作品简介

矿渣棉是矿物棉的一种，它是由熔融矿渣（高炉渣铜矿渣、铝矿渣等）为主要原料制成的棉丝状无机纤维，颜色呈白色或灰白色。其成品分为两个阶段，分别是铁尾矿调制高炉渣成纤形成粗加工的矿渣棉（未做成型材）以及粗加工的矿渣棉经过一定工艺处理形成精加工的矿渣棉。动态化补热系统应用实例如图 1 所示。

图 1 动态化补热系统应用实例

矿渣棉具有质轻、导热系数小、不燃烧、防蛀、耐腐蚀、化学稳定性好、吸声性能好、价廉等特点，可做成板、毡、毯、垫、绳等用作吸声、减震、绝热、保温的材料，广泛应用于工业和民用建筑中，是国际公认“第五常规能源”中的主要节能材料。炽纶科技创新团队运用双目识别和智能算法打造的基于熔解动力学的高炉熔渣在线调制过程动态化补热系统生产粗加工的矿渣棉，再对其进行精加工形成具有高附加值的型材， 向政府、电力、建材市场等领域推销渣棉型材产品。矿渣棉成品可用于农业、造纸业和 3D 打印技术领域等。除此之外，炽纶科技采用在线调质云端识别处理，并将动态调节数据返回至终端，降低了终端设备的性能要求和成本，提高了高性能云端服务器的使用密度，发挥出移动互联云端计算的优势，可提供线上调质服务API 接口，为企业和工厂的稳定运行保驾护航。云端服务器能够通过大量数据反馈模型结果，提高识别准确率，使得识别更加精确高效。

技术原理

炽纶科技创新团队设计的基于熔解动力学的高炉熔渣在线调质过程动态化补热设备采用非接触式研究方式，主要由拍摄系统、识别系统、三维重建系统、数据交互等部分组成。

拍摄系统部分

图 2 为视频图像和温度等数据采集模块的实物，使用的硬件主要包括工业级双目CCD 摄像头、PYNQ 片上系统、上位机。PYNQ 是Xilinx 的开源项目，旨在使基于 Xilinx ZYNQ的嵌入式系统设计更加容易。

PYNQ片上系统

工业级双目摄像头

图 2 PYNQ 片上系统和工业级双目摄像头实物

通过使用 Python 语言及其库文件，设计者能够充分发挥PYNQ PL 部分和 PS 部分的各自优势，设计功能更加强大的嵌入式系统。

系统的工业级双目 CCD 摄像头采用 USB 3.0 通信接口， 输出彩色、未压缩的双目 720 P 高清图像，帧率高达 60 FPS，传输速度大于 200 MB/s。双目相机图像清晰，颜色纯正，适合高精度识别、三维机器视觉等应用。

识别系统部分

使用TensorFlow 框架构建具有全连接层的 Fast-RCNN 网络。选取原始图像和已经标注好的数据输入到网络层中，采用平滑检测的方式对标记目标进行检测。检测过程中采用改进后的全连接神经网络进行比较和学习，采用1×1 的卷积层代替全连接神经网络以有效减少图像学习对比的计算量，采用IoU 阈值判断结果质量， 作为检测指标。Non-Maximum Suppression 采用搜索局部最大值抑制极大值的方式，在相互重叠的候选框中取最优结果。虽然在目标检测结果中仍然存在目标重叠的现象，但可以采用图像融合的方式将多次识别的目标重合区域进行合并。使用 Fast-RCNN 网络模型对识别后的结果进行模型训练，并在网络中加入 SPPnet 网络优化，对模型原数据进行十万次重复训练，以得到训练模型。IoU 检测标准如图 3 所示，N-MS 算法寻找边框示意图如图 4 所示，采用SPPnet 网络处理高温熔体原理示意图如图 5 所示，语义分割图像实施过程如图 6 所示。

将拍摄到的图片代入模型运行，并分割得到高温熔体区域，获得高温熔体的平面图像及像素点数据，之后采用灰度值还原的方法还原颗粒体积，识别结果通过标注目标框和掩

膜的方式在原图的基础上呈现。模型运行示例如图 7 所示。

图 3 IoU 检测标准图

图 4 N-MS 算法寻找边框示意图

图 5 采用 SPPnet 网络处理高温熔体原理示意图

图 6 语义分割图像实施过程

图 7 模型运行示例

三维重建系统部分

基于 2D 图形对灰度图像进行高度处理，则图像中的灰度图像越高，Z 轴越高。使用 3D 建模软件 3D Builder 提取颗粒轮廓，由于高度特性不完整，因此经过半粒子模型的重塑后作为原始颗粒的背面，从而完成三维重建颗粒，并生成 STL 格式的 3D 件。平面灰度图像及其重建如图 8 所示。

（a）平面灰度图像

（b）重建图像

图 8 平面灰度图像及其重建

图 9 3D 重建渲染结果

STL 用于转换 3D 点云数据。3D 文件是表面点数据，因此内部点可用种子填充算法填充，并且 3D 点云数据和内部点云数据在 3D 坐标中的分布可利用编程计算其中的 3D 图像量， 用于还原体积数据，对其乘以高炉渣的密度，可得质量变化的离散预测数据，再对其拟合后，转化为质量，求得熔解速率， 最终得到基于物化性质的熔解动态补热方案。3D 重建渲染结果如图 9 所示。

界面构造 1

界面构造 2

图 10 Qt 界面构造

应用前景

目前，我国能有效利用高炉熔渣显热的大型矿渣棉公司较少，大型骨干企业或外资企业在生产过程中受到技术的限制，而规模小、能耗高、劳动条件差、污染大的小型矿物棉生产厂生产的产品质量差，扰乱了矿物棉产品的市场和口碑。形成这种现象的根本原因是高炉渣成纤工艺的显热未得到充分利用。研究高炉渣的调质和熔渣均质化的过程中，需要首先得到熔解随时间变化的高温熔体颗粒运动行为规律。传统方法是在坩埚中放入冶金渣，待渣熔化后放入高温熔体，每间隔一定时间，将熔渣与高温熔体一起快速冷却，冷却后的试样经磨平、抛光后，在显微镜下分析颗粒尺寸变化。此外传统方法存在间断性，且高温熔体与熔渣一起冷却后很难区分， 影响了实验精度。除此之外，钢铁工厂的主营业务主要是冶炼精品钢材，并未将重心放在高炉渣的固废利用上。

炽纶科技创新团队为加强使用动态补热系统的操作体验， 设计了个性化 Qt 软件界面。除此之外，为了将炼钢过程的高温熔体熔融状态存储于平台，实现产线信息的充分利用，用户可以通过访问网站选择合适的模型进行补热方案的在线下载。Qt界面构造如图 10 所示，智能动态补热系统云服务器搭建框架如图 11 所示。