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公开(公告)号:CN118504617A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410641506.4
申请日:2024-05-22
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于Transformer模块化分解模型方法,涉及图像处理和计算机视觉技术领域,该基于Transformer模块化分解模型方法,包括以下步骤:步骤1:神经网络模型等效改造;步骤2:重新训练改造后的Transformer网络模型#imgabs0#步骤3:梯度重置;步骤4:设置二进制掩码;步骤5:模块化Transformer;步骤6:等效转化获得目标模块,事先训练好的Transformer模型分解为一组更小且可重用的模块,通过这一独特的分解过程,生成的模块能够被灵活地重用,以构建全新的、甚至更加精准的Transformer模型,而无需从头开始进行昂贵的训练。这种模块化分解方法不仅提高了模型的灵活性和可重用性,同时降低了模型开发的成本和时间,为深度学习模型的定制和优化提供了一种高效而创新的途径。
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公开(公告)号:CN116304825A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310279754.4
申请日:2023-03-21
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种钢材末端淬透性的预测方法、装置、终端及存储介质。该方法包括:获取目标钢材的关键工艺参数、生产过程检化验结果和设备运行参数;将关键工艺参数、生产过程检化验结果和设备运行参数输入经过训练的分类模型,得到目标钢材的末端淬透性的预测结果;其中,分类模型以关键工艺参数、生产过程检化验结果和设备运行参数为输入,以钢材的末端淬透性为输出。本发明能够不需要引入实验设备就可确定钢材末端淬透性,简化了钢材末端淬透性的确定过程,并提高了钢材末端淬透性的确定效率。
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公开(公告)号:CN117152109A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311191490.3
申请日:2023-09-15
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)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G01N21/88 , G06V10/10
Abstract: 本申请提供一种用于棒材碳化物分布评级的控制方法、装置及系统,属于金属材料检测技术领域,该系统包括:电子显微子系统、服务器和控制设备;该方法包括:获取电子显微子系统采集的目标棒材样品的评级视场图像;对评级视场图像进行样品区域提取和样品边界判定处理,并根据边界判定结果生成针对于电子显微子系统的采集控制信号;在评级视场图像采集结束后,对多帧评级视场图像进行拼接处理;对拼接处理后的图像进行特征提取,并将特征提取结果和碳化物标准进行比对确定棒材碳化物分布评级结果。本申请能够实现棒材碳化物分布评级整个流程中评级视场图像采集、处理、特征提取及评级各项的自动化控制,提高评价精确度和评级标准稳定性。
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公开(公告)号:CN116341750A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310341295.8
申请日:2023-03-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F16/25 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供一种钢材夹杂物级别预测方法、装置、终端及存储介质。该方法包括:获取钢材在炼钢生产中的过程参数数据;基于数据仓库工具,将钢材的过程参数数据及其身份标识进行匹配,身份标识包括时间和计划号;将已匹配身份标识的钢材的过程参数数据输入数据挖掘预测模型,得到钢材在炼钢生产后的夹杂物级别,数据挖掘预测模型基于XGBoost算法构建得到。本申请不仅能够提高质量评估的工作效率,还提高钢材产品的利用率,也能够提高钢材产品的夹杂物级别的预测精度。
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公开(公告)号:CN117310963A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311263438.4
申请日:2023-09-27
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: 本发明提供一种金相图像显微镜的运动控制方法、装置及电子设备,涉及显微镜技术领域。本发明通过对待采集区域进行划分,得到多个采集单元,制定运动轨迹,沿运动轨迹对待采集区域内的多个采集单元进行自动拍摄,得到待采集区域的金相图像。该过程无需人工参与,避免了采集过程中反复校对导致的时间浪费,提高了金相图像显微镜的采集效率。
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