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公开(公告)号：CN114952467B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210488131.3
申请日：2022-05-06
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: B24B7/12 , B24B41/02 , B24B41/00 , B24B49/12 , B24B41/047
Abstract: 本发明提供了一种自动适应带钢表面打磨及缺陷检测装置和方法，包括：桁架机器人、带钢打磨装置、缺陷检测装置、辅助装置；带钢打磨装置、缺陷检测装置、辅助装置设置在桁架机器人上；辅助装置在打磨过程中调整带钢打磨装置与带钢贴合状态；带钢打磨装置的打磨轨迹为直线，磨痕沿着带钢宽度方向。本发明通过辅助托辊装置，在打磨过程中改善油石与带钢贴合状态，可以适应带钢板形问题情况下的打磨及缺陷检测，并且本发明打磨轨迹为直线，磨痕沿着带钢宽度方向，满足带钢成像检测条件。在带钢板形存在悬垂、c翘等情况下，通过辅助托辊作用，在不同位置处，带钢成像高度相同,保证了成像质量，避免出现因为高度导致的明暗条纹等不均匀现象。
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公开(公告)号：CN113393414B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202010167902.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的冷轧带钢磨后辊印缺陷检测方法及系统，包括：步骤M1：采集经自动打磨系统打磨完成后的冷轧带钢所反射的缺陷图像；步骤M2：对缺陷图像进行预处理，并将预处理后的缺陷图像分割为预设大小的图片；步骤M3：根据分割后的预设大小的图片进行人工标注，创建数据集；步骤M4：利用基于cityscapes数据集的Hrnet预训练模型对数据集进行预设次数和学习率的训练，使数据集内标注的缺陷识别率达到预设值，得到训练完成的模型；步骤M5：将训练完成的模型部署在冷轧带钢生产线进行在线监测缺陷识别结果；本发明投入之后，可有效减少辊印缺陷圈的产生，提高成材率。同时实现辊印识别工位的自动化，减少现有工作人员的劳动强度。
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公开(公告)号：CN114952467A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210488131.3
申请日：2022-05-06
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: B24B7/12 , B24B41/02 , B24B41/00 , B24B49/12 , B24B41/047
Abstract: 本发明提供了一种自动适应带钢表面打磨及缺陷检测装置和方法，包括：桁架机器人、带钢打磨装置、缺陷检测装置、辅助装置；带钢打磨装置、缺陷检测装置、辅助装置设置在桁架机器人上；辅助装置在打磨过程中调整带钢打磨装置与带钢贴合状态；带钢打磨装置的打磨轨迹为直线，磨痕沿着带钢宽度方向。本发明通过辅助托辊装置，在打磨过程中改善油石与带钢贴合状态，可以适应带钢板形问题情况下的打磨及缺陷检测，并且本发明打磨轨迹为直线，磨痕沿着带钢宽度方向，满足带钢成像检测条件。在带钢板形存在悬垂、c翘等情况下，通过辅助托辊作用，在不同位置处，带钢成像高度相同,保证了成像质量，避免出现因为高度导致的明暗条纹等不均匀现象。
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公开(公告)号：CN113393414A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010167902.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的冷轧带钢磨后辊印缺陷检测方法及系统，包括：步骤M1：采集经自动打磨系统打磨完成后的冷轧带钢所反射的缺陷图像；步骤M2：对缺陷图像进行预处理，并将预处理后的缺陷图像分割为预设大小的图片；步骤M3：根据分割后的预设大小的图片进行人工标注，创建数据集；步骤M4：利用基于cityscapes数据集的Hrnet预训练模型对数据集进行预设次数和学习率的训练，使数据集内标注的缺陷识别率达到预设值，得到训练完成的模型；步骤M5：将训练完成的模型部署在冷轧带钢生产线进行在线监测缺陷识别结果；本发明投入之后，可有效减少辊印缺陷圈的产生，提高成材率。同时实现辊印识别工位的自动化，减少现有工作人员的劳动强度。
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