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公开(公告)号：CN116045851A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310332199.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 第六镜科技(北京)集团有限责任公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明涉及激光轮廓仪技术领域，提供了一种线激光轮廓仪标定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取预设标定物的真实轮廓点云和线激光轮廓仪采集的预设标定物的原始轮廓点云；基于第一参数将真实轮廓点云和原始轮廓点云进行配准，得到点云对，第一参数表征世界坐标系和线激光轮廓仪的坐标系之间的映射关系；第一参数是根据预设标定物在世界坐标系中的第一几何中心和在线激光轮廓仪的坐标系中的第二几何中心确定的，第二几何中心是基于原始轮廓点云确定的；根据点云对确定线激光轮廓仪的标定参数，以对线激光轮廓仪进行标定。本发明无需借助2D相机即可对线激光轮廓仪进行精确标定，同时可以对大范围视场进行畸变矫正。
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公开(公告)号：CN115187059A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210806785.6
申请日：2022-07-08
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种钢铁冶金行业废钢智能判级系统及方法，系统包括：现场IC卡，用于卸货车辆进场时车辆信息及重量信息的存储，以及车辆在场内整体轨迹及信息的查询及获取；刷卡一体机，用于供司机与应用服务器进行交互，并根据司机在卸货前的刷卡操作启动判级服务；摄像头，用于根据卸货点吸盘吊的动作进行卸货车辆的视频数据采集，并将采集到的卸货视频数据发送至应用服务器；应用服务器，用于对采集到的的卸货视频数据进行处理和废钢判级；算法服务器，用于向应用服务器提供数据处理和废钢判级所需的算法。本发明解决了由于人工经验导致的废钢判级不准确，判级过程无法量化、判级标准不统一，判级结果无法追溯，供应商异议无法及时处理等问题。
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公开(公告)号：CN115081687A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210606561.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
Abstract: 本发明公开了基于知识引导的多源信息融合的高炉煤气预测方法，S1：获取高炉煤气发生量和高炉煤气发生量相关影响因素的瞬时值数据，保存为数据文件；S2：对S1的数据文件数据进行去除异常、归一化预处理等操作，并构建实验数据集；S3：对S2数据集输入特征实施注意力机制处理和自适应学习权重操作；S4：将S3处理后的特征输入神经网络模型，分别训练和测试高炉煤气发生量模型和消耗量模型；S5：判断预测结果是否异常，修正和优化模型；通过自适应学习不同信息源数据的权重，帮助模型关注关键信息；通过区别性对待不同历史时刻提升模型预测性能；本发明结合生产流程知识和工艺背景等指导性规则，进一步修正和优化模型，引导模型主动挖掘数据中的工艺信息。
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公开(公告)号：CN114970720A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210588975.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种工业异常预测在钢铁能源公辅中的应用方法，所述应用方法如下：步骤一：首先依托钢铁企业的能源系统，收集一星期内，所有高炉的热风炉的废气温度实时数据以及状态实时数据；步骤二：对步骤一获取的数据进行预处理；步骤三：对步骤二预处理后的数据实现特征提取和多源数据的融合；步骤四：使用结合多种机器学习模型的集成学习方法，为每个高炉的每个热风炉训练一个相应的换炉时间的预测模型；本发明的有益效果是：本发明将集成学习Stacking方法应用到高炉的热风炉换炉时间的预测上，利用高炉热风炉废气温度数据和同一高炉的其他热风炉状态数据进行多源信息的融合作为输入，并结合钢铁行业工艺规则协同计算，来预测工业异常情况。
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公开(公告)号：CN114943689A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210459349.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的钢铁冷轧退火炉元器件检测方法，涉及工业生产技术领域。采用高精度的FasterR‑CNN检测模型，主干网络采用ResNet50网络，并加入特征金字塔来捕捉不同尺度的特征信息，提高了检测的准确率。本发明针对炼钢设备标注人力物力成本过大的问题和半监督学习时元器件的类别不平衡导致预测有偏差的问题，采用了半监督学习目标检测方法—无偏教师方法，先用有标注的数据单独训练教师模型，之后教师生成伪标签来训练学生模型，学生模型通过EMA算法来逐步更新教师模型。通过半监督学习无偏教师目标检测方法，实现了在仅有少量标注数据训练情况下，对钢铁冷轧退火炉元器件进行精准检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821256A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210426917.2
申请日：2022-04-21
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于小目标数据增强和多视角协同推理的废钢分类方法，涉及金属回收技术领域。包括以下步骤：建立多视角废钢图片数据集、针对大分辨率图像设计剪裁策略、生成特征图、提取不同视角废钢图片之间的一致性与互补性特征信息、实现小型废钢的分类、检测和分割和对输入图片进行预测，获取分类、检测和分割结果。针对大分辨率图像设计剪裁策略，通过对输入图片进行裁剪操作来进行图像增强，提高了小型废钢在每张图片中的面积占比，以助于提取到足够的特征进行识别，能够提升对小型废钢的检测率和分类准确率。
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公开(公告)号：CN114723127A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210344148.1
申请日：2022-03-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出了一种基于相关图卷积网络的钢厂空气质量预测方法，包括如下步骤：S1：利用箱线图方法，融合钢厂不同区域监测点的空气质量历史特征数据；S2：对钢厂各区域监测点的空气质量数据特征之间进行皮尔森相关分析，并通过单层感知器获得钢厂各区域监测点之间的图关系；S3：构建时空相关图卷积神经网络模型，通过学习历史时间步钢厂空气质量时空网络序列的图信号特征，对未来多个小时的钢厂各区域空气质量指数进行预测。本发明通过构建基于时空相关图卷积网络的空气质量预测模型，从钢厂多个空气质量监测点获取历史特征数据对钢厂不同区域未来多个小时钢厂空气质量指数进行预测。
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公开(公告)号：CN113128124A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110442000.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 东北大学 , 河钢集团有限公司 , 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于改进神经网络的多牌号C‑Mn钢力学性能预测方法，首先采集多牌号C‑Mn钢在热连轧生产过程中的生产数据并进行数据处理，然后采用前向选择的相关性分析方法生成各力学性能的样本集，采用PSO算法对BRNN网络模型训练过程中的参数进行优化，通过选取多个牌号的C‑Mn钢生产数据，使数据样本中包含了更加全面的生产工艺信息，解决了单钢种生产工艺的数据无法包括全面的工艺信息的问题；通过采用数据处理和相关性分析方法，使数据更加稳定且更具规律性，并可以有效简化预测模型的结构；通过引入PSO算法对BRNN模型进行改进，解决了其存在的容易陷入局部最小值的问题，经过改进的神经网络具有良好的泛化能力，能够更客观地符合物理冶金学规律。
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公开(公告)号：CN112116279A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011096810.3
申请日：2020-10-14
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种钢铁冶金行业安全生产隐患管理系统，包括终端、服务器、无线传输模块、隐患发现模块、隐患评估模块、隐患处理模块、隐患整改记录模块、隐患整改验收模块，其中，终端的APP端用于创建安全隐患电子操作单据，更改隐患电子操作单据的管理状态；无线传输模块用于电子操作单据的数据传输；服务器用于实现电子操作单据的保存、查看、分析、提醒；本发明的有益效果是：有助于实现对隐患发现、隐患风险评估、隐患整改治理、隐患整改验收的系统流转，针对每一条安全隐患可以实现实时查询、有效监管、及时治理，通过对于隐患整改全业务跟踪记录，实现风险隐患的全生命周期管理；模块化设计，提高了隐患管理系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN110941618A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911178004.8
申请日：2019-11-27
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种海量异构数据存储方法及系统，所述方法包括：从数据源获取海量异构数据；根据设定的规则对海量异构数据进行分类，分为：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据以及系统运行过程中产生的热点数据；根据数据的元数据，将不同类型的数据存储至不同的数据存储分区，不同的数据存储分区包括：关系型数据库Oracle、MySQL和非关系型数据库HBase、内存型数据库Redis。本发明提供的海量异构数据存储方法及系统，通过整合多种数据库，实现了海量结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的有效结合和统一存储管理，解决了数据的异构性、海量性和不确定性的问题。
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