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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利基于卡尔曼滤波的高精度渣厚检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116336951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310458629.X，技术领域涉及：G01B11/06；该发明授权基于卡尔曼滤波的高精度渣厚检测方法及装置是由龚威;卢明;邹莹;陈祖国;陈超洋;刘瑞;何先科设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卡尔曼滤波的高精度渣厚检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及保护渣厚度测量技术领域，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的高精度保护渣厚度检测方法及装置，所述方法通过加渣流量计预测结晶池中保护渣的厚度同时利用红外传感器检测结晶池中的保护渣的厚度，再利用卡尔曼滤波的增益来修正传感器测量值；所述装置包括：红外测定模块、保护渣加渣流量测定模块、第一计算模块、第二计算模块以及第三计算模块，所述检测方法及装置通过不断更新卡尔曼滤波优化函数，使得结晶池中的保护渣厚度测量值更加逼近真实值，有效实现结晶池中保护渣厚度值的精准测量，为连铸工艺的保护渣厚度的控制提供更加准确的数据。

本发明授权基于卡尔曼滤波的高精度渣厚检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卡尔曼滤波的高精度渣厚检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，设置一个红外摄像头获取结晶池内壁保护渣层区域辐射出的红外图像，标定结晶池内壁的高度值，与红外摄像头的检测范围； 步骤S2，设置液位控制器控制钢水液面高度稳定在一固定高度，且该固定高度位于所述红外摄像头的测量区域的高度范围内； 步骤S3，对所述红外图像进行灰度处理，通过跃变识别算法识别出红外图像中结晶池内壁灰度像和保护液渣灰度像之间的交界线的位置； 步骤S4，根据所述交界线对应的高度值和所述钢水液面高度计算保护渣的第一测量厚度值； 步骤S5，在保护渣加渣器的保护渣输送管路中设置保护渣流量计，测量出加入结晶池中的保护渣体积； 步骤S6，根据预先测量的结晶池中钢水的面积和结晶池中的保护渣体积，计算得出结晶池中保护渣的第二测量厚度值； 步骤S7，确定卡尔曼滤波的优化函数；所述卡尔曼滤波的优化函数表示为：； 其中，为修正估计值，是最终得到保护渣的修正厚度值，为红外测定模块的测量值，为当前保护渣厚度估计值，为卡尔曼增益，为单位矩阵，函数的输入值为当前保护渣估计值与红外测定模块的测量值，输出值为保护渣的修正厚度值；； 其中，的计算方式为：为，其中为一个检测周期保护渣的加渣体积，为一个检测周期保护渣的消耗体积，为上一个测量周期的保护渣状态的最优值，F为保护渣消耗量和加入量的因子，是加渣量变化因子，为测量时间因子；步骤S8，将所述第一测量厚度值和所述第二测量厚度值输入所述卡尔曼滤波的优化函数中，得到结晶池中的保护渣的修正厚度值，并根据修正厚度值更新所述优化函数；所述优化函数根据修正厚度值更新，更新公式如下： ； 其中，为更新后用于下次优化函数计算的修正估计值的协方差，为常系数，为当前测量周期的修正估计值的协方差； 所述卡尔曼增益的计算方法与当前测量周期的协方差的计算方法，计算公式如下：； 其中，为上一个周期的最优的先验估计值协方差，为一个单位矩阵，R为红外传感器的观测噪声方差，Q为保护渣流量计测量的过程噪声； 步骤S9，周期性控制所述红外摄像头获取红外图像、控制保护渣流量计获取加入结晶池中的保护渣体积，重复所述步骤S3至所述步骤S8，获得结晶池中的保护渣在各周期的修正厚度值。

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