公开(公告)号：CN112767380A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110119070.9

申请日：2021-01-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 李旭 ,  董梓硕 ,  张殿华 ,  王培文 ,  曹剑钊 ,  周平 ,  李涛 ,  李庆华 ,  苏亚华 ,  韩月娇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/80 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提供一种宽厚板端部形状预测方法，首先提取宽厚板生产过程中与端部形状相关的生产数据，然后提取宽厚板轮廓点数据，得到宽厚板端部形状特征量，并对数据进行异常值检测，将去除异常值后的数据归一化并划分为训练集和测试集；最后确定最佳人工神经网络结构，采用遗传算法优化神经网络迭代过程，用训练集进行模型训练，利用测试集测试所建立模型的泛化性能。本方法利用宽厚板轮廓数据对宽厚板端形状进行直接的量化表示，并用人工智能方法进行预测，克服的传统方法对影响因素考虑不全的缺点，具有较高的预测精度，同时具有较快的计算速度。

公开(公告)号：CN112767380B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202110119070.9

申请日：2021-01-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 李旭 ,  董梓硕 ,  张殿华 ,  王培文 ,  曹剑钊 ,  周平 ,  李涛 ,  李庆华 ,  苏亚华 ,  韩月娇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/80 ,  G06T5/60 ,  G06T5/80 ,  G06T5/90 ,  G06T5/30 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供一种宽厚板端部形状预测方法，首先提取宽厚板生产过程中与端部形状相关的生产数据，然后提取宽厚板轮廓点数据，得到宽厚板端部形状特征量，并对数据进行异常值检测，将去除异常值后的数据归一化并划分为训练集和测试集；最后确定最佳人工神经网络结构，采用遗传算法优化神经网络迭代过程，用训练集进行模型训练，利用测试集测试所建立模型的泛化性能。本方法利用宽厚板轮廓数据对宽厚板端形状进行直接的量化表示，并用人工智能方法进行预测，克服的传统方法对影响因素考虑不全的缺点，具有较高的预测精度，同时具有较快的计算速度。(56)对比文件阮金华.热轧宽厚板平面形状优化与成材率提高的数值模拟研究《.中国优秀博士学位论文全文数据库 工程科技II辑》.2015,B022-162.

公开(公告)号：CN112894489B

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202110120103.1

申请日：2021-01-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 李旭 ,  苏亚华 ,  张殿华 ,  曹剑钊 ,  丁敬国 ,  董梓硕 ,  韩月娇

IPC: B23Q17/20 ,  B23Q17/24 ,  B23D15/06 ,  G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/60

Abstract: 本发明提供一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法，采集待剪切宽厚板的图像，并根据宽厚板的图像信息提取宽厚板边缘轮廓的数据点，根据宽厚板的切头长度、切尾长度计算宽厚板的有效长度；然后根据宽厚板边缘轮廓的数据点计算宽厚板的侧弯量和有效宽度；最后根据宽厚板的平面形状特征和子板的订单信息制定优化剪切策略，本发明能有效、快速的对每一块钢板进行决策，包括根据平面形状特点判断该钢板是否需要下线火切，避免不需要的加工处理，还可以计算钢板粗分位置，结合激光测速仪精确剪切可以提高成材率，节省人工及管理成本，适用于高速运行的宽厚板的自动剪切操作。

公开(公告)号：CN112894489A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110120103.1

申请日：2021-01-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 李旭 ,  苏亚华 ,  张殿华 ,  曹剑钊 ,  丁敬国 ,  董梓硕 ,  韩月娇

IPC: B23Q17/20 ,  B23Q17/24 ,  B23D15/06 ,  G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/60

Abstract: 本发明提供一种基于形状识别的宽厚板优化剪切方法，采集待剪切宽厚板的图像，并根据宽厚板的图像信息提取宽厚板边缘轮廓的数据点，根据宽厚板的切头长度、切尾长度计算宽厚板的有效长度；然后根据宽厚板边缘轮廓的数据点计算宽厚板的侧弯量和有效宽度；最后根据宽厚板的平面形状特征和子板的订单信息制定优化剪切策略，本发明能有效、快速的对每一块钢板进行决策，包括根据平面形状特点判断该钢板是否需要下线火切，避免不需要的加工处理，还可以计算钢板粗分位置，结合激光测速仪精确剪切可以提高成材率，节省人工及管理成本，适用于高速运行的宽厚板的自动剪切操作。

公开(公告)号：CN112184655A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011017558.2

申请日：2020-09-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 苏亚华 ,  李旭 ,  张殿华 ,  董梓硕 ,  曹剑钊 ,  丁敬国 ,  孙超 ,  周平 ,  王培文 ,  李涛 ,  李庆华

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06T7/12 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的宽厚板轮廓检测方法，首先制作样本数据集，并构建卷积神经网络模型，然后利用样本数据集对网络模型进行训练，利用训练好的卷积神经网络将图像的高层语义信息与底层特征信息相结合，对宽厚板和背景进行有效分割；通过对分割后的图像进行边缘亚像素提取，最终获得宽厚板精确轮廓，本发明提供的方法学习能力强，可以有效抑制背景的干扰，对于不同对比度的原始图像，无需更改模型参数就可以有效地提取宽厚板轮廓，具有较强的鲁棒性。