Resumen

La eliminación de escoria (es decir, desescoriado) es una importante operación de preprocesamiento en la fabricación de acero para mejorar la pureza del hierro. Los esquemas actuales de eliminación de escoria operados manualmente son ineficientes y requieren mucha mano de obra. El desescoriado automático es deseable pero desafiante, ya que la reconocimiento confiable del hierro y la escoria es difícil. Este trabajo se centra en lograr un algoritmo de reconocimiento eficiente y preciso del hierro y la escoria, lo cual es propicio para realizar la operación automática de desescoriado. Motivados por el reciente éxito de las técnicas de aprendizaje profundo en la fabricación inteligente, introducimos por primera vez métodos de aprendizaje profundo en este campo. El monótono valor gris de las imágenes industriales, la baja calidad de imagen y la característica no rígida del hierro y la escoria desafían a las redes convolucionales completamente convolucionales (FCN) existentes. Con este fin, proponemos un nuevo mód

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Eliminación de escoria; Fabricación de acero; Eliminación automática de escoria; Técnicas de aprendizaje profundo; FCNs; Módulo SFGCN
• Keywords:Slagging-off; Steel-making; Automatic slagging-off; Deep learning techniques; FCNs; SFGCN module