一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测装置及方法与流程

本发明属于煤化工设备检测，具体涉及一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测装置及方法。

背景技术：

1、固定床液态排渣气化炉作为现代煤化工产业的核心煤气化设备，其长周期稳定运行直接关系到企业的经济效益与生产安全。气化炉在运行一个周期后，炉内会积累大量高温液态熔渣，需停炉并引入清渣机器人进行炉内清理作业。然而，清渣过程中机械臂的破碎、刮擦动作不可避免地会对炉壁内衬的耐火砖造成机械磨损与结构损伤。耐火砖作为气化炉的关键隔热防护层，其破损程度（包括裂纹、剥落、烧蚀、磨损等）直接决定了气化炉的剩余使用寿命与运行安全性。若耐火砖破损未能及时发现和修复，轻则导致炉壁局部过热引发安全事故，重则造成炉壁烧穿、非计划停炉，带来重大经济损失。因此，在清渣作业过程中或作业完成后，准确识别耐火砖的表面状态并进行破损率的量化评估，对于制定精准的检修策略、避免非计划停炉及保障设备长周期安全运行具有决定性意义。

2、固定床液态排渣气化炉内通常采用高氧化铝、碳化硅或铬刚玉等耐高温材料砌筑耐火砖层，砖与砖之间存在砖缝，砖面在长期服役过程中受高温熔渣侵蚀、热应力循环、机械磨损及化学腐蚀等多种因素共同作用，会产生裂纹、剥落、烧蚀、磨损等典型缺陷。这些缺陷形态各异、尺度不一，部分微裂纹宽度不足毫米级，浅层剥落区域与正常砖面之间缺乏明显色差对比，给视觉检测带来较大困难。此外，气化炉为密闭压力容器，炉内工作环境极为恶劣，清渣作业后仍存在大量烟尘与水汽悬浮，光照条件复杂，局部存在强反射与深阴影区域，耐火砖表面同时伴有结焦和积灰现象，进一步掩盖了缺陷的视觉特征。

3、传统上，耐火砖破损检测主要依赖人工巡检方式，即待气化炉停炉降温至安全温度后，检修人员佩戴防护装备进入炉内，通过肉眼观察或手持简单工具进行检查。然而，人工检测劳动强度极大、作业环境存在有毒气体和高温余热等安全隐患，且检测结果严重依赖检验人员的经验与主观判断，难以实现全区域覆盖和标准化量化评估，停炉时间长也严重影响了设备利用率。近年来，部分企业开始尝试利用清渣机器人搭载高清摄像头，对炉内壁进行图像采集与后处理分析。然而，现有方案存在显著局限：其一，炉内烟尘、水汽和复杂光照导致单一视觉传感器采集的图像质量不佳，细微缺陷难以清晰呈现；其二，现有图像处理算法对复杂背景下的缺陷特征提取能力有限，误检率和漏检率较高，尤其在砖缝与裂纹几何形态相似时难以有效区分；其三，现有机器人多为遥控操作，缺乏精确的自主定位与位姿感知能力，导致采集图像的空间坐标映射精度不足，容易出现同一区域重复检测或区域遗漏，无法生成准确的全壁面破损率分布图。

4、综上，现有技术在固定床液态排渣气化炉清渣过程中，难以实现对耐火砖破损的实时、高精度、抗干扰、定量化检测。本发明针对上述问题，提供了一种集成多源信息感知、深度学习智能算法及机器人自主定位的一体化检测方法及装置，通过融合视觉纹理信息与机器人位姿信息，有效消除烟尘、光照不均和砖缝干扰的影响，实现耐火砖破损率的精确计算与全壁面三维可视化呈现，为气化炉的长周期安全运行提供了高鲁棒性的自动化检测手段。

技术实现思路

1、本发明针对现有固定床液态排渣气化炉清渣过程中耐火砖破损检测存在的检测精度低、抗干扰能力差、缺乏量化评估与三维空间映射能力等问题，提供了一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测装置及方法。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测装置，包括图像采集模块、照明模块、位姿感知模块和数据处理模块。图像采集模块包括工业级高分辨率彩色cmos相机，固定安装于清渣机器人机械臂末端，用于采集炉壁耐火砖表面的彩色纹理图像；照明模块包括环绕相机镜头同轴安装的多组高亮度led光源，用于补偿炉内光照不均；位姿感知模块包括六自由度惯性测量单元与机器人关节编码器，用于实时获取相机在炉体坐标系下的位置和姿态信息；数据处理模块用于执行耐火砖区域分割、缺陷识别、破损率计算及检测报告生成。

4、本发明还提供一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测方法，包括以下步骤：

5、s1：建立包含裂纹、剥落、烧蚀和磨损四类缺陷的破损状态分类标准，并定义破损率，其中为缺陷实际总面积，为耐火砖实际表面积；

6、s2：依据固定床液态排渣气化炉内部三维模型预先规划覆盖全部待检耐火砖区域的检测路径，控制清渣机器人沿所述检测路径移动，通过所述图像采集模块同步采集炉壁耐火砖图像，并通过所述位姿感知模块同步记录每帧图像对应的位姿信息；

7、s3：对采集到的图像进行预处理，然后通过深度学习语义分割网络逐像素分割出图像中的单个耐火砖区域；

8、s4：采用目标检测网络对耐火砖区域进行缺陷快速定位，再利用语义分割网络对缺陷候选区域进行像素级精细分割，获取缺陷的精确像素轮廓；

9、s5：根据缺陷的像素轮廓，结合相机成像模型及位姿信息，将像素面积换算为实际物理面积，计算得到各区域耐火砖的破损率；

10、s6：根据破损率按预设阈值判定损伤等级，并结合位姿信息中的空间三维坐标，生成包含缺陷位置、类型、破损率及三维分布图的检测报告。

11、进一步的，步骤s2中所述检测路径采用逐层环扫或分区栅格形式，相邻图像间存在20%的重叠区域；采集过程中实时校验图像质量，对模糊、过曝或被遮挡的图像指令机器人补采。

12、进一步的，步骤s3中所述预处理依次包括：采用中值滤波与双边滤波进行去噪，采用限制对比度自适应直方图均衡化进行光照校正，采用拉普拉斯锐化增强图像高频细节。

13、进一步的，步骤s4中所述目标检测网络为yolov8m，所述语义分割网络为segformer-b2；砖缝被标注为独立类别以区分砖缝与裂纹。

14、进一步的，步骤s5中所述将像素面积换算为实际物理面积，具体包括：根据位姿信息及气化炉三维cad模型计算相机光心到耐火砖表面的物距，利用针孔相机成像模型计算单像素的实际物理面积，统计缺陷掩码像素数与耐火砖区域像素数并换算后代入破损率公式计算。

15、本发明具有以下有益效果：

16、本发明通过在清渣机器人末端集成图像采集与位姿感知模块，实现了气化炉恶劣环境下的稳定图像采集与精确定位。采用yolov8m与segformer-b2两阶段串联架构，兼顾了实时性与精度，砖缝独立标注有效避免了误检。通过融合位姿信息与相机成像模型，实现了像素面积到物理面积的精确换算及缺陷位置的三维空间映射，解决了现有技术难以量化评估和空间定位的难题，为气化炉的安全运行提供了高鲁棒性的自动化检测手段。

1.一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测装置，其特征在于：包括图像采集模块、照明模块、位姿感知模块和数据处理模块；

2.基于权利要求1所述装置的一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测方法，其特征在于：步骤s2中所述检测路径采用逐层环扫或分区栅格形式，相邻图像间的重叠率为15%～25%；采集过程中实时校验图像质量，对模糊、过曝或被遮挡的图像指令机器人补采。

4.根据权利要求2所述的一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测方法，其特征在于：步骤s3中所述预处理依次包括：采用中值滤波与双边滤波进行去噪，采用限制对比度自适应直方图均衡化进行光照校正，采用拉普拉斯锐化增强图像高频细节。

5.根据权利要求2所述的一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测方法，其特征在于：步骤s4中所述目标检测网络为yolov8m，所述语义分割网络为segformer-b2；且砖缝被标注为独立类别以训练所述目标检测网络主动区分砖缝与裂纹。

6.根据权利要求2所述的一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测方法，其特征在于：步骤s5中所述将像素面积换算为实际物理面积，具体包括：根据所述位姿信息及气化炉三维cad模型计算相机光心到耐火砖表面的物距，利用针孔相机成像模型及相机内参计算单像素在当前物距下的实际物理面积，分别统计缺陷掩码像素总数与耐火砖区域像素总数并换算为sdefect和stotal，代入所述破损率公式计算。

7.根据权利要求2所述的一种用于固定床液态排渣气化炉内耐火砖破损率检测方法，其特征在于：检测结果中的低置信度样本自动推送至标注平台，经人工确认后回流至训练数据集进行模型迭代。