一种物料熔固状态的判定方法、装置和机器可读存储介质与流程

1.本发明属于料成分自动在线检测技术领域，具体涉及一种在钢铁、有色冶金等行业冶炼现场，物料熔固状态的判定方法、装置和机器可读存储介质。


背景技术：

2.冶金物料的成分是冶金过程控制的核心参数之一，其检测时效性对优化工艺参数和节能减排等具有重要意义。目前，冶金物料成分检测多通过人工取样制样后的离线检测，需要研磨、抛光或溶解等进行样品预处理，检测耗时，具有严重的滞后性。然而，激光诱导击穿光谱(libs)技术具有不需要样品制备，多元素同时快速检测，远程非接触原位在线检测等优势，已用于工业物料成分的在线检测。
3.为了实现libs检测系统对多种工业物料成分的在线检测，需要对高温熔体及固体等不同状态工业物料进行快速在线判定，以选取对应的分析算法模型。
4.因高温熔体1000摄氏度以上时，其对应最大强度光谱波长在1600nm以上，超出通常libs系统光谱检测波段，且libs系统光谱仪采用外触发模式。常规的检测手段无法对熔体进行检测判断。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明提供了一种物料熔固状态的判定方法、装置和机器可读存储介质，能够快速判定物料的熔固状态。
6.本发明的一种物料熔固状态的判定方法，包括下面步骤：
7.获取熔体和固体物料的自发光光谱数据；
8.对所述物料的自发光光谱数据进行数据处理，获取熔体和固体状态下所述物料的特征值；
9.根据所述特征值，获取判定所述物料熔固状态的特征值判定阈值；
10.根据所述特征值判定阈值对待检测物料熔固状态进行检测和判断。
11.进一步地，所述的获取熔体和固体物料的自发光光谱数据包括：
12.在不同环境光情况下，采用libs光谱探测设备分别对熔体和固体物料的自发光光谱数据进行多次采集。
13.进一步地，所述的根据所述特征值判定阈值对待检测物料熔固状态进行检测和判断包括步骤：
14.对所述待检测物料进行实时光谱检测，获取所述待检测物料的自发光光谱数据；
15.对获取的所述待检测物料的自发光光谱数据进行数据处理以得到所述待检测物料的特征值；
16.将所述待检测物料的特征值与所述特征值判定阈值进行比较，判定所述待检测物料的熔固状态：
17.当所述待检测物料的特征值大于或等于所述特征值判定阈值时，判断所述待检测
物料为熔体状态；当所述待检测物料的特征值小于所述特征值判定阈值时，判断所述待检测物料为固体状态。
18.进一步地，所述数据处理包括滤波处理和线性拟合处理。
19.进一步地，所述的对所述物料的自发光光谱数据进行数据处理包括步骤：
20.对所述光谱数据进行去噪处理，得到预处理光谱数据；
21.对所述预处理光谱数据进行线性拟合。
22.进一步地，所述去噪处理为滤波，滤波的方法包括fir滤波、loess滤波、savitzky
‑
golay滤波、均值滤波或中值滤波。
23.进一步地，所述线性拟合的步骤为：
24.构建拟合函数：y＝kx+b；
25.根据所述预处理光谱数据构建损失函数j(k,b)：
[0026][0027]
其中x为波长位置，y为光谱强度；i和m为正整数，k和b为拟合系数；
[0028]
采用最小二乘法求解所述损失函数j(k,b)的最小值以求解k和b的值。
[0029]
进一步地，所述物料的特征值为k。
[0030]
进一步地，所述的特征值判定阈值为0.4。
[0031]
本发明还提供一种物料熔固状态的判定装置，包括：
[0032]
光谱数据获取模块，用于获取熔体和固体物料的自发光光谱数据；
[0033]
特征值确定模块，用于对所述物料的自发光光谱数据进行数据处理，获取熔体和固体状态下所述物料的特征值；
[0034]
判断阈值获取模块，用于根据所述特征值获取判定所述物料熔固状态的特征值判定阈值；
[0035]
判定模块，用于根据所述特征值判定阈值对待检测物料熔固状态进行检测和判断。
[0036]
本发明还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被机器执行时，实现本发明的物料熔固状态的判定方法。
[0037]
本发明的物料熔固状态的判定方法，利用现有的物料检测设备，通过物料自发光光谱分析，能够实现在不采用额外设备情况下，利用不同物料自发光光谱，通过数据分析的方法对物料状态进行判定，实现物料高温熔体状态和固体状态快速判定。本发明的物料熔固状态的判定装置，包括光谱数据获取模块、特征值确定模块、判断阈值获取模块和判定模块，能够对物料的自发光光谱数据进行处理，并且实现对物料状态快速判定的效果。本发明的机器可读存储介质能够利用机器来实现物料高温熔体状态和固体状态判定，使得物料熔固状态的判定更加便捷。
[0038]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0039]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]
图1示出了根据本发明实施例的一种物料熔固状态的判定方法步骤流程图；
[0041]
图2示出了根据本发明实施例的一种物料熔固状态的判定装置结构示意图；
[0042]
图3为物料自放光光谱数据滤波处理前后对比图；
[0043]
图4为熔体物料自发光光谱数据的一次线性拟合结果；
[0044]
图5为固体物料自发光光谱数据的一次线性拟合结果；
[0045]
图6为根据本发明实施例的物料特征值判定阈值分析图。
具体实施方式
[0046]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
参见图1，本发明的一种物料熔固状态的判定方法，包括步骤：
[0048]
1、获取熔体和固体物料的自发光光谱数据；
[0049]
具体为：通过libs系统中的光谱探测设备，在不同环境光情况下，分别对熔体和固体物料的自发光光谱数据进行多次采集，获取不同环境光、不同物料状态下的物料自发光光谱数据。
[0050]
其中，libs系统中的光谱探测设备通常用于物料成分检测，是在钢铁、有色冶金等行业冶炼现场经常用到的一种检测设备，本发明的方法将libs系统中的光谱探测设备改为内部触发来对物料自发光光谱进行采集，而不需要额外设置专门的采集装置，节省成本。
[0051]
2、对所述物料的自发光光谱数据进行数据处理，获取熔体和固体状态下所述物料的特征值；
[0052]
先对光谱数据进行去噪处理，得到预处理光谱数据；主要是去除较大噪声信号，使得得到的预处理光谱数据可靠度提高，进而使得根据该预处理光谱数据获得的物料特征值的可靠度提高。
[0053]
2.1去噪处理为滤波，滤波的方法包括fir(finite impulse response，有限长单位冲激响应)滤波、loess(locally weighted regression，局部加权回归)滤波、savitzky
‑
golay(sg，多项式平滑算法)滤波、均值滤波或中值滤波。图3为滤波处理前后数据对比图。
[0054]
2.2然后对预处理光谱数据进行线性拟合，线性拟合的步骤为：
[0055]
构建拟合函数：y＝kx+b；
[0056]
根据所述预处理光谱数据构建损失函数j(k,b)：
[0057][0058]
其中x为波长位置，y为光谱强度；其中x为波长位置，y为光谱强度；i和m为正整数，
k和b为拟合系数；具体的k为拟合的直线的斜率。
[0059]
采用最小二乘法求解损失函数j(k,b)的最小值，以求解k和b的值。
[0060]
其中，拟合直线的斜率k为本发明中采用的物料的特征值。
[0061]
如图4和图5所示，分别为熔体和固体的物料自发光预处理光谱数据线性拟合的拟合结果。
[0062]
通过滤波去噪处理和线性拟合处理后，得到的物料自发光光谱数据的波长和光谱强度呈线性相关。参见图4可知，该实施例中的一种熔体物料的波长和光谱强度大致呈线性正相关；参见图5可知，该实施例中的一种固体物料的波长和光谱强度大致呈线性负相关。
[0063]
3、根据步骤2获取的特征值，获取用于判定所述物料熔固状态的特征值判定阈值；
[0064]
具体地，根据统计的不同环境光、不同物料状态下的物理自发光光谱数据，可以得到不同环境光下，对应于固体状态和熔体状态下物料的多个特征值，分别统计和分析固体状态下和熔体状态下物料的特征值，得到用于判断物料熔体状态和固体状态的特征值判定阈值。
[0065]
4、根据所述特征值判定阈值对待检测物料熔固状态进行检测和判断。
[0066]
具体的步骤为：
[0067]
通过libs系统中的libs光谱探测设备对待检测物料进行实时自发光光谱检测，获取待检测物料的自发光光谱数据；
[0068]
对获取的待检测物料的自发光光谱数据进行数据处理以得到待检测物料的特征值；其中光谱数据处理包括去噪处理和线性拟合处理(与步骤2中的数据处理过程相同)，得到的拟合直线的斜率作为待检测物料的特征值。
[0069]
最后再将所述待检测物料的特征值与步骤3中获得的特征值判定阈值进行比较，判定所述待检测物料的熔固状态，从而实现物料状态的快速判别。
[0070]
参见图6，根据本发明的一个具体实施例，再通过大量现场测试数据统计，得到了多组固体物料的特征值和多组熔体物料的特征值，根据图6中的特征值数据图可以分析出：物料在熔体状态的时候，特征值均大于0.4；物料在固体状态的时候，特征值均小于0.4，且熔体物料和固体物料的特征值有鲜明区别。故而依据本实施例得到的判断物料熔体状态和固体状态的特征值判定阈值为0.4：如果待检测物料的特征值大于或等于0.4，则表明该待检测物料状态为熔体；如果待检测物料的特征值小于0.4，则表明该待检测物料状态为固体。
[0071]
参见图2，本发明还提供了一种物料熔固状态的判定装置，包括：
[0072]
光谱数据获取模块，用于获取熔体和固体物料的自发光光谱数据；
[0073]
特征值确定模块，用于对所述物料的自发光光谱数据进行数据处理，获取熔体和固体状态下所述物料的特征值；
[0074]
判断阈值获取模块，用于根据所述特征值获取判定所述物料熔固状态的特征值判定阈值；
[0075]
判定模块，用于根据所述特征值判定阈值对待检测物料熔固状态进行检测和判断。
[0076]
根据本发明的一个较佳实施方式，先采用libs光谱探测设备采集物料自发光光谱数据，然后将数据发送至光谱数据获取模块，光谱数据获取模块将接收到的物料自放光光
谱数据发送给特征值确定模块进行处理，得到物料特征值，再由判断阈值获取模块对统计到的多个不同状态的物料特征值数据进行分析处理，得到特征值判定阈值，同时还有判定原则，判断原则为特征值判定阈值与物料熔固状态之间的关系，即特征值判定阈值与固体状态物料之间的关联、特征值判定阈值与熔体状态物料之间的关联。
[0077]
当需要对当下的任意一种物料熔固状态进行判断时，光谱数据获取模块获取libs光谱探测设备采集的物料自发光光谱数据，特征值确定模块根据该光谱数据得到该种物料的特征值。
[0078]
最后由判定模块将该种物料的特征值与特征值判定阈值依据判定原则进行比较，得到判定结果。
[0079]
本发明还提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被机器执行时，实现本发明的的物料熔固状态的判定方法，即能够实现根据对物料的自发光光谱数据进行处理和分析，获取判定所述物料熔固状态的特征值判定阈值，并对待检测物料的熔固状态进行判断。
[0080]
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。