blackmetИзвестия высших учебных заведений. Черная МеталлургияIzvestiya. Ferrous Metallurgy0368-07972410-2091National University of Science and Technology "MISIS"10.17073/0368-0797-2016-5-318-321blackmet-867Research ArticleМЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИMETALLURGICAL TECHNOLOGIESАНАЛИЗ ПОЛУЧАЕМОГО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКЛОНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРИ ПЕРЕПЛАВЕ РАСХОДУЕМЫХ ЭЛЕКТРОДОВ В ВАКУУМНОЙ ДУГОВОЙ ПЕЧИMETHOD FOR DETERMINING THE DEVIATIONS OF TECHNOLOGICAL PROCESS FOR REMELTING THE CONSUMABLE ELECTRODES IN A VACUUM ARC FURNACE BY THE VIDEO IMAGEБородинА. А.BorodinA. A.

магистрант

MA Student

КабуловаЕ. Г.KabulovaE. G.

к.т.н., доцент, зав. кафедрой высшей математики 

Cand. Sci. (Eng.), Assist. Professor, Head of the Chair of Advanced Mathematics

ПоложенцевК. А.PolozhentsevK. A.

старший мастер по ремонту цеха КИПиА, аспирант

Leading Master of Shop Repairing, Postgraduate 

kirill.polozhentsev@gmail.comМосковский государственный машиностроительный университет (107023, Россия, Москва, ул. Б. Семеновская, 38)РоссияMoscow State University of Mechanical Engineering, Moscow, RussiaRussian FederationСтарооскольский технологический институт им. А.А. Угарова, филиал НИТУ МИСиС (309516, Россия, Белгородская обл., Старый Оскол, микрорайон Макаренко, 42)РоссияStary Oskol Technological Institute of National University of Science and Technology “MISIS”, Stary Oskol, RussiaRussian FederationСтарооскольский технологический институт им. А.А. Угарова, филиал НИТУ МИСиС (309516, Россия, Белгородская обл., Старый Оскол, микрорайон Макаренко, 42); ОАО «Металлургический завод «Электросталь» (144002, Россия, Электросталь, Московская обл., ул. Железнодорожная, 1)РоссияStary Oskol Technological Institute of National University of Science and Technology “MISIS”, Stary Oskol, Russia JSC “Metallurgical Plant “Electrostal”, Elektrostal, RussiaRussian Federation201629062016595318321Copyright © Бородин А.А., Кабулова Е.Г., Положенцев К.А., 20162016Бородин А.А., Кабулова Е.Г., Положенцев К.А.Borodin A.A., Kabulova E.G., Polozhentsev K.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://fermet.misis.ru/jour/article/view/867

Предложены способы определения отклонений технологического процесса вакуумного дугового переплава. На вакуумной дуговой печи устанавливаются видеокамеры для контроля процессом переплава. Системы автоматизированного управления переплавом обычно измеряют только нужные для непосредственного управления величины, по которым в ряде случаев невозможно определить возникновение специфических неноминальных режимов плавки. Однако сталевар по изображению с видеокамер способен определить и устранить их. Получаемое изображение разбивается на кадры. Каждый кадр – это матрица, состоящая из пикселей. Используя сумму пикселей получаемого изображения, можно определить неноминальные режимы переплава. В работе предлагаются алгоритмы обработки видеоизображений для обнаружения неноминальных режимов плавки.

The paper suggests ways to determine the deviations of technological process of vacuum arc remelting. Video cameras were installed in the vacuum arc furnace to monitor the refining process. Typically, the automated control system of remelting measure only the desired quantities for direct control, by which in some cases it is impossible to determine the occurrence of specific abnormal conditions of melting. The steelmaker can detect and eliminate them with the usage of the images from the camera. The resulting image is divided into shots. Each shot is a matrix composed of pixels. Using the amount of pixels of the image the specific abnormal remelting modes can be determined. The authors have proposed video processing algorithms to detect the abnormal melting modes. 

вакуумная дуговая печьвидеокамераионизациякороткая дугаяркость изображенияматрица пикселейскорость изменения яркости изображениясумма пикселейвектор-строкавидеоизображениеслитокрасходуемый электродvacuum arc furnacevideo cameraionizationshort arcimage brightnesspixel matrixrate of change of the image brightnesssum of pixelsrow-vectorvideo imageingotconsumable electrodeReferencesDednev A.A., Kisselman M.A., Nekhamin S.M. etc. Modernization of the control system and the electrical equipment of DSV vacuum arc furnaces // Russian Metallurgy (Metally). 2010. Vol. 2010. No. 6. Р. 517 – 521.Dednev A.A., Kisselman M.A., Nekhamin S.M., Kalinin V.I., Koshelev Yu.N. Modernization of the control system and the electrical equipment of DSV vacuum arc furnaces. Russian Metallurgy (Metally). 2010, vol. 2010, no. 6, pp. 517–521.C. Rigel Woodside, Paul E. King, Chris Nordlund. Arc Distribution During the Vacuum Arc Remelting of Ti-6Al-4V // Metallurgical and Materials Transactions B. 2013. Vol. 44. No. 1. Р. 154 – 165.C. Rigel Woodside, Paul E. King, Chris Nordlund. Arc distribution during the vacuum arc remelting of Ti-6Al-4V. Metallurgical and Materials Transactions B. 2013, vol. 44, no. 1, pp. 154–165.Gerasimov A. V., Dednev A. A., Elizarov V. A. etc. Vacuum arc furnace for the production of composite ingots // Russian Metallurgy (Metally). 2014. Vol. 2014. No. 12. Р. 940 – 944.Gerasimov A.V., Dednev A.A., Elizarov V.A., Kisselman M.A., Nekhamin S.M. Vacuum arc furnace for the production of composite ingots. Russian Metallurgy (Metally). 2014, vol. 2014, no. 12, pp. 940–944.Shevchenko D. M., Ward R. M. The Role of Side Arcing in the Global Energy Partition during Vacuum Arc Remelting of INCONEL 718 // Metallurgical and Materials Transactions B. 2009. Vol. 40. No. 3. Р. 248 – 253.Shevchenko D.M., Ward R.M. The Role of Side Arcing in the Global Energy Partition during Vacuum Arc Remelting of INCONEL 718. Metallurgical and Materials Transactions B. 2009, vol. 40, no. 3, pp. 248–253.Ling Liu, M. Tamer Özsu. Data Types: Image, Video, Pixel, Voxel, Frame. Springer US, 2009. – 647 р.Ling Liu, M. Tamer Özsu. Data types: image, video, pixel, voxel, frame. Springer US. 2009, p. 647.Uwe Meyer-Baese. Image and video processing. In: Digital signal processing with field programmable gate arrays. Р. 739 – 794.Uwe Meyer-Baese. Image and video processing. In: Digital signal processing with field programmable gate arrays. 2014, pp. 739–794.Shengping Zhang, Huiyu Zhou, Baochang Zhang etc. Semantic representations for social behavior analysis in video surveillance systems // Signal, Image and Video Processing. 2014. December. Vol. 8. No. 1. Supplement. Р. 73 – 74.Shengping Zhang, Huiyu Zhou, Baochang Zhang, Zhenjun Han, Yuliang Guo. Semantic representations for social behavior analysis in video surveillance systems. Signal, Image and Video Processing. December 2014, vol. 8, no. 1 supplement, pp. 73–74.Seiichi Gohshi. A new signal processing method for video imagereproduce the frequency spectrum exceeding the nyquist frequency using a single frame of the video image // The Era of Interactive Media. 2013. Р. 593 – 604.Seiichi Gohshi. A new signal processing method for video imagereproduce the frequency spectrum exceeding the nyquist frequency using a single frame of the video image. The Era of Interactive Media. 2013, pp. 593–604.Tao Mei, Bo Yang, Shi-Qiang Yang, Xian-Sheng Hua. Video collage: presenting a video sequence using a single image // The Visual Computer. 2009. Vol. 25. Issue 1. Р. 39 – 51.Tao Mei, Bo Yang, Shi-Qiang Yang, Xian-Sheng Hua. Video collage: presenting a video sequence using a single image. The Visual Computer. 2009, vol. 25, Issue 1, pp. 39–51.Romildo José da Silva, Jonas Gomes, Luiz Velho. Segmentation of video sequences using volumetric image processing. Multimedia ’99. Eurographics, 2000. Р. 13 – 22.Romildo José da Silva, Jonas Gomes, Luiz Velho. Segmentation of video sequences using volumetric image processing. Multimedia ’99. Eurographics 2000, pp. 13–22.Pekka Paalanen, Joni-Kristian Kämäräinen, Heikki Kälviäinen. Image based quantitative mosaic evaluation with artificial video. Image Analysis // Lecture Notes in Computer Science. 2009. Vol. 5575. Р. 470 – 479.Pekka Paalanen, Joni-Kristian Kämäräinen, Heikki Kälviäinen. Image based quantitative mosaic evaluation with artificial video. Image Analysis. Lecture Notes in Computer Science. 2009, vol. 5575, pp. 470–479.Glaz A.B., Smolyaninov V.V. A method of video image enhancement // Automatic Control and Computer Sciences. 2009. Vol. 43. No. 1. Р. 51 – 56.Glaz A.B., Smolyaninov V.V. A method of video image enhancement. Automatic Control and Computer Sciences. 2009, vol. 43, no. 1, pp. 51–56.King Ngi Ngan, Qian Zhang. Multiview image segmentation and video tracking // Video Segmentation and Its Applications. 2011. Р. 117 – 143.King Ngi Ngan, Qian Zhang. Multiview image segmentation and video tracking. Video Segmentation and Its Applications. 2011, pp. 117–143.Che-Chun Su, Anush Krishna Moorthy, Alan Conrad Bovik. Visual quality assessment of stereoscopic image and video: challenges, advances, and future trends // Visual Signal Quality Assessment. 2015. Р. 185 – 212.Che-Chun Su, Anush Krishna Moorthy, Alan Conrad Bovik. Visual quality assessment of stereoscopic image and video: challenges, advances, and future trends. Visual Signal Quality Assessment. 2015, pp. 185–212.Michael S. Lew, Nicu Sebe, John P. Eakins. Challenges of image and video retrieval. Image and video retrieval // Lecture Notes in Computer Science. 2002. Vol. 2383. Р. 1 – 6.Michael S. Lew, Nicu Sebe, John P. Eakins. Challenges of image and video retrieval. Image and video retrieval. Lecture Notes in Computer Science. 2002, vol. 2383, pp. 1–6.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.