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基于机器视觉的漏钢检测方法——评《连铸漏钢计算机视觉检测方法》
被引量：
3
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作者
熊向敏
《有色金属（冶炼部分）》
CAS
北大核心
2020年第12期I0018-I0018,共1页
连铸是现代钢铁冶金过程中的核心环节。然而在实际生产中,漏钢事故时有发生,漏报及误报问题仍然普遍存在。如何准确而又及时地预报漏钢事故是保证安全生产过程的前提。考虑到计算机视觉技术的特有优势,科学工业出版社2018年出版的刘宇...
连铸是现代钢铁冶金过程中的核心环节。然而在实际生产中,漏钢事故时有发生,漏报及误报问题仍然普遍存在。如何准确而又及时地预报漏钢事故是保证安全生产过程的前提。考虑到计算机视觉技术的特有优势,科学工业出版社2018年出版的刘宇、于淼所著的《连铸漏钢计算机视觉检测方法》一书中采用了机器视觉技术实现了对结晶器过程可视化展示,并对异常预报方法进行了深入研究,并且在生产环境下予以验证,为连铸漏钢提供了新的检测及分析途径。
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关键词
计算机视觉技术
机器视觉
计算机视觉检测
可视化展示
安全生产过程
漏钢事故
异常预报
核心环节
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职称材料
题名
基于机器视觉的漏钢检测方法——评《连铸漏钢计算机视觉检测方法》
被引量：
3
1
作者
熊向敏
机构
乌海职业技术学院
出处
《有色金属（冶炼部分）》
CAS
北大核心
2020年第12期I0018-I0018,共1页
基金
内蒙古自治区教育科学研究“十三五”规划课题基金项目(NZJGH2019014)。
文摘
连铸是现代钢铁冶金过程中的核心环节。然而在实际生产中,漏钢事故时有发生,漏报及误报问题仍然普遍存在。如何准确而又及时地预报漏钢事故是保证安全生产过程的前提。考虑到计算机视觉技术的特有优势,科学工业出版社2018年出版的刘宇、于淼所著的《连铸漏钢计算机视觉检测方法》一书中采用了机器视觉技术实现了对结晶器过程可视化展示,并对异常预报方法进行了深入研究,并且在生产环境下予以验证,为连铸漏钢提供了新的检测及分析途径。
关键词
计算机视觉技术
机器视觉
计算机视觉检测
可视化展示
安全生产过程
漏钢事故
异常预报
核心环节
分类号
TF777 [冶金工程—钢铁冶金]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的漏钢检测方法——评《连铸漏钢计算机视觉检测方法》
熊向敏
《有色金属（冶炼部分）》
CAS
北大核心
2020
3
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