漏钢是现代高效连铸技术发展的瓶颈性因素，黏结是其主要形式。目前，已开发出一系列基于逻辑判断或人工智能的漏钢预报方法，基于温度检测的漏钢预报系统已普遍应用于连铸结晶器过程监控。然而，从国内外生产实践看，高拉速引发的黏结漏钢依然十分突出，漏报时有发生；针对大断面板坯，误报则是目前漏钢预报系统的常见问题，频繁误报和急降拉速将导致铸坯判废、设备冲击、辊缝挤压与繁琐维护。

　　大连理工大学的学者基于现场实测热电偶温度数据!将结晶器铜板温度及其变化速率进行2维可视化。综合考虑黏结形成和发展过程中结晶器铜板温度随时间的变化和空间传播行为，借助计算机图像处理中的8连通区域标记和边界跟踪算法，提取了异常区域的结晶器铜板温度、位置、时间等信息，计算了结晶器铜板温度变化速率的均值、最大值、区域的面积、宽度、高度及其纵向和横向移动速率特征，对实际浇铸过程中多例漏钢样本的共性特征进行了统计和归纳。结果表明：结晶器铜板温度变化速率、几何特征与传播速率能够作为黏结漏钢在线预报的重要判据，为提高漏钢预报系统准确率提供参考，减少漏钢事故，同时为结晶器可视化、智能化监控技术开发提供方法和依据。