АНАЛИЗ ПОЛУЧАЕМОГО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКЛОНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРИ ПЕРЕПЛАВЕ РАСХОДУЕМЫХ ЭЛЕКТРОДОВ В ВАКУУМНОЙ ДУГОВОЙ ПЕЧИ

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.

1. Dednev 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. Ling Liu, M. Tamer Özsu. Data Types: Image, Video, Pixel, Voxel, Frame. Springer US, 2009. – 647 р.

6. Uwe Meyer-Baese. Image and video processing. In: Digital signal processing with field programmable gate arrays. Р. 739 – 794.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. Romildo José da Silva, Jonas Gomes, Luiz Velho. Segmentation of video sequences using volumetric image processing. Multimedia ’99. Eurographics, 2000. Р. 13 – 22.

11. 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.

12. 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.

13. King Ngi Ngan, Qian Zhang. Multiview image segmentation and video tracking // Video Segmentation and Its Applications. 2011. Р. 117 – 143.

14. 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.

15. 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.