电解铜是与人类关系非常密切的有色金属，被广泛地应用于电气、轻工、机械制造、建筑工业、国防工业等领域，在我国有色金属材料的消费中仅次于铝。铜的冶炼方法可分为两类：火法冶金和湿法冶金。湿法冶金主要是指电解法，电解使用可溶性阳极，在电解过程中沉积在阴极上的金属大多数来源于阳极板。但是，在电解过程中因阴极板的平整度较差、阴阳极间距离不均匀而出现电流分布不均现象，这将会导致阴极板生长结粒，继而导致短路以及阴极板温度升高。它将会造成较高的电能消耗，金属的产量也会下降。及时检测出铜电解中短路的阴阳极板是各个冶炼厂迫切需要解决的问题，因此提高电解铜极板检测的效率和正确率是当前智能检测需要具备的主要功能。
1.红外热像仪应用
针对铜电解系统中阴阳极板短路的检测，用红外热成像测温的方法优点明显。
用红外热成像测温检测，该方法是利用阴阳极板红外图像的灰度值与电流的函数关系来检测短路。此方法是利用热成像仪来获取槽面的温度图像，并通过算法来检测电极板是否短路。这种红外热成像的方法可实现自动化，对仪器的损伤比较小，并且可拓展更多的功能。但是这种方法具有延时性，当温度发生变化后才能检测出故障，并且仪器还要具备移动的功能。
2.铜电解极板短路检测系统的组成
基于红外热成像的铜电解极板短路检测包含3个过程：首先对电解槽极板温度进行识别，进行处理得到极板温度的图像，再进行极板短路检测来识别电解槽的短路位置，并设计一个电解极板故障预警方法来提示和警告。
1）电解槽极板温度识别
将所获取的可见光图像与红外热图像配准，使红外热图像中反映的极板温度信息与可见光图像中的现场场景相对应，极板的温度信息能够直观、清晰地反映在可见光图像中。综合匹配后的标准边缘模板和可见光图像，以及配准后的可见光图像和红外热图像，使红外热图像中反映的温度信息能够与电解槽和极板的位置关系一一对应，更准确、快速地识别相应极板的温度信息。
2）极板短路检测
红外热像图以非接触的方式大面积地反映铜电解槽面温度分布，目前常用极板提取方法，均为手动提取特征，特征的应用有限，且泛化性能不佳。卷积神经网络检测图像目标的方法因其自动学习特征参数、准确率高的特点受到广泛关注。因此提出一种基于红外热像图的卷积神经网络检测铜电解短路极板的方法。
3）电解极板故障预警方法
红外热图像反映了铜电解槽面的即时温度分布，而短路故障的发生是一个缓慢动态发展的过程，根据一段时间内电极的温度变化信息对极板的短路故障提前预警是实现高效检测，提高电解效率的重要手段。
3.结论
格物优信有色金属在线温度监控系统，可自动进行全局检测，对异常区域定位并输出报告；可搭载轨道机器人进行更大范围检测；能与PLC联动，判定槽片是否温度过高、短路；系统自动化，具有高效性、及时性，降低人力和能耗成本，助力企业保障正常生产。
