公开(公告)号：CN119273620A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411184004.X

申请日：2024-08-27

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 许晨杰 ,  鲁家欢 ,  江琼 ,  张洋

IPC: G06T7/00 ,  C21C5/28 ,  G06T7/136 ,  G06T5/70 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的转炉出钢自动抬炉摇炉方法、系统及介质，包括，步骤1：判断挡渣条件满足时，触发红外工业相机开始实时连续采集炼钢过程中的图像序列；步骤2：图像预处理单元对获取的图像序列进行滤波降噪预处理，预处理后将钢流与背景分离，排除背景区域的干扰；步骤3：图像特征提取单元提取钢流的特征参数，并计算钢渣在钢流中的占比；通过挡渣判定单元特征融合判断挡渣是否成功；步骤4：在线预测单元中的预测模型接受出钢参数进行抬炉时机预测，将预测结果传递给转炉控制单元，自动触发挡渣失败提前摇炉或者挡渣成功抬炉操作。实现了挡渣过程的实时监控和自动判断，提高了判断的准确性和可靠性。同时，根据挡渣结果动态优化抬炉时机，在保证钢水质量的同时提高了炼钢效率，减少了不必要的能源消耗和材料浪费。

公开(公告)号：CN118864348A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410015018.2

申请日：2024-01-04

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 周建帮 ,  张洋 ,  鲁家欢 ,  许晨杰 ,  支文瑜

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的渣量检测方法及系统，方法包括：步骤S1：采集数据，对实际场景中的数据进行预处理，对数据进行标注并进行数据集扩充增广，得到用于图像分割网络训练用数据集；步骤S2：使用图像分割网络对数据集进行训练，得到分割模型；步骤S3：使用所述分割模型得到数据的液面区域mask；步骤S4：对所述液面区域mask进行灰度值分析，获取到液面区域的灰度图统计规律，对液面区域进行区分，最后计算渣量占比。本发明能够通过采用神经网络的网络结构，对大量渣面进行多层级特征训练，解决以往传统视觉方法处理扒渣液面是因为图像对比度差异、遮挡，烟雾等干扰造成无法有效识别液面的问题。

公开(公告)号：CN116070889A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202111242164.1

申请日：2021-10-25

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 沈春锋 ,  苗峰 ,  孙海燕 ,  刘嘉琦 ,  鲁家欢

IPC: G06Q10/0633 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q50/04 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明提供了一种包装制罐行业多重集批的订单排程方法和系统，包括：步骤S0：初始化；步骤S1：为订单列表中的每个订单生成集批开头标志Batch Flag，记为BF：步骤S2：根据生产订单列表和每个订单的集批开头标志，对生产订单列表进行集批优化。本发明通过采用多重集批排程的方法，解决了制罐行业种多种类型的订单交替生产带来的资源与时间的浪费的问题，达到了提高整体效率与最大化利润的效果。

公开(公告)号：CN116011839A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202111228064.3

申请日：2021-10-21

Applicant: 上海宝信软件股份有限公司

Inventor： 孙海燕 ,  沈春锋 ,  鲁家欢 ,  苗峰 ,  刘嘉琦 ,  胡兵

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明提供了一种基于多目标的生产排程方案评价方法和系统，包括：步骤1：将生产排程的优化目标，转换为软约束；步骤2：将业务流程中的约束条件，转换为硬约束；步骤3：针对一条生产排程方案，遍历各个约束i，所述约束i包括软约束和硬约束，每个约束i内部按排产顺序遍历每个订单j，计算订单j在约束i上的罚分值并保存记录；步骤4：计算生产排程方案的总罚分值，并根据总罚分值评价该生产排程方案。本发明通过采用标准化操作，解决了不同约束的罚分值量级差异较大的问题，进一步解决了因为量级差异较大导致用户配置的权重无效的问题。