目前,步进式加热炉被广泛应用在热轧生产中,它的顺利运行在整个生产过程中是至关重要的。一旦发生故障,将会造成巨大的损失。但是,仅依靠操作员通过监控画面准时、准确的判断出加热炉内部,出钢侧钢坯的运行状况是不现实的。因此,利用已有的设备,并联硬盘录像机采集加热炉内部出钢侧钢坯运行的图像,提出了基于图像识别的步进梁运行监测方法研究,实时监测工业加热炉内部出钢侧的运行状况,避免故障的发生。本文主要研究内容如下:(1)分析采集的出钢侧钢坯图像的噪声的特点,提出了基于尺度乘积相关性的曲波变换对采集的钢坯图像进行处理,并根据论文中对图像的要求,提出基于边缘检测的方法评价去噪后图像的质量。(2)随着钢坯在图像中位置的变化,钢坯边缘处的灰度也是改变的,使用相同的阈值对采集的所有图像进行边缘检测是不行的。针对这个问题,本文中首先采用基于小波变换的钢坯图像增强技术,处理采集的钢坯图像,提高钢坯边缘与加热炉内部背景的对比度,然后使用基于Canny算子的边缘检测方法检测钢坯的边缘,最后通过Hough变换提取钢坯完整的边缘直线。(3)针对论文中钢坯图像的拍摄特点,提出利用图像中钢坯尺寸已知这一条件,对钢坯平面进行重建,确定钢坯图像像素与实际尺寸之间的关系,最终准确的得到钢坯在加热炉内部的实际位置。仿真结果表明,本文中使用的基于尺度乘积相关性的曲波变换算法不仅能够去除掉钢坯图像中含有的噪声,还保护了图像中钢坯的边缘信息,经过基于小波变换的钢坯图像增强技术处理后,能够提取所有钢坯图像的边缘,最终准确的得到钢坯在加热炉内部的实际位置,完成对工业加热炉内部出钢侧的实时监测。