铜电解槽极板短路红外检测系统

王一丁，贺文强，贾瑞明（北方工业大学电子信息工程学院，北京　100041）



铜电解槽极板短路红外检测系统

王一丁，贺文强，贾瑞明
（北方工业大学电子信息工程学院，北京100041）

摘要：

关键词：

红外检测；极板短路；电解槽

0　引言

铜电解槽生产系统中，因阴极板的平整度较差、阴阳极间距离不均匀而出现电流分布不均现象，继而阴极板上产生结粒引发短路及极板温度升高，这会造成电能消耗增大、铜产量急剧下降。国内外极板短路检测方法有：一是利用传感器监控电解槽的电压，这种系统对于传统工艺的电解槽检测短路的效果差且成本昂贵[1］；二是用手托式查槽器排查因短路造成的高温，该方法需要人力在槽面进行检测，耗时且容易出错[2］。

针对以上背景和已有方法的不足，设计了铜电解槽极板短路红外检测系统。该系统能够自主检测短路极板并定位，能够帮助工人及时处理短路极板故障。

1　方案设计

图1给出了总体方案示意图，按功能划分，整个铜电解极板短路红外检测系统主要包括轨道子系统、巡检小车子系统、信息通信子系统、信息处理与交互子系统。

系统的主要原理是首先在厂房梁架上铺轨道，让携带有相机、Wi-Fi等设备的自主充电式巡检小车在轨道上方行驶并采集红外图像；接着通过信息处理子系统将图像等信号传输到信息处理与交互子系统；然后信息处理与交互子系统通过红外图像短路极板的高温信息定位出短路极板位置，最后并将短路故障信息显示在交互设备上，用户根据显示器和手持掌声电脑PDA上的任务清单及时处理短路极板故障。

图1　总体方案示意图

1.1轨道子系统

由于红外相机比较昂贵，难以在每一个电解槽上方都安装红外相机，所以本系统采用携带有红外相机的巡检小车在轨道上行驶采集图像，这也是采用轨道的原因。图2是部分轨道示意图，为了减少厂房吊车对巡检小车的影响，用连接杆将轨道与厂房梁架连接。为了确保采集小车行驶安全，采用横截面为工字形的轨道。实际中铺设了四条各长400米的直形轨道，轨道之间的间隔是10米，为了确保巡检小车能在任一轨道行驶，用三个圆形轨道将四条直形轨道连接起来，轨道终端安装充电坞供巡检结束的小车充电。

图2　轨道示意图

1.2巡检小车子系统

巡检小车采用无线模式，即采用电池运行和无线传输。上面携带有电池、充电阴阳极、Wi-Fi、ZigBee、红外相机、电路板等设备，材质选择具有抗酸性腐蚀的聚氯乙烯板和金属钛。巡检小车可以执行中控室软件发出的控制指令，能够被定时或手动控制往复运动以便采集电解槽红外图像。通过Wi-Fi传输相机采集的图像，为了防止图像信息对小车控制指令的干扰，小车控制指令采用ZigBee专用通道进行传输。在系统中采用2个巡检小车分别在各自的两条轨道上运行，为了增加检测效率，当其中一个小车充电时，另外一个小车能在四条轨道上单独运行。

1.3信息通信子系统

图3是信息通信子系统，图中展示了通信设备和通信线路的位置分布和连结关系图。在厂房中央安装两个通信盒，通信盒中具备有Wi-Fi和ZigBee等设备，信息处理软件通过通信盒向小车发送控制指令以及接收采集的图像。在现场根据实际路程选择双绞线和光纤。手持掌上电脑PDA通过厂房东区和西区的Wi-Fi与中控室通信，用户可以借助PDA随时查看电解槽极板短路信息，便于用户及时处理电解槽短路极板。

图4是信息处理与交互子系统，该子系统在中控室，主要包括信息处理端、服务器、LED显示端、电视显示端等软件，这是总系统的核心部分。采集到的电解槽红外图像由信息处理端软件显示并通过算法定位短路极板位置，信息处理端通过服务器将短路极板故障信息写入数据库。显示端电视机和LED屏的短路极板故障信息通过服务器随时保持与数据库信息一致，以便于现场用户和中控室用户观察。

图3　信息通信子系统

图4　信息处理与交互子系统

1.4信息处理与交互子系统

图5是信息处理软件界面图，该软件主要功能是：通过ZigBee实时向巡检小车发送控制指令以及监控小车状态；实时显示巡检小车传回的图像；可以设置自动运行状态，此时无需人工干预便可自动控制巡检小车定时工作和充电；将采集的图像经过算法处理定位出短路极板所在位置，并将该信息通过服务器上传到数据库等。

2　电解槽图像特征分析和分割

2.1图像增强

红外图像普遍存在整体偏暗、对比度差等特点，为了能够从图像中正确的识别目标，便后续工作的进行，采用自适应直方图均衡算法CLAHE[3］对电解槽原图进行增强。图6给出了电解槽原图和自适应直方图均衡后的增强图。

图5　信息处理界面图

图6　电解槽原图、增强图

2.2电解槽分割

电解槽分割中的难点是边缘检测，表1给出了几种边缘检测方法和槽体边缘检出率的关系。通过表1可以看出Canny[4］边缘检测算子在本系统中效果最好。

表1　检测方法与边缘检出率

分割步骤如下：用Canny算子求出图7（a）原图的边缘图像得到图7（b）；利用图7（b）中箭头5左方边缘信息定位出槽体边缘，将槽体边缘的左方设置成感兴趣区域，在感兴趣区域寻找图7（a）箭头1～4所指的注液槽，图7（c）中箭头6～9所指即是采用大津阈值二值化后[5］的注液槽；利用注液槽的大小和长宽比筛出不符合干扰轮廓便可定位出注液槽；再利用注液槽与电解槽的固定位置关系以及电解槽的大小便可以分割出电解槽。图7（d）是分割出电解槽图，该电解槽对应图7 （a）箭头3所指。

图7　电解槽分割示意图

2.3电解槽图像特征分析

电解槽图像中短路极板的温度较高，表现在红外图像上便是短路极板处显示亮色，图8中箭头1～4所指亮色区域代表的是短路极板。部分电解槽会因实际需求而在上方盖上保温布，图8（a）和图8（b）是两个在相差很短时间间隔内拍摄的盖布电解槽图像和未盖布电解槽图像。从两幅图中可以明显看出短路极板位置与正常位置有着巨大差异，本系统利用这种差异特征定位出短路极板位置。

图8　盖布和未盖布电解槽图像

2.4短路极板提取

图9给出了搜索方案，通过设置经验阈值，并利用短路极板的高温信息将电解槽图像中短路极板定位出来。图9中箭头2～3所指便是短路极板。

图9　短路极板搜索方案示意图

3　实验数据与误差分析

3.1温度实验数据和误差分析

系统主要是通过测量图像中的高温来检测短路极板，因此需要统计出红外相机的温度误差。人工测量盖布和未盖布的短路极板温度并与红外相机测量的温度进行比对，得到如表2所示的温度误差实验数据。

表2　温度误差实验数据统计

本系统使用的是长波红外摄像机中的高端产品，其噪声等效温差（NETD）为50mK@30℃with F/1 lens。也即是在理想均匀稳定的30℃环境温度下，配合光圈1.0的镜头，相机温度分辨率为0.05℃。但在实际应用中，红外测温受到很多因素干扰，在本系统中主要有以下几个因素：一是成像距离，成像距离越远，红外波段光线在传输过程中受到的影响越大，导致测温不准确。通常手持红外测温设备测量距离一般在0.1米以内，而系统中的红外相机距离槽面约10米；二是环境温度，红外测温是以周围环境温度为基准的，当环境温度变化时，摄像机的芯片特性也随之变化，进而影响测温；三是空气湿度，当空气湿度较大时，悬浮液体颗粒会吸收红外波段的光线，影响测温。

3.2系统性能实验数据和误差分析

为了衡量系统检测极板短路故障的检测率，定义了以下参数来检验系统的正确性，设算法检测短路数为M，人工检测短路数为N，并且假设人工检测短路极板数都为正确的。其中极板发生了短路故障，但是没有检测到的数量a称作漏检数；极板没有发生短路故障，被错误的判断为发生故障的数量b称作误检数；正确检出短路故障的概率称作检出率，如式1所示；将正常极板误认为短路故障的概率称作误检率，如式2所示；所有漏检和误检电极的概率称作总误差率，如式3所示：

随机选择一部分区域的电解槽，将系统检出结果与人工检测结果相互比对。得到表3所示的短路统计实验数据。

表3　短路统计实验数据

表4给出了本系统的检出率、误检率和总误差率。

表4　检出率、误检率和总误差率

根据以上试验数据可以看出，系统的检出率比较高，接近100％；误检率相对也较低，总误差率4.7％。根据检出率与误检率的公式可以看出，这一对参数是矛盾关系：当调高检出阈值时，可以减少正常电极被误检为故障的概率，但是同时也会漏掉部分温度特征不明显的故障电极，得到低检出率和低误检率；同样，当调低检出阈值时，会得到高检出率和高误检率。本系统的目的是高检出率和低误检率，为了得到相对较高的检出率和较低的误检率，可以根据实际需求选择一个合适的折中阈值。

表5给出了检测系统与国内外其他方法相比。可以看出该系统经济、有效、省时。

表5　其他方法对比

4　结语

设计的电解槽极板短路红外检测系统，对于短路极板的检出率达到了98.6％，而误检率是3.4％，这些性能指标满足实际需求。该系统与查槽器方法相比具有快速、准确的优点，与监控槽电压的方法相比有着经济、准确率高的优点。实际应用中该系统每年能够给企业带来数百万的经济效益，且该系统同样可以检测镍、钴等金属的电解槽极板短路。

参考文献：

[1］Aqueveque P E，Wiechmann E P，Burgos R P.Short-Circuit Detection for Electrolytic Processes Employing Optibar Intercell Bars[J］.Industry Applications IEEE Transactions on，2009，45（4）：1225-1231.

[2］张邦琪，梁卫国.铜电解技术的进展[J］.中国有色冶金，2007（5）：12-18.

[3］Yeom E，Nam K H，Paeng D G，et al.Improvement of Ultrasound Speckle Image Velocimetry Using Image Enhancement Techniques [J］.Ultrasonics，2014，54（1）：205-16.

[4］Ding L，Goshtasby A.On the Canny Edge Detector[J］.Pattern Recognition，2000，34（3）：721-725.

[5］Huang D Y，Wang C H.Optimal Multi-Level Thresholding Using a Two-Stage Otsu Optimization Approach[J］.Pattern Recognition Letters，2009，30（3）：275-284.

贾瑞明（1978-），男，山东，博士，助理研究员，研究方向为天文导航、计算机视觉、图像处理

Puts forward the non -contact infrared temperature measurement system that had been applied for short circuit detection of copper electrolytic plate，finds a method to locate the failed plate in infrared image.This system can solve some electrolytic production problems effectively such as current loss or output reduction.According to this system，the location information of failed plate in copper electrolytic can be counted automatically.

Keywords：

Infrared Detection；Short Circuit Plate；Electrolytic Cell

Short Circuit Detecting System of Copper Electrolytic Tank Plate Based on Infrared

WANG Yi-ding，HE Wen-qiang，JIA Rui-ming
（College of Information Engineering，North China University of Technology，Beijing 100041）

Abstract：

提出一套应用于铜电解极板短路检测的红外非接触温度测量系统，研究红外图像极板短路检测与定位技术。该系统主要针对铜精炼电解生产中时常发生极板短路而造成电流损失、产铜量降低的现象。最终实现铜电解过程中极板短路板故障的自动检测、定位与统计。

文章编号：1007-1423（2016）15-0056-05

DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2016.15.014

作者简介：

王一丁（1967-），男，辽宁沈阳人，博士，教授，智能识别与图像处理，工业无损检测，无线电定位技术

通信作者：贺文强（1990-05），男，河南周口人，硕士研究生，研究方向为图像处理、模式识别

收稿日期：2016-03-22修稿日期：2016-05-10