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公开(公告)号：CN118396947A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410484467.1
申请日：2024-04-22
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 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 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种适合边缘设备部署的钢材微小缺陷检测方法，涉及工业环境的钢材微小缺陷识别领域，通过将钢材缺陷图像压缩处理成规定尺寸的图像文件，该图像输入到基于U形结构的特征提取网络中，特征提取网络的可变形卷积与注意力模块负责对特征进行提取，注意力机制点积方式获取钢材缺陷中的上下文信息特征，同时为保留钢材缺陷某些初始的特征，将提取局部显著特征与全局上下文信息特征进行细粒度融合得到最终输出特征，将最终输出特征传递到解码器部分，由解码器进行特征映射并最终输出钢材微小缺陷检测的结果，为便于特征提取网络在边缘设备端部署，提出一种知识蒸馏学习框架，通过教师网络的学习，不断优化目标函数，达到对学生网络的指导。
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公开(公告)号：CN119375446B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411907309.9
申请日：2024-12-24
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 , 河北沃享信息技术有限公司
IPC: G01N33/2045 , G01N23/207 , G01N23/2273
Abstract: 本发明提供一种钢材表面缺陷定位方法、装置、终端及存储介质，涉及缺陷定位技术领域。该方法包括：对目标钢材进行扫描建模，得到目标钢材的车削模型；基于车削模型将目标钢材的表面划分为多个车削点，并对各车削点进行车削，采集各车削点的钢表面组织；对各车削点的钢表面组织进行质量检测，将各车削点分为合格点位和不合格点位；对各不合格点位的钢表面组织进行化学成分检测，得到目标钢材的缺陷类型和缺陷定位。本发明能够高效、准确的实现钢材表面缺陷定位，并且车削均匀，不需要对钢材进行额外的修复。
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公开(公告)号：CN119375446A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411907309.9
申请日：2024-12-24
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 , 河北沃享信息技术有限公司
IPC: G01N33/2045 , G01N23/207 , G01N23/2273
Abstract: 本发明提供一种钢材表面缺陷定位方法、装置、终端及存储介质，涉及缺陷定位技术领域。该方法包括：对目标钢材进行扫描建模，得到目标钢材的车削模型；基于车削模型将目标钢材的表面划分为多个车削点，并对各车削点进行车削，采集各车削点的钢表面组织；对各车削点的钢表面组织进行质量检测，将各车削点分为合格点位和不合格点位；对各不合格点位的钢表面组织进行化学成分检测，得到目标钢材的缺陷类型和缺陷定位。本发明能够高效、准确的实现钢材表面缺陷定位，并且车削均匀，不需要对钢材进行额外的修复。
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公开(公告)号：CN119249213A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411794162.7
申请日：2024-12-09
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 , 河北沃享信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G01N33/20 , G01N33/2045 , G01N23/223 , G01D21/02 , G06F16/906 , G06T17/00
Abstract: 本发明提供一种废料钢分类方法、装置及系统，涉及钢材处理技术领域。本发明通过对废料钢进行清洗、化学检测、物理检测和缺陷检测，得到废料钢的化学参数、物理参数和缺陷检测结果，构建三维的废料钢模型，从而基于废料钢模型、化学参数、标识和存放位置等数据建立废料钢档案，构建废料钢分类数据库，解决了人工识别废钢存在的效率低和精确度低的问题，实现了废料钢的自动化分类，提高了废料钢的分类效率和识别精确度。
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公开(公告)号：CN119359734A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411943080.4
申请日：2024-12-27
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 , 河北沃享信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T17/00 , G06V10/764 , G06V10/70
Abstract: 本申请提供一种钢表面缺陷分析方法、装置、终端及存储介质，涉及钢材分析技术领域。该方法包括：获取目标钢试样各层表面的第一图像和第二图像，第一图像为目标钢试样每层表面的初始图像，第二图像为目标钢试样每层表面腐蚀后的图像；分别将各层的第一图像和第二图像输入缺陷边界点生成模型中，输出相应层的缺陷边界点；基于所有缺陷边界点，确定目标钢试样的缺陷三维边界点数据图像，并将目标钢试样的缺陷三维边界点数据图像输入缺陷类型判别模型中，确定目标钢试样的缺陷类型，缺陷类型判别模型基于机器学习算法构建得到。本申请能够更精确地捕捉和识别钢表面的缺陷，且提高检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117540064A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311306126.7
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: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F16/903
Abstract: 本申请适用于电数字数据处理技术领域，提供了报表生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取数据库数据集、待生成报表中的字段、待生成报表中字段的排布位置和预设的各个字段中数据的排列顺序；通过数据集查询过滤器对所述数据库数据集进行筛选处理，得到优化数据集；其中，所述优化数据集为所述数据库数据集中与所述待生成报表生成相关的全部数据的集合；基于所述待生成报表中的字段、所述待生成报表中字段的排布位置、所述预设的各个字段中数据的排列顺序和所述优化数据集，生成目标报表。本申请可以提高报表的生成速度和灵活度。
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公开(公告)号：CN114818642A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210606602.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F40/186 , G06F40/18 , G06F8/20 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了数据报表动态填报方法，包括数据采集模块、数据处理模块、导入模块、填报模板、总控制模块，其中，所述数据采集模块与总控制模块通信连接，通过数据采集模块对需要填报的数据进行采集；所述数据处理模块与总控制模块通信连接，通过数据处理模块对采集的填报数据进行处理；处理后的数据导出成excel；本发明的有益效果是：已发布的表单进行填报内容修改，修改结果可实现即时更新；支持对单张填报表单数据的历史记录查看，且支持单张表单多次修改表单结构的历史记录查看、导出；通过日期选项可实现历史填报表单的快速跳转，历史表单格式不受修改表单样式影响，点击导出，可实现当前所选的报表excel格式下载。
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公开(公告)号：CN114780093A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210515711.7
申请日：2022-05-11
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大数据背景下数据分析处理服务平台，涉及数据处理分析技术领域。大数据背景下数据分析处理服务平台，支持多种数据处理框架和编程语言的综合数据分析服务平台，包括外围模块、zeppelin‑server模块、zeppelin‑interpreter模块、zeppelin‑zengine模块、zeppelin‑web模块和数据库模块。所述zeppelin‑server模块为整体系统入口，提供服务器功能、权限认证以及用户校验功能，zeppelin‑interpreter模块用于执行解释器，所述zeppelin‑zengine模块用于zeppelin中notebook的持久化和检索服务。该大数据背景下数据分析处理服务平台，本服务平台采用基于Zepeelin框架进行开发，支持多种主流的数据处理框架，包括Hadoop、Spark、Flink和R等框架，提供了主流的数据库操纵能力，包括PostgreSQL、HBase和MySQL。
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公开(公告)号：CN114049543A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111357651.2
申请日：2021-11-16
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卸料变化区域自动识别方法，采用MaskR‑CNN算法实现快速识别视频图像里废钢车厢的位置，并对其进行实例分割，采用YOLO‑v4算法追踪废钢卸料抓斗，自动获取抓斗抓取废钢后车厢图像，通过高斯混合模型识别车厢中废钢变化区域。本发明解决了废钢验质人员在废钢卸料验质过程中缺乏评估废钢质量依据的问题，提升了废钢验质人员对废钢评估的效率及准确性。
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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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