影された炉内画像の炉内撮影領域との輝度差の平均二乗誤差を算出すると共に、抽出された炉内画像の平均輝度を算出する。そして、算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均二乗誤差が予め設定された閾値以下であり且つ算出された炉内画像の炉内撮影領域の平均輝度が予め設定された閾値以下である場合に羽口２が閉塞されていると判定する。そのため、ノロ湧きによる羽口閉塞を自動的に且つ適正に検出することが可能となる。
【符号の説明】
【００２６】
１  高炉
２  羽口
３  ブローパイプ（送風管）
４  ランス
５  炉内撮影装置
６  計算機
７  炉内撮影領域
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図３】
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