銅電解極板短路檢測方法綜述

1   研究背景

在當今金屬冶煉方法中，廣泛應用的方法有濕法冶金和火法冶金兩種形式。濕法冶金的逐漸成熟以及能從品位較低的礦產(chǎn)資源中提取出貴金屬的優(yōu)點(diǎn)使其受到越來(lái)越多廠(chǎng)家的關(guān)注和投入。濕法冶金主要是指電解法，電解使用可溶性陽(yáng)極，在電解過(guò)程中沉積在陰極上的金屬大多數來(lái)源于陽(yáng)極板。但是，在電解過(guò)程中因陰極板的平整度較差、陰陽(yáng)極間距離不均勻而出現電流分布不均現象，這將會(huì )導致陰極板生長(cháng)結粒，繼而導致短路以及陰極板溫度升高。它將會(huì )造成較高的電能消耗，金屬的產(chǎn)量也會(huì )下降^[1-4]。

短路后便會(huì )造成電能大量損耗，下面給出了在一定電能下銅的電流效率，R 表示實(shí)際的銅產(chǎn)量，T 為理論的銅產(chǎn)量，則電解銅生產(chǎn)的電流效率η 可以表示為公式（1）:

正常情況下銅的電流效率為96%~98%，但是當發(fā)生大量短路現象后電流效率會(huì )下降，這將造成大量的經(jīng)濟損失（2%~4%）。另一方面短路的陰極板上會(huì )有較大的結粒產(chǎn)生，這將造成陰極板的質(zhì)量下降，也就是銅的品級率發(fā)生下降。及時(shí)檢測出銅電解中短路的陰陽(yáng)極板是各個(gè)冶煉廠(chǎng)迫切需要解決的問(wèn)題，因此提高電解銅極板檢測的效率和正確率是當前智能檢測的重要內容。

2   Tiny-yolov3的算法改進(jìn)

針對銅電解系統中陰陽(yáng)極板短路的檢測，國內外主要有以下幾種方法。

第一是利用手托式高斯計查槽器^[5]。該方法是結合肉眼觀(guān)察極板間距的方式，在銅電解過(guò)程中如果出現陰極板板面彎曲或是陰極板板面上有結?，F象，該陰極板上就會(huì )出現局部的電流過(guò)大，從而導致局部電磁場(chǎng)強度過(guò)高。當用高斯計查槽器檢查時(shí)，其指示燈會(huì )在磁場(chǎng)大的地方亮起。這種手托式高斯計具有結構簡(jiǎn)單、成本低的優(yōu)點(diǎn)，但是它的精度不高經(jīng)常會(huì )造成漏檢、誤檢的現象，其檢測周期較長(cháng)的缺點(diǎn)導致在實(shí)際生產(chǎn)中需要投入大量的人力用手托式高斯計查槽器檢查。

第二是用傳感器監控陰陽(yáng)極板的電壓和電流^[6-7]。該方法需要在每一塊極板上都安裝電壓電流傳感器。由于該方法屬于接觸式測量，傳感器容易受到極板的摩擦和溶液的腐蝕，這將造成傳感器很容易發(fā)生機械損傷和腐蝕損傷，最終會(huì )因為其使用壽命短而需要花費大量人力和物力進(jìn)行維護。并且大量傳感器的成本也很大。

第三是用紅外圖像^[8]。該方法是利用陰陽(yáng)極板紅外圖像的灰度值與電流的函數關(guān)系來(lái)檢測短路。此方法是利用熱成像儀來(lái)獲取槽面的溫度圖像，并通過(guò)算法來(lái)檢測電極板是否短路。這種紅外熱成像的方法可實(shí)現自動(dòng)化，對儀器的損傷比較小，并且可拓展更多的功能。但是這種方法具有延時(shí)性，當溫度發(fā)生變化后才能檢測出故障，并且儀器還要具備移動(dòng)的功能。

從表1 可以看出，紅外熱成像法具備其他兩種方法不具備的檢測方便、成本相對較低等優(yōu)勢，因此我們選擇這種方法來(lái)實(shí)現銅電極板短路的檢測。

3   國內外研究

自1969 年伯明翰的一家工廠(chǎng)首次采用電解精煉的方法生產(chǎn)銅以來(lái)，銅電解精煉至今已有100 多年的歷史。但20 世紀中葉以來(lái)，銅電解精煉技術(shù)才得到了大力發(fā)展，同時(shí)國內外許多專(zhuān)家學(xué)者也對銅電解各種故障的檢測做出了大量的研究工作。國外的電解銅技術(shù)發(fā)展較快，成果也比較豐富，導致其電解槽的電流效率較國內普遍偏高，可達94%~99%。國外電解槽的各種故障發(fā)生率也普遍低于國內，低至10%~25%。國內企業(yè)相比國外企業(yè)在各項指標上還存在不小的差距，電流效率偏低，電解槽運行不穩定，故障率偏高等，都還具有很大的提升空間。

對于紅外熱成像檢測電解槽短路問(wèn)題，國內外學(xué)者在這方面進(jìn)行了大量研究。郭彩喬^[9] 提出將紅外熱像儀安裝在巡檢小車(chē)上，采集紅外圖像并通過(guò)電解槽的外形特征提取單個(gè)槽面圖，然后通過(guò)閾值分割圖像得到短路極板輪廓，以輪廓重心作為短路電極的坐標。張雨^[10]根據灰度特征分割出單個(gè)極板的區域，提取故障極板的特征向量，對特征向量進(jìn)行相關(guān)性分析后，提取平均灰度、梯度波動(dòng)幅度、故障區域面積比、Hu 矩1 和Hu矩3 作為輸入數據，通過(guò)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測短路極板。

Jia^[11] 在短路極板的特征提取方法上提出了差分LBP 方法，使其不易受季節和蓋布等因素的影響，另外提出像素值有序化PCA 方法，使其特征具有更強的緊湊性，在分類(lèi)器的選擇上，使用了支持向量機的方法。上述方法均為手動(dòng)提取特征，特征的應用有限，且泛化性能不佳。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測圖像目標的方法因其自動(dòng)學(xué)習特征參數、準確率高的特點(diǎn)受到廣泛關(guān)注。因此提出一種基于紅外熱像圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測銅電解短路極板的方法。

4   銅電解極板短路檢測系統的組成

基于紅外熱成像的銅電解極板短路檢測包含3 個(gè)過(guò)程：首先對電解槽極板溫度進(jìn)行識別，進(jìn)行處理得到極板溫度的圖像，再進(jìn)行極板短路檢測來(lái)識別電解槽的短路位置，并設計一個(gè)電解極板故障預警方法來(lái)提示和警告。

1）電解槽極板溫度識別

可采用高分辨率攝像機獲取并經(jīng)處理后得到可見(jiàn)光圖像，采用紅外熱像儀獲取并經(jīng)處理后得到紅外熱圖像。該高分辨率攝像機和紅外熱像儀能夠在電解槽陣列上方在水平方向上移動(dòng)，以便逐一掃描整個(gè)電解槽陣列內的所有電解槽，從而獲取各電解槽及電解槽內極板的可見(jiàn)光圖像和紅外熱圖像。獲取當前電解槽的可見(jiàn)光圖像后，將該可見(jiàn)光圖像依次與電解槽和極板的標準邊緣模板進(jìn)行匹配，從而使電解槽和極板的實(shí)際位置清晰地反映在可見(jiàn)光圖像中。同時(shí)，將所獲取的可見(jiàn)光圖像與紅外熱圖像配準，使紅外熱圖像中反映的極板溫度信息與可見(jiàn)光圖像中的現場(chǎng)場(chǎng)景相對應，極板的溫度信息能夠直觀(guān)、清晰地反映在可見(jiàn)光圖像中。綜合匹配后的標準邊緣模板和可見(jiàn)光圖像，以及配準后的可見(jiàn)光圖像和紅外熱圖像，使紅外熱圖像中反映的溫度信息能夠與電解槽和極板的位置關(guān)系一一對應，更準確、快速地識別相應極板的溫度信息。

2）極板短路檢測

紅外熱像圖以非接觸的方式大面積地反映銅電解槽面溫度分布，目前常用極板提取方法，均為手動(dòng)提取特征，特征的應用有限，且泛化性能不佳。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測圖像目標的方法因其自動(dòng)學(xué)習特征參數、準確率高的特點(diǎn)受到廣泛關(guān)注。因此提出一種基于紅外熱像圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測銅電解短路極板的方法。

3）電解極板故障預警方法

紅外熱圖像反映了銅電解槽面的即時(shí)溫度分布，而短路故障的發(fā)生是一個(gè)緩慢動(dòng)態(tài)發(fā)展的過(guò)程，根據一段時(shí)間內電極的溫度變化信息對極板的短路故障提前預警是實(shí)現高效檢測，提高電解效率的重要手段。

5   結論

設計出一種基于紅外熱成像的銅電解極板短路檢測系統。此檢測系統先是通過(guò)紅外熱成像來(lái)獲得電解槽的溫度圖像，再結合時(shí)下比較熱門(mén)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的檢測系統來(lái)達到分割、檢測自動(dòng)化的目的，最后再軟硬件結合做出故障預警系統。這套檢測系統的研制成功，可以減少傳統的電解槽檢測過(guò)程中工人的操作，極大地改善生產(chǎn)車(chē)間的工作環(huán)境。該系統誤差小，精度高，操作方便，損耗低。這有利于減輕工人的勞動(dòng)強度、提高工廠(chǎng)的生產(chǎn)效率，同時(shí)能節省人力資源，以達到節約成本的目的。

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（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年4月期）