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公开(公告)号：CN114627108A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210381686.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种金属带材板形缺陷图像数据集的制作方法及数据集，涉及带材板形质量检测技术领域。首先根据生产需求，科学系统的划分了金属带材常见板形缺陷的类别；其次在生产现场采集了大量带材板形缺陷的原始图像，根据图像处理理论，针对板形缺陷原始图像设计了系统性的缺陷图像处理流程及方法，通过该方法对板形缺陷原始图像中的无效信息区域进行自动化掩码处理，保留有效信息区域；最终制作了金属带材板形缺陷图像数据集。本发明对板形缺陷图像的处理精度高，执行速度快，制作的数据集中包含的板形缺陷类别多，符合真实生产情况，对基于机器视觉的板形缺陷检测研究具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113344905A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110722626.3
申请日：2021-06-28
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种带材跑偏量检测方法及系统，先获取生产现场的带材跑偏图像，然后对带材跑偏图像进行预处理，得到预处理后图像。再将预处理后图像作为输入，利用分割模型得到辊道和带材的分割结果图像，并对分割结果图像进行边缘提取，得到边缘提取图像，最后根据边缘提取图像，计算带材的跑偏量。本发明所提供的检测方法及系统无需在生产带材的生产线上额外安装传感器设备，直接基于生产现场所安装的监控摄像头获取带材跑偏图像，再对带材跑偏图像进行图像处理即可进行带材跑偏量的检测，该方法无需复杂的安装机构，成本低，通用性强。
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公开(公告)号：CN112077156B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010845844.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B38/02
Abstract: 本发明提供一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其针对板形辊使用过程中由于弹性挠曲变形对传感器产生的干扰信号，提出了一种消除该干扰信号的方法。该方法首先建立了挠度干扰信号波形数学方程；其次综合考虑了板形原始信号与干扰信号之间的关系，确定了干扰信号波形相位参数；最后采用现代优化方法求解出干扰信号波形幅值参数，进而得到其具体数学表达式。该方法整个执行过程中计算简单，精度高，响应速度快，在板形检测过程中能够满足实时在线消除干扰信号的要求，能够提高冷轧带材板形测控精度。
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公开(公告)号：CN112077156A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010845844.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 燕山大学
IPC: B21B38/02
Abstract: 本发明提供一种冷轧带材板形辊挠度干扰信号消除方法，其针对板形辊使用过程中由于弹性挠曲变形对传感器产生的干扰信号，提出了一种消除该干扰信号的方法。该方法首先建立了挠度干扰信号波形数学方程；其次综合考虑了板形原始信号与干扰信号之间的关系，确定了干扰信号波形相位参数；最后采用现代优化方法求解出干扰信号波形幅值参数，进而得到其具体数学表达式。该方法整个执行过程中计算简单，精度高，响应速度快，在板形检测过程中能够满足实时在线消除干扰信号的要求，对提高冷轧带材板形测控精度。
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公开(公告)号：CN117197059A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311089806.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种热轧带钢检测及跑偏预警方法，包括：采集并构建热轧带钢图像数据集；基于支持向量机建立热轧带钢检测模型；基于热轧带钢检测模型检测出的有钢图像设计热轧带钢跑偏预警算法；将热轧带钢检测模型和热轧带钢跑偏预警算法嵌入现场表面检测系统中，实时反馈带钢预警与跑偏量到上位机。本发明以热轧带钢生产图像数据为基础基于机器学习算法构建了热轧带钢检测模型，其次针对分类出的有钢图像设计了热轧带钢跑偏预警算法。采用本方法能够准确快速识别不同钢卷轧制过程中有钢与无钢的类别，对运行中出现的跑偏情况进行及时预警反馈，对带钢轧制的稳定运行及板形控制具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117000780A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311040135.6
申请日：2023-08-17
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应冷轧带材多通道板形预报方法。该方法主要包括以下步骤：采集冷轧带材轧制生产数据并进行预处理；基于极端梯度提升算法建立冷轧带材多通道板形预报模型；利用训练集对冷轧带材多通道板形预报模型进行训练得到模型CSFP_M；将噪声板形通道优化算法与模型CSFP_M融合得到自适应冷轧带材多通道板形预报模型Adaptive‑CSFP_M；将模型Adaptive‑CSFP_M嵌入冷轧带材板形测控系统实现板形的提前预报。该方法针对不同规格的带材轧制生产数据能够在满足工业生产速度的条件下准确预报板形，并且能够有效消除预报板形中出现的噪声通道实现自适应调节，对提高冷轧带材质量具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113269749B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110572063.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种带材位置图像数据集采集方法及其视觉检测方法，属于冶金轧制技术领域。该方法首先模拟带材轧制生产现场环境搭建了图像采集装置，并在多角度、多明暗等条件下采集大量不同位置的带材图像数据，制作成数据集；其次根据机器视觉理论对带材图像设计了特定的预处理和图像增强操作流程；最终通过建立分割模型完成图像中带材位置的检测，并计算出带材偏离辊道中心线数值。该方法无需安装复杂的检测机构，成本较低，检测精度高，执行速度快，能够满足生产要求，对实现带材精确、快速的自动化纠偏具有重要意义；对提高产品质量，提升装备国产化智能化水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113269749A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110572063.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种带材位置图像数据集采集方法及其视觉检测方法，属于冶金轧制技术领域。该方法首先模拟带材轧制生产现场环境搭建了图像采集装置，并在多角度、多明暗等条件下采集大量不同位置的带材图像数据，制作成数据集；其次根据机器视觉理论对带材图像设计了特定的预处理和图像增强操作流程；最终通过建立分割模型完成图像中带材位置的检测，并计算出带材偏离辊道中心线数值。该方法无需安装复杂的检测机构，成本较低，检测精度高，执行速度快，能够满足生产要求，对实现带材精确、快速的自动化纠偏具有重要意义；对提高产品质量，提升装备国产化智能化水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112036626A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010852476.3
申请日：2020-08-21
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种热轧带钢边部线状缺陷在线预报方法，其主要步骤包括：1、收集热轧带钢生产数据作为样本数据并对样本数据预处理；2、根据GA-DNN神经网络建立热轧带钢边部线状缺陷预报模型；3、对热轧带钢边部线状缺陷预报模型进行训练与验证；4、GA-DNN神经网络热轧带钢边部线状缺陷预报模型在线预报与分析。该方法具有预测精度高、响应速度快、能够实时在线参与控制等特点，对热轧带钢表面质量控制具有重要意义。
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