基于红外CCD的钢水红外测温模型分析

摘要：

为了快速精确地在线测量钢水温度,采用红外CCD相机测温技术来测量钢水表面温度.利用红外CCD相机采集钢水在不同温度下的图像,计算出图像中与热电偶测温相近位置点区域的灰度均值,引入黄金分割寻优法对广义回归神经网络中扩展系数的确定进行了改进,并用传统的最小二乘法与改进的广义回归神经网络方法对灰度比和温度之间的非线性关系拟合曲线进行对比.结果表明,用改进的广义回归神经网络建立的测温模型有效地提高了在线温度测量精度,使钢水温度测量误差控制在0.1%范围内,符合工业设计要求.该研究为广义回归神经网络应用在钢水测温领域提供了参考.

关键词：测量与计量、广义回归神经网络测温、精度提高、灰度比值、最小二乘法

所属期刊栏目：42

分类号：TH811;TN219

资助基金：国家自然科学基金资助项目61171058

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：562-566