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本文基于板坯连铸结晶器温度在线监控系统,实现了结晶器温度及其变化速率"热成像",借助阈值分割算法对温度变化的可疑区域进行分割,以此为基础,从异常区域的温度速率、几何以及移动特征等方面提取结晶器黏结的共性特征.结果表明,基于计算机视觉的黏结漏钢预报方法,能够直观呈现异常发生和传播的全部过程及其典型特征,为异常在线诊断和准确预报提供先进手段,对于促进连铸生产的智能化、可视化控制水平具有积极意义.