一种基于热成像的烧结均匀性识别方法及系统与流程

1.本技术涉及烧结工艺的技术领域，尤其是涉及一种基于热成像的烧结均匀性识别方法及系统。


背景技术：

2.烧结工艺是指把粉状物料转变为致密体的传统工艺。通常应用于陶瓷生产、粉末冶金等。
3.关于烧结工艺得到的烧结矿的均匀性判断，是控制和调整烧结系统布料的依据，也是实现提高烧结矿成品率的关键步骤。
4.对于烧结均匀性的判断，普遍是观察烧结台车尾部的烧结矿的断面，即料层断面；烧结台车采用传送带的运输方式，工作人员通过观察上烧结矿掉落时传送带宽度方向上露出的断面，通过观察红火层厚度和呈现的状态，并依据经验判断料层断面的均匀性。
5.但人工观察法较难进行实时监测和量化记录，导致工作人员较难识别烧结过程中烧结不均匀之处，使得烧结均匀性的判断不精准，因此需要改进。


技术实现要素：

6.为了提升烧结均匀性判断的准确性，进而提高烧结矿的成品率，本技术提供了一种基于热成像的烧结均匀性识别方法及系统。
7.本技术的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：一种基于热成像的烧结均匀性识别方法，包括步骤：实时获取料层断面的温度场数据；划分料层断面得到若干个检测区域；计算若干检测区域的平均温度标准差和若干检测区域的红火层厚度数据标准差；将平均温度标准差以及红火层厚度标准差储存或发送至用户终端。
8.通过采用上述技术方案，由于烧结台车采用传送带的方式运输烧结矿，通过实时获取烧结台车尾部的料层断面的温度场数据，能够实现对烧结过程的实时监控。
9.对料层断面进行划分，得到若干个检测区域，由于烧结矿发亮温度为750℃，即温度大于或等于750℃的检测点即为红火层，红火层厚度即红火层的面积占整个检测区域面积的占比；基于实时温度场数据，通过计算每个检测区域的平均温度标准差以及红火层厚度标准差，并发送至用户终端，工作人员通过标准差信息能够判定料层断面中所有检测区域的平均温度、红火层厚度的数据离散情况，若离散程度越小，则证明料层断面不同的检测区域之间的平均温度、红火层厚度较为均匀，即整个料层断面的平均温度和红火层厚度较为均匀；若离散程度越大，则料层断面的均匀性越差，从而通过判断每一个料层断面的均匀性，能够指出烧结过程存在不均匀的地方，提升烧结均匀性判断的准确性，进而提高烧结矿的成品率。
10.本技术在一较佳示例中：所述计算若干检测区域的平均温度标准差和若干检测区
域的红火层厚度数据标准差的步骤，包括：计算每个检测区域的均匀性判定数据，均匀性判定数据包括平均温度数据和红火层厚度数据；基于若干检测区域的平均温度数据和红火层厚度数据，分别计算得到若干检测区域的平均温度标准差以及若干检测区域的红火层厚度数据标准差。
11.通过采用上述技术方案，基于温度场数据，在每个检测区域获取若干检测点，能够计算每个检测区域的平均温度数据和红火层厚度数据，因此工作人员能够获知每个检测区域的平均温度和红火层厚度，进而完成对平均温度标准差和红火层厚度标准差的计算，同时工作人员能够通过平均温度数据、红火层厚度数据判断检测区域的平均温度、红火层厚度是否达标。
12.本技术在一较佳示例中，所述基于若干检测区域的平均温度数据和红火层厚度数据，分别计算得到若干检测区域的平均温度标准差以及若干检测区域的红火层厚度数据标准差的步骤，包括：基于若干个检测区域的均匀性判定数据，计算得到所有检测区域的总平均温度数据和总红火层厚度数据；基于每个检测区域的平均温度数据与总平均温度数据的比值、每个检测区域的红火层厚度数据与总红火层厚度数据的比值，得到每个检测区域的平均温度特征值和红火层厚度特征值；分别计算若干个检测区域的平均温度特征值的标准差和红火层厚度特征值的标准差，得到平均温度标准差和红火层厚度标准差。
13.通过采用上述技术方案，通过判断每个检测区域的平均温度特征值、红火层厚度特征值是否接近于1，由此来判断检测区域的平均温度是否接近料层断面的总平均温度、检测区域的红火层厚度是否接总平均红火层厚度，通过将所有检测区域各自的平均温度特征值和各自的红火层厚度特征值分别与1比较，能够获取到料层断面中，平均温度特征值或红火层厚度特征值与1差值最大的检测区域，便于工作人员识别到料层断面中烧结不均匀的检测区域，提升烧结均匀性判断的准确性，同时通过平均温度特征值和红火层厚度特征值同样可以实现计算出平均温度标准差和红火层厚度标准差。
14.本技术在一较佳示例中：所述分别计算若干个检测区域的平均温度特征值的标准差和红火层厚度特征值的标准差，得到平均温度标准差和红火层厚度标准差的步骤之后，包括：基于判断规则，将平均温度标准差、红火层厚度标准差分别匹配对应的权重系数；基于平均温度标准差、红火层厚度标准差及各自对应权重系数，计算得到料层断面的均匀性指数；将料层断面的均匀性指数储存或发送至用户终端。
15.通过采用上述技术方案，基于判断规则向平均温度标准差、红火层厚度标准差匹配不同的权重系数，即平均温度标准差、红火层厚度标准差在不同情况下对于均匀性的影响不同，均匀性指数能够反应出不同的判断结果，使得料层断面的均匀性指数能够更为精准地反应料层断面的均匀性情况，以便后续工作人员针对性进行烧结矿原料的调节，使得成品率提高。
16.本技术在一较佳示例中：烧结台车尾部安装有热像仪；热像仪包括红外摄像头，所述实时获取料层断面的温度场数据的步骤，包括：调整红外摄像头正对烧结台车尾部，且红外摄像头与远离烧结台车一侧的地面的夹角角度为10
°
至15
°
；获取来自热像仪的视频数据，解析视频数据得到温度场数据。
17.通过采用上述技术方案，热像仪的摄像头正对烧结车尾部且摄像头与地面呈10
°
至15
°
夹角，使得摄像头能够垂直拍摄到烧结矿脱落时露出的料层断面，获取的料层断面角度更优，进一步的对于温度场的数据分析更为准确，每个检测区域的均匀性判定数据的计算更为准确。
18.本技术在一较佳示例中：所述划分料层断面得到若干个检测区域的步骤，包括：获取烧结台车的布料活页门的位置信息，布料活页门沿烧结台车的宽度方向分布；基于布料活页门的位置信息，均匀划分得到若干个检测区域。
19.通过采用上述技术方案，基于布料活页门来进行检测区域的划分，使得划分更为精准，便于反馈烧结信息，烧结矿掉落时，检测区域的划分能够更为准确地判断料层断面的均匀性；同时便于进行布料的反馈调节。
20.本技术在一较佳示例中：所述计算每个检测区域的均匀性判定数据，均匀性判定数据包括平均温度数据和红火层厚度数据的步骤，包括：在每个检测区域内获取n个第一温度采集点，第一温度采集点的温度为ti，通过/n（i=1,2,3...n）计算得到平均温度数据；在n个第一温度采集点中获取温度高于烧结矿发亮温度的m个第二温度采集点，通过公式m/n计算得到红火层厚度数据；通过计算多组不同的m/n比值，计算得到红火层厚度数据。
21.通过采用上述技术方案，基于温度场数据，在每个检测区域内获取n个问温度采集点，温度采集点的获取应均匀获取，通过计算各个温度采集点的温度，得到平均温度数据，进一步从n个温度采集点中，获取温度大于或等于750℃的第二温度采集点，即落在红火层上的温度采集点；通过公式m/n计算得到检测区域内红火层占整个检测区域的比例，即获得红火层厚度数据。
22.本技术在一较佳示例中：所述基于判断规则，将平均温度标准差、红火层厚度标准差分别匹配对应的权重系数的步骤，包括：获取所有检测区域的红火层厚度特征值；基于判断规则，将所有检测区域的红火层厚度特征值逐一与预设的特征阈值进行比较；基于比较的结果，向平均温度标准差、红火层厚度标准差匹配对应的权重系数。
23.通过采用上述技术方案，通过设置特征阈值，将所有检测区域红火层厚度特征值与特征阈值进行比较，可以获知该料层断面上是否存在红火层厚度不达标的检测区域，再进一步分配平均温度特征值与红火层厚度特征值的权重，能够基于不同影响因素更准确地判断料层断面的均匀性，例如存在检测区域的红火层厚度不准确时，导致红火层厚度特征值偏差较大，则着重考虑平均温度对于烧结成品的影响情况，而当红火层厚度准确时，则着
重考虑红火层占比的影响情况。
24.本技术在一较佳示例中：所述权重系数包括数值0和1，所述基于比较的结果，向平均温度标准差、红火层厚度标准差匹配对应的权重系数的步骤，包括：若所有检测区域的红火层厚度特征值均大于或等于特征阈值，则平均温度标准差匹配的权重系数的数值为1，红火层厚度标准差匹配对应的权重系数为0；若存在至少一个检测区域的红火层厚度特征值小于特征阈值，则平均温度标准差匹配的权重系数的数值为0，红火层厚度标准差匹配对应的权重系数为1；所述基于平均温度标准差、红火层厚度标准差及各自对应权重系数，计算得到料层断面的均匀性指数的步骤，包括：将平均温度标准差与所匹配的权重系数的乘积，与红火层厚度标准差和所匹配的权重系数的乘积相加，得到料层断面的均匀性指数。
25.通过采用上述技术方案，当存在至少一个检测区域的红火层厚度特征值小于特征阈值时，则证明由于烧结终点异常导致该检测区域找那个存在红火层厚度不准确，即存在红火层厚度特征值不准确，则采用平均温度标准差判断均匀性，此时匹配平均温度特征值的标准差的权重系数为1，红火层厚度特征值的标准差匹配的权重系数为0，得到的均匀性指数则为平均温度特征值的标准差。
26.而当所有检测区域的红火层厚度特征值均大于特征阈值时，料层断面中的平均红火层厚度均正常，则优先考虑通过较为直观的红火层厚度占比标准差判断料层断面的均匀，调整烧结矿的布料量以调整红火层厚度在料层断面的占比，从而实现烧结的均匀性调节。
27.本技术的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：一种基于热成像的烧结均匀性识别系统，包括：温度场获取模块，用于实时获取料层断面的温度场数据；温度场获取模块，用于实时获取料层断面的温度场数据；划分计算模块，用于划分料层断面得到若干个检测区域，标准差计算模块，用于计算若干检测区域的平均温度标准差和若干检测区域的红火层厚度数据标准差；发送储存模块，用于将平均温度标准差以及红火层厚度标准差储存或发送至用户终端。
28.通过采用上述技术方案，由于烧结台车采用传送带的方式运输烧结矿，通过实时获取烧结台车尾部的料层断面的温度场数据，能够实现对烧结过程的实时监控。
29.对料层断面进行划分，得到若干个检测区域，由于烧结矿发亮温度为750℃，即温度大于或等于750℃的检测点即为红火层，红火层厚度即红火层的面积占整个检测区域面积的占比；基于实时温度场数据，通过计算每个检测区域的平均温度标准差以及红火层厚度标准差，并发送至用户终端，工作人员通过标准差信息能够判定料层断面中所有检测区域的平均温度、红火层厚度的数据离散情况，若离散程度越小，则证明料层断面不同的检测区域之间的平均温度、红火层厚度较为均匀，即整个料层断面的平均温度和红火层厚度较为均匀；若离散程度越大，则料层断面的均匀性越差，从而通过判断每一个料层断面的均匀性，能够指出烧结过程存在不均匀的地方，提升烧结均匀性判断的准确性，进而提高烧结矿
的成品率。
30.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：1.工作人员通过判断平均温度标准差和红火层厚度标准差以判断每一个料层断面的均匀性，能够指出烧结过程存在不均匀的地方，提升烧结均匀性判断的准确性，进而提高烧结矿的成品率；2.通过将所有检测区域各自的平均温度特征值和各自的红火层厚度特征值分别与1比较，能够获取到料层断面中，平均温度特征值或红火层厚度特征值与1差值最大的检测区域，便于工作人员识别到料层断面中烧结不均匀的检测区域，提升烧结均匀性判断的准确性；3.均匀性指数能够反应出不同的判断结果，使得料层断面的均匀性指数能够更为精准地反应料层断面的均匀性情况，以便后续工作人员针对性进行烧结矿原料的调节，使得成品率提高。
附图说明
31.图1是本技术一种基于热成像的烧结均匀性识别方法实施例的一流程图；图2是本技术一种基于热成像的烧结均匀性识别方法的另一实现流程图；图3是本技术一种基于热成像的烧结均匀性识别方法的另一实现流程图；图4是本技术一种基于热成像的烧结均匀性识别方法的另一实现流程图；图5是本技术一种基于热成像的烧结均匀性识别方法的另一实现流程图；图6是本技术一种基于热成像的烧结均匀性识别方法的另一实现流程图；图7是本技术一种基于热成像的烧结均匀性识别系统的一原理框图。
具体实施方式
32.以下结合附图1-7对本技术作进一步详细说明。
33.烧结台车采用传送带的运输方式，工作人员通过观察传送带宽度方向上烧结矿掉落时露出的料层断面，观察料层断面的红火层厚度和呈现的状态，并依据经验判断料层断面的均匀性；但此方法较难实现对料层断面的实时监测和红火层厚度的量化记录，也较难识别出料层断面不均匀之处，导致烧结整体均匀性的判断不精准。
34.在一实施例中，如图1所示，本技术公开了一种基于热成像的烧结均匀性识别方法，具体包括如下步骤：s10：实时获取料层断面的温度场数据；在本实施例中，温度场数据是指料层断面上各个坐标点的温度的集合分布图像；温度场数据通过分析料层断面的红外热成像信息得出。
35.具体的，烧结过程中烧结矿掉落并露出料层断面，间隔时间获取一次该料层断面的温度场数据，从而实现对烧结过程中料层断面的实时监控。
36.s20：实时获取料层断面的温度场数据；在本实施例中，检测区域是基于需求进行划分的便于工作人员识别是被料层断面不均匀处的区域。检测区域划分后仍处于料层断面的温度场内。
37.具体的，当获取到料层断面的温度场后，依据需求划分料层断面得到若干个检测
区域。
38.s30：计算若干检测区域的平均温度标准差和若干检测区域的红火层厚度数据标准差；在本实施例中，烧结均匀性的判断常通过判断料层断面的红火层厚度，但料层断面断开时具有不确定性，个别检测区域的红火层厚度异常时，则不能准确反映整个料层断面的均匀性，则通过料层断面的平均温度进行判断，使得料层断面的均匀性判断更为准确。
39.平均温度标准差能够反应各个检测区域的平均温度的离散情况；红火层是指料层断面中高于750℃厚度监测点，红火层厚度是指每个检测区域中红火层占整个检测区域的面积占比，红火层厚度数据标准差能够反应各个检测区域的红火层厚度的离散情况，若离散程度越小，即标准差越接近于0，则证明平均温度数据或红火层厚度数据较为均匀，反之则证明不均匀。
40.具体的，计算同个料层断面中的若干个检测区域的的温度准差数据和红火层厚度标准差。
41.s40：将温度标准差以及红火层厚度标准差储存或发送至用户终端。
42.在本实施例中，温度标准差以及红火层厚度标准差等数据储存能够被工作人员所查阅，或直接发送至用户终端以便工作人员作出判断。用户终端是指负责烧结监控调节的工作人员所操作的pc端或移动终端。
43.在一实施例中，步骤s30包括：s31：计算每个检测区域的均匀性判定数据，均匀性判定数据包括平均温度数据和红火层厚度数据；s32：基于若干检测区域的平均温度数据和红火层厚度数据，分别计算得到若干检测区域的平均温度标准差以及若干检测区域的红火层厚度数据标准差。
44.在本实施例中，平均温度数据是任一检测区域的基于温度场数据计算得到的平均温度；红火层厚度数据是指任一检测区域中红火层面积占检测区域总面积的占比。
45.具体的，通过计算每个检测区域的平均温度数据和红火层厚度数据，以每个检测区域的平局温度数据作为输入量，套用标准差计算公式即能计算得到所有检测区域平均温度标准差；同理套用标准差计算公式能够计算得到所有检测区域的红火层厚度标准差。
46.在一实施例中，参照图2，步骤s32包括：s321：基于若干个检测区域的均匀性判定数据，计算得到所有检测区域的总平均温度数据和总红火层厚度数据；s322：基于每个检测区域的平均温度数据与总平均温度数据的比值、每个检测区域的红火层厚度数据与总红火层厚度数据的比值，得到每个检测区域的平均温度特征值和红火层厚度特征值；s323：分别计算若干个检测区域的平均温度特征值的标准差和红火层厚度特征值的标准差，得到平均温度标准差和红火层厚度标准差。
47.在本实施例中，总平均温度数据是指同个料层断面中，所有检测区域的平均温度数据的平均值；总红火层厚度数据是指同个料层断面中，所有检测区域的红火层厚度数据的平均值。
48.平均温度特征值=平均温度数据/总平均温度数据*100%；
红火层厚度特征值=红火层厚度数据/总红火层厚度数据*100%；其中系数100%是为了便于行业内数据的标准化统计，此处在其他的实施例中可以为任何数，也可以不乘以百分比。
49.通过判断每个检测区域的平均温度特征值、红火层厚度特征值是否接近100%，进而获知该检测区域的平均温度是否接近料层断面的总平均温度、该检测区域的红火层厚度是否接近总平均红火层厚度，便于工作人员识别出与100%差距较大的数值，以识别出偏离标准差较大的平均温度特征值或红火层厚度特征值，进而便于工作人员识别存在不均匀的检测区域。
50.具体的，基于若干个检测区域的平均温度数据和红火层厚度数据，将所有检测区域的平均温度数据相加后除以检测区域个数得到总平均温度数据；将所有检测区域的平均温度数据相加后除以检测区域个数得到总红火层厚度数据。
51.进一步的，将同个料层断面的所有检测区域的平均温度数据逐一除以总平均温度数据，得到不同检测区域对应的平均温度特征值；将同个料层断面的所有检测区域的红火层厚度数据逐一除以总红火层厚度数据，得到不同检测区域对应的红火层厚度特征值；计算不同检测区域平均温度特征值的标准差，计算不同检测区域红火层厚度特征值的标准差。
52.在一实施例中，参照图3，步骤s30之后，包括：s33：基于判断规则，将平均温度标准差、红火层厚度标准差分别匹配对应的权重系数；s34：基于平均温度标准差、红火层厚度标准差及各自对应权重系数，计算得到料层断面的均匀性指数；s35：将料层断面的均匀性指数发送至用户终端并储存。
53.在本实施例中，判断规则为根据需求的用于判断红火层厚度特征值的数值大小的规则。
54.权重系数用于与平均温度标准差或红火层厚度标准差结合运算，均匀性指数能够反应料层断面的均匀性并且能够反应均匀性的影响因素。
55.用户终端是指供监控烧结流程的工作人员操作的pc端或移动终端。
56.具体的，基于判断规则，判断料层断面的红火层厚度特征值的数值，并依据判断的结果，分别向平均温度标准差以及红火层厚度标准差匹配对应的权重系数，通过平均温度标准差、红火层厚度标准差各自与权重系数的运算结果，得到均料层断面的匀性指数，将均匀性指数发送至用户终端。
57.进一步的，由于料层断面是实时获取的状态，系统将实时获取的每个料层断面的均匀性指数发送至用户终端，便于用户终端的工作人员判断整个烧结矿的均匀性。
58.在一实施例中，烧结台车尾部安装有热像仪；热像仪包括红外摄像头，步骤s10包括：s11：调整红外摄像头正对烧结台车尾部，且红外摄像头与远离烧结台车一侧的地面的夹角角度为10
°
至15
°
；s12：获取来自热像仪的视频数据，解析视频数据得到温度场数据。
59.在本实施例中，热像仪的红外摄像头实时拍摄烧结台车机尾处的视频数据，对视
频数据进行处理得到热辐射图像，扫描红外摄像头所接收的景物热辐射图像，并分解成热辐射信号，进一步将热辐射信号聚焦，并将热辐射信号放大并转换温度值信号。进而得到料层断面的温度场数据。
60.红外摄像头与地面的夹角角度为10
°
至15
°
且正对烧结台车尾部，使得烧结矿脱落，露出料层断面时，断面与红外摄像头垂直或接近垂直。料层断面的图像数据获取更佳。
61.在一实施例中，步骤s20包括：s21：获取烧结台车的布料活页门的位置信息，布料活页门沿烧结台车的宽度方向分布；s22：基于布料活页门的位置信息，均匀划分得到若干个检测区域。
62.在本实施例中，位置信息是指布料活页门的分布位置；基于布料活页门的分布位置划分均匀的检测区域，使得均匀性的判断更为准确，同时便于对烧结矿断面的布料反馈。
63.具体的，获取料烧结台车布料活页门的分布位置，基于布料活页门的分布方向和位置进行检测区域的均匀划分。
64.在一实施例中，参照图4，步骤s20还包括：s23：在每个检测区域内获取n个第一温度采集点，第一温度采集点的温度为ti，通过/n（i=1,2,3...n）计算得到平均温度数据；s24：在n个第一温度采集点中获取温度高于烧结矿发亮温度的m个第二温度采集点，通过公式m/n计算得到红火层厚度数据；s25：通过计算多组不同的m/n比值，计算得到红火层厚度数据。
65.在本实施例中，n个第一温度采集点为均匀采集，且采集的数量越多，计算的平均温度数据、红火层厚度数据则越准确；第二温度采集点的采集温度应大于或等于烧结矿的发亮温度，即750℃。
66.具体的，通过将n个第一温度采集点ti相加后再除以n，得到检测区域的平均温度数据，通过m/n计算得到检测区域中高于750℃的温度采集点站总温度采集的比例，得到红火层厚度数据。
67.在另一实施例中，红火层厚度数据的计算为，首先获取红火层与非红火层的分隔线，垂直于分割线进行线性温度点的采集，获取多条线性温度点集合后，计算将多条线性温度点的红火层厚度平均值，得到红火层厚度数据。
68.在一实施例中，参照图5，步骤s34包括：s341：获取所有检测区域的红火层厚度特征值；s342：基于判断规则，将所有检测区域的红火层厚度特征值逐一与预设的特征阈值进行比较；s343：基于比较的结果，向平均温度标准差、红火层厚度标准差匹配对应的权重系数。
69.在本实施例中，特征阈值是指红火层厚度特征的阈值，本实施例取值为20%，当红火层厚度特征阈值低于20%，则证明该检测区域的红火层厚度数据与料层断面的总红火层厚度数据偏差较大；即该料层断面存在红火层厚度不准确的检测区域，不能采用红火层厚度作为料层断面的均匀性判断标准；当所有检测区域的红火层厚度特征值均大于20，则证明该料层断面的红火层厚度均较为准确，可以采用红火层厚度作为料层断面的均匀性判断
标准。
70.具体的，通过对检测区域的红火层厚度特征值逐一比较，按照红火层厚度特征值是大于或等于特征阈值、红火层厚度特征值小于特征阈值两种情况进一步基于红火层厚度特征值的大小进行权重系数的匹配。
71.在一实施例中，权重系数包括数值0和1，参照图6，步骤s343，包括步骤：s3431：若所有检测区域的红火层厚度特征值均大于或等于特征阈值，则平均温度标准差匹配的权重系数的数值为1，红火层厚度标准差匹配对应的权重系数为0；s3432：若存在至少一个检测区域的红火层厚度特征值小于特征阈值，则平均温度标准差匹配的权重系数的数值为0，红火层厚度标准差匹配对应的权重系数为1；步骤s35包括步骤：s351：将平均温度标准差与所匹配的权重系数的乘积，与红火层厚度标准差和所匹配的权重系数的乘积相加，得到料层断面的均匀性指数。
72.在本实施例中，当所有检测区域的红火层厚度特征值均大于或等于特征阈值时，则料层断面的红火层厚度数据均较为准确，此时能够通过红火层厚度标准差来判断料层断面的均匀性，当存在至少一个检测区域的红火层厚度特征值小于特征阈值时，则红火层厚度标准差的数值不精准，着重考虑平均温度标准差。
73.具体的，若所有检测区域的红火层厚度大于或等于特征阈值时，则均匀性指数得到的结果为红火层厚度标准差；当存在至少一个检测区域的红火层厚度特征值小于特征阈值时，均匀性指数得到的结果为平均温度标准差。
74.在一实施例中，工作人员调整红外摄像头的角度正对烧结台车尾部且红外摄像头垂直于料层断面，热像仪获取料层断面的视频数据并解析得到温度场数据；通过将获取到的料层断面图像按照布料活页门的分布位置划分成四个检测区域，分别计算四个检测区域的平均温度和红火层厚度，将四个检测区域的平均温度逐一除以四个检测区域的总平均温度，得到每个检测区域的平均温度特征值，同理得到每个检测区域红火层厚度特征值。
75.计算四个检测区域的平均温度特征值的标准差，以及四个检测区域的红火层厚度特征值的标准差，得到平均温度标准差和红火层厚度标准差；进一步将四个检测区域的红火层厚度特征值逐一与特征阈值20进行比对，发现第三个检测区域的红火层厚度特征值为18，则均匀性指数=平均温度标准差*1+红火层厚度特征值*0。
76.得到的均匀性指数为平均温度标准差，工作人员根据平均温度标准差识别料层断面中偏差较大的检测区域，并进一步采取调整措施。
77.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
78.在一实施例中，提供一种基于热成像的烧结均匀性识别系统，该基于热成像的烧结均匀性识别系统与上述实施例中一种基于热成像的烧结均匀性识别系统对应。如图7所示，该一种基于热成像的烧结均匀性识别系统包括：温度场获取模块，用于实时获取料层断面的温度场数据；
划分计算模块，用于划分料层断面得到若干个检测区域；标准差计算模块，用于计算若干检测区域的平均温度标准差和若干检测区域的红火层厚度数据标准差；发送储存模块，用于将平均温度标准差以及红火层厚度标准差储存或发送至用户终端。
79.可选的，标准差计算模块包括：判定数据计算子模块，用于计算每个检测区域的均匀性判定数据，均匀性判定数据包括平均温度数据和红火层厚度数据；标准差计算子模块，用于基于若干检测区域的平均温度数据和红火层厚度数据，分别计算得到若干检测区域的平均温度标准差以及若干检测区域的红火层厚度数据标准差。
80.可选的，标准差计算子模块包括：总均值计算单元，用于基于若干个检测区域的均匀性判定数据，计算得到所有检测区域的总平均温度数据和总红火层厚度数据；特征值计算单元，用于基于每个检测区域的平均温度数据与总平均温度数据的比值、每个检测区域的红火层厚度数据与总红火层厚度数据的比值，得到每个检测区域的平均温度特征值和红火层厚度特征值；标准差单元，用于分别计算若干个检测区域的平均温度特征值的标准差和红火层厚度特征值的标准差，得到平均温度标准差和红火层厚度标准差。
81.可选的，基于热成像的烧结均匀性识别系统还包括：权重分配模块，用于基于判断规则，将平均温度标准差、红火层厚度标准差分别匹配对应的权重系数。
82.均匀性指数模块，用于基于平均温度标准差、红火层厚度标准差及各自对应权重系数，计算得到料层断面的均匀性指数；指数储存模块，将料层断面的均匀性指数发送至用户终端并储存。
83.可选的，烧结台车尾部安装有热像仪；热像仪包括红外摄像头， 温度场获取模块包括：角度调整子模块，用于调整红外摄像头正对烧结台车尾部，且红外摄像头与远离烧结台车一侧的地面的夹角角度为10
°
至15
°
；温度场解析子模块，用于获取来自热像仪的视频数据，解析视频数据得到温度场数据。
84.可选的，划分计算模块包括：位置获取模块，用于获取烧结台车布料活页门的位置信息，布料活页门沿烧结台车的宽度方向分布；区域划分子模块，用于基于烧结台车的布料活页门的位置信息，均匀划分得到若干个检测区域。
85.可选的，划分计算模块还包括：区域平均温度子模块，用于在每个检测区域内获取n个第一温度采集点，第一温度采集点的温度为ti，通过/n（i=1,2,3...n）计算得到平均温度数据；
红火层获取子模块，用于在n个第一温度采集点中获取温度高于烧结矿发亮温度的m个第二温度采集点，通过公式m/n计算得到红火层厚度数据；区域红火层厚度子模块，用于通过计算多组不同的m/n比值，计算得到红火层厚度数据。
86.可选的，权重分配模块包括：特征值获取子模块，用于获取所有检测区域的红火层厚度特征值；特征值比较子模块，用于基于判断规则，将所有检测区域的红火层厚度特征值逐一与预设的特征阈值进行比较；权重匹配子模块，用于基于比较的结果，向平均温度标准差、红火层厚度标准差匹配对应的权重系数。
87.可选的，权重匹配子模块包括：第一权重分配单元，用于若所有检测区域的红火层厚度特征值均大于或等于特征阈值，则平均温度特征值的标准差匹配的权重系数的数值为1，红火层厚度特征值的标准差匹配对应的权重系数为0；第二权重分配子单元，用于若存在至少一个检测区域的红火层厚度特征值小于特征阈值，则平均温度特征值的标准差匹配的权重系数的数值为0，红火层厚度特征值的标准差匹配对应的权重系数为1。
88.可选的，均匀性指数模块包括：指数计算子模块，用于将平均温度特征值的标准差与所匹配的权重系数的乘积，与红火层厚度特征值和所匹配的权重系数的乘积相加，得到料层断面的均匀性指数。
89.关于一种基于热成像的烧结均匀性识别系统的具体限定可以参见上文中对于一种基于热成像的烧结均匀性识别方法的限定，在此不再赘述。上述一种基于热成像的烧结均匀性识别系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
90.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，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技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。