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公开(公告)号：CN112072987A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010933526.0
申请日：2020-09-08
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: H02P29/00 , H02P29/60 , H02P29/028 , H02P29/024 , H02P29/032 , H02P5/00 , H02H7/08 , H02H7/085 , H02H7/09 , G05B19/05 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的涂布类冶金生产线电机的监控系统，包括冶金生产线上的驱动电机。还包括用于检测电机外壳温度的红外温度传感器、用于检测电机轴承震动的震动传感器、用于检测电机内部温度的PT100温度传感器、用于检测电机供电电流和电压的电流传感器和电压传感器、用于采集所有数据并根据反馈的执行方案对电机进行控制的主控PLC、用于对主控PLC上的数据进行读写并将电机检测数据统计送入电机监控平台服务器的物联网采集网关以及用于通过数据分析、阈值确定、机器自学习、确定报警方式和立即停止电机等执行方案的电机监控平台服务器。本发明通过物联网手段直接连接检测电机，得到电机的实时监测数据，及时得到合适的报警及反馈阈值。
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公开(公告)号：CN119938706A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411792191.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 石家庄钢铁有限责任公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/242
Abstract: 本申请涉及一种基于SQL传参的报表数据筛选过滤查询方法，包括如下方法：S1、报表模版解析器定义文件中配置好数据源、查询SQL；S2、然后动态报表调用报表后台服务API，报表后台服务API接收到查询数据请求后，先查询系统数据库查询报表模版定义的报表配置信息；S3、报表模版解析器解析报表模版定义信息后，报表定义配置的数据源信息、查询SQL交由SQL构造执行器执行查询数据库操作。本申请实施例提供的整体结构，报表模版定义中数据来源设置动态SQL及占位符，查询数据时传递SQL参数，再由后端服务基于动态SQL传参方式替换参数构造满足过滤筛选条件的SQL，查询数据库获取数据，可以实现对于数据的的精准过滤筛选查询。
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公开(公告)号：CN114757935B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210482010.8
申请日：2022-05-05
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 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种钢铁冷轧退火炉元器件多目标自动测温与预警方法，涉及金属冶炼技术领域，包括以下步骤：采集退火炉关键元器件图像数据、退火炉元器件目标检测算法开发、退火炉元器件图像语义分割算法开发和分析各个元器件的历史温度，设计温度异常检测算法。基于红外热成像摄像头和人工智能技术相结合的自动温度监测系统，并采用基于机器视觉技术的目标检测和图像语义分割算法，获得实时设备元器件图像。在获取现场实测数据的基础上，基于红外热成像摄像头获取关键元器件的实时温度数据，并开发温度异常检测算法，从而判断设备的运行状态并及时对设备异常进行预警。
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公开(公告)号：CN114943689B
公开(公告)日：2025-04-08
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 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
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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公开(公告)号：CN114548946B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210217402.1
申请日：2022-03-07
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种钢铁冶金行业废钢质检环节一车多点卸货交互系统，包括设置在废钢卸货间中各卸货点的刷卡一体机终端；刷卡一体机终端包括开始刷卡模块、暂停卸货模块、继续卸货模块、结束卸货模块和确认结果模块；开始刷卡模块、暂停卸货模块、继续卸货模块、结束卸货模块和确认结果模块均与所述服务器相连，服务器用于为待卸货的车辆在废钢卸货间中分配车道，并进行车辆卸货全过程的操作记录、数据保存、信息回溯查看和数据分析。本发明通过信息化的手段，对一车多点卸货过程中的各个环节的操作及信息进行记录和整合，实现了卸货环节的信息化管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118233175A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410326763.9
申请日：2024-03-21
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请适用于应用管理云平台技术领域，提供了一种基于工业互联网的统一授权管理系统、方法、终端及介质，包括：应用管理模块用于管理所有应用；菜单管理模块用于管理所有应用各自目录下的菜单；每个应用具有各自的菜单管理单元；组织管理模块用于管理各个组织下的所有应用的组织信息；角色管理模块用于管理各个组织下的所有应用使用的角色信息，并将应用与角色信息进行关联；人员管理模块用于管理所有应用使用的用户信息；信息同步模块用于将菜单、组织信息、角色信息、用户信息进行同步。本申请能够实现企业内应用系统的权限统一控制，降低运维复杂程度，提升公司身份权限管控水平，降低身份安全控制风险。
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公开(公告)号：CN118199985A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410332446.8
申请日：2024-03-22
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于工业互联网平台的应用集成方法、装置及电子设备。该方法包括：获取待集成应用的访问地址，根据访问地址在工业互联网平台的平台管理端中进行注册，并为待集成应用分配标识和密码；基于待集成应用的标识和密码，确定待集成应用的访问令牌；并基于访问令牌，统一待集成应用的交互数据；将待集成应用在工业互联网平台进行单点登录，并对待集成应用进行数据同步；通过接口分别对待集成应用和工业互联网平台进行测试，当待集成应用和工业互联网平台进行相应响应时，确认待集成应用集成到工业互联网平台中。本发明能够发挥平台的“集成”功能，并统一用户账户，在不提高发生异常概率的条件下避免现有各种集成方式的缺点。
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公开(公告)号：CN117349416A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311305811.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/38 , G06N5/022 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供一种炼钢知识的精细回答方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：对用户输入的炼钢问题进行文本向量化，得到问题向量；将问题向量与炼钢知识向量库中的知识向量进行相似度匹配，得到炼钢问题的相关知识；其中，炼钢知识向量库基于炼钢知识库生成；基于炼钢语言大模型对炼钢问题的相关知识进行语法和逻辑处理，得到炼钢问题对应的回答内容；其中，炼钢语言大模型基于炼钢知识库数据集对通用型语言大模型进行微调得到，炼钢知识库数据集包括多条炼钢知识样本，每条炼钢知识样本具有联合主题和知识标签，联合主题基于炼钢知识的标题、段落主题、段内TF‑IDF关键词和相关知识生成。本发明能够提高炼钢辅助的效果。
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公开(公告)号：CN117218092A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311217663.4
申请日：2023-09-20
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司 , 石家庄钢铁有限责任公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请适用于金相数据识别技术领域，提供了一种金属碳化物检测分级方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待检测样品对应的多个待检测图像；将多个待检测图像中的每一待检测图像输入初筛模型，得到每一待检测图像的多通道特征图，根据每一待检测图像的多通道特征图，确定每一待检测图像是否为金属碳化物图像；将确定的多个待检测图像中的每一金属碳化物图像输入目标检测模型，得到目标图像，并将每一目标图像输入分级模型，得到每一目标图像对应的碳化物等级和置信度；根据碳化物等级和置信度，选取目标图像输入集成模型，得到待检测样品的最终碳化物等级。本申请能够提高对待检测样品中金属碳化物的检测分级的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN115100403A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210515716.X
申请日：2022-05-11
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的废钢料型占比识别方法，包括以下步骤：步骤一、基于深度残差网络和注意力模块构建特征提取主干网络，通过主干网络对给定废钢图像进行多尺度特征提取，得到有效特征层和基础特征层；步骤二、融合有效特征层和基础特征层进行特征融合得到融合特征层，通过融合特征层预测每个像素点的废钢类别，得到废钢料型的语义特征信息；步骤三、融合基础特征信息和语义特征信息，预测不同类型废钢的占比；本发明提出的废钢特征提取主干网络，结合深度残差网络和注意力机制，能够提取更深层次的不同类型废钢特征，同时注意力机制使废钢料型特征提取过程中更能关注不同类型废钢特征，从而废钢料型特征提取过程更加有效。
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