一种基于深度学习的RH炉钢包顶升高度预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的RH炉钢包顶升高度预测方法，包括以下步骤：获取目标对象图像训练数据集；获取训练完成的深度学习边缘检测网络模型；将待检测的目标图像输入训练完成的深度学习网络，获取目标图像边缘轮廓信息；获取目标对象实际尺寸大小；预测出钢包的顶升高度；本发明解决了人工观察目标从而判断顶升高度结果不准确及对人眼伤害大的问题；本发明提出的方法可以准确预测出RH炉钢包顶升高度，以提高RH炉真空室浸渍管浸入钢水深度的控制精度，避免影响钢水的质量和造成钢水冶炼设备的损坏，大大提高了钢水冶炼处理的效率和安全性。