1.一种基于混合模型判断的结晶器漏钢预报方法，其特征在于，包括以下步骤：U1、通过热电偶采集结晶器温度，并上传到计算机；

U2、对采集到温度值修正并建模得到混合模型，混合模型包括图像分类识别模型与专家系统模型，图像分类识别模型用于温度场图像识别分类，专家系统模型用于对分部在结晶器上的热电偶的温度值进行判断是否正常，将温度值转化为设备无关位图DIB图像保存；

U3、对DIB图像进行采样进行离散化，用空间上的部分点的灰度值表示图像，通过热成像系统得到结晶器温度场；

U4、对温度场分布图像进行图像识别分类，判断结晶器各热电偶温度是否正常；

U5、根据图像识别结果，综合专家系统预判热电偶是否出现异常，从而预报是否出现结晶器漏钢现象。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合模型判断的结晶器漏钢预报方法，其特征在于，所述U2步骤中，对温度进行修正具体包括：使用热电偶测量温度，通过数字修正器后输入到运算修正模型，进行温度修正，根据补偿关系曲线与非标温度值关系，从而可以实现无论何种非标温度计，通过前后两步处理，最终温度检测值都稳定地贴近于国际温标曲线关系，呈现高精度检测特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于混合模型判断的结晶器漏钢预报方法，其特征在于，所述图像分类识别模型的构建具体为：模型输入变量的确定、模型输出变量的确定、图像分类识别，得出识别结果；首先对模型输入变量进行确定，从结晶器采集上来的温度值经过热成像系统以后，得到一幅温度场图，将温度场图送入图像识别模型；通过该模型后得到一个结果，即结晶器温度正常或结晶器温度异常两类结果；通常，图像分类识别的结果即为连铸胚生产是否出现漏钢，得出预报结果，由于单一的预报方式存在误报和预报精度不高，因此将图像识别模型与专家系统进行综合比较得出最终结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于混合模型判断的结晶器漏钢预报方法，其特征在于，所述专家系统模型的构建具体为：根据现场的实际工况对专家系统进行调整。专家系统的五大基本判断规则如下所示：(1)根据上层热电偶在最近200个周期内平均升高的温度值A1，确定判断阀值A2，确定系数a；

(2)根据上层热电偶在最近30个周期内升高的温度值B1，确定判断阀值B2，确定系数b；

(3)根据下层热电偶在最近200个周期内平均升高的温度值C1，确定判断阀值C2，确定系数c；

(4)根据下层热电偶在最近30个周期内升高的温度值D1，确定判断阀值D2，确定系数d；

(5)根据在30个周期内下层热电偶与上层热电偶的温度差E1，确定判断阀值E2，确定系数e；

通过调整A2～E2的参数，及通过运算法则得出的a～e的参数，通过一定的规则叠加，最后得出专家系统的结论,专家系统通过对一段时间内热电偶温度平均值的观察，排除大多数数据波动造成的误报,通过对上一模型图像分类识别的结果分析，以及综合专家系统，最后得出结晶器漏钢预报结果。

5.根据权利要求1所述的一种基于混合模型判断的结晶器漏钢预报方法，其特征在于，所述U4步骤中，对温度场分布图像进行分类识别，包括以下步骤：U4.1、对图进行剪切，减少图像边缘对结果判定的干扰；

U4.2、将处理后的图像离散化，生成包含像素色彩信息的TXT文件，每一行代表一个像素点，包括该像素的坐标和颜色信息，根据像素点统计温度场图像像素分布，定义图像Y，位于(i,j)的像素值为红色值Ri,j，公式如下：即若Ri,j＝1，则表示该颜色为红色；若Ri,j＝0，则表示为其他颜色；

使用正则表达式计算筛选每一行中这个像素的RGB，判断该行是否符合要求像素范围，统计每一个时刻的温度场图像的红色像素点。根据统计得到的红色像素点，计算得到红色像素所占据整个图像比例，读取数据库历史记录，查找相同条件下得到的结果集，寻找最优值，并更新数据库最优值记录。