一种基于深度学习技术的钢铁表面缺陷识别方法和装置

    公开(公告)号:CN109242825A

    公开(公告)日:2019-01-18

    申请号:CN201810836974.1

    申请日:2018-07-26

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本申请公开了一种基于深度学习技术的钢铁表面缺陷识别方法和装置,所述方法包括:根据钢铁生产线的类型,收集相应的钢铁表面缺陷图片;根据标注平台的标注流程对缺陷进行标注,生成训练样本集和校验样本集;根据钢铁表面缺陷的种类和特征,设计神经网络模型;根据所述训练样本集和神经网络的训练流程,训练所述神经网络模型;根据所述校验样本集和所述神经网络模型的评估方法,评估所述神经网络模型的各项指标,并优化所述神经网络模型;根据设备性能和所述神经网络模型大小,分布式地进行所述神经网络模型的部署和应用。利用深度学习技术,优化神经网络模型,达到了降低设备成本,实时、高准确度地识别钢铁表面缺陷的技术效果。

    一种钢卷分段多维在线质量判定系统及其方法

    公开(公告)号:CN104751288A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201510146138.7

    申请日:2015-03-30

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/04

    CPC分类号: Y02P90/30

    摘要: 一种钢卷分段多维在线质量判定系统及其方法,属于冶金行业制造与信息化技术领域。本发明通过数据接口采集质量判定时用的生产过程数据和表面检测数据,在钢卷下线时将钢卷沿卷长分为若干段,读取采集的数据,根据业务规则和产品质量标准分别判定各个段内过程和表面缺陷的质量结果,最终判定出各段的综合等级和钢卷的质量等级。采集了一二级过程参数和表检仪缺陷信息,最大程度地实现了生产过程数据的集成;将业务质量标准和控制计划控制操作规程实现了量化和系统化处理,并在产品刚下线时就进行了分段分维度判定,实现了钢卷全面检查,解放了收集数据的劳动力,有助于质检人员及时发现质量问题,做出后续处理,最终提高产品质量和企业经济效益。

    一种钢坯化学成分柔性设计方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111524561A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010301749.5

    申请日:2020-04-16

    IPC分类号: G16C60/00

    摘要: 一种钢坯化学成分柔性设计方法,属于制造业和信息技术领域。本方法主要是为了降低钢坯生产成本并实现柔性冶炼。本方法首先制定钢坯基本元素、合金元素和残余元素的设计规则,针对不同的质量要求匹配不同的生产成本控制;然后根据交货牌号的不同交货质量要求组合基本元素、合金元素和残余元素规则,分别形成一个钢坯小牌号并设计化学元素成分范围,在满足订单质量要求的前提下尽可能降低生产成本;最后基于用户规则将多个钢坯小牌号合并成一个钢坯CA,用一个钢坯CA满足不同交货牌号的产品质量要求,减少了钢坯牌号、方便组炉、实现了钢坯的柔性生产。

    基于热轧钢卷生产流程的在线实时预测机械性能的方法

    公开(公告)号:CN106345823A

    公开(公告)日:2017-01-25

    申请号:CN201610798370.3

    申请日:2016-08-31

    IPC分类号: B21B38/00

    摘要: 基于热轧钢卷生产流程的在线实时预测机械性能的方法,属于冶金行业制造与信息化技术领域。基于历史真实工艺参数,对热轧钢卷的机械性能建立预测模型,通过预测模型,实现钢卷线上机械性能的单值预测和曲线预测。一方面对海量历史工艺参数进行分析、归纳,推导出稳定高效的性能预测模型。另一方面对模型进行管理及性能预测,对生产的钢卷进行实时线上机械性能预测,并将单值预测数据上传至MES三级系统,将曲线预测数据上传至质量判定系统。实现性能预测、判定全自动化,降低性能检验及人工成本,提高企业生产效率。

    一种钢卷分段多维在线质量判定系统及其方法

    公开(公告)号:CN104751288B

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201510146138.7

    申请日:2015-03-30

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/04

    摘要: 一种钢卷分段多维在线质量判定系统及其方法,属于冶金行业制造与信息化技术领域。本发明通过数据接口采集质量判定时用的生产过程数据和表面检测数据,在钢卷下线时将钢卷沿卷长分为若干段,读取采集的数据,根据业务规则和产品质量标准分别判定各个段内过程和表面缺陷的质量结果,最终判定出各段的综合等级和钢卷的质量等级。采集了一二级过程参数和表检仪缺陷信息,最大程度地实现了生产过程数据的集成;将业务质量标准和控制计划控制操作规程实现了量化和系统化处理,并在产品刚下线时就进行了分段分维度判定,实现了钢卷全面检查,解放了收集数据的劳动力,有助于质检人员及时发现质量问题,做出后续处理,最终提高产品质量和企业经济效益。

    基于热轧钢卷生产流程的在线实时预测机械性能的方法

    公开(公告)号:CN106345823B

    公开(公告)日:2018-02-27

    申请号:CN201610798370.3

    申请日:2016-08-31

    IPC分类号: B21B38/00

    摘要: 基于热轧钢卷生产流程的在线实时预测机械性能的方法,属于冶金行业制造与信息化技术领域。基于历史真实工艺参数,对热轧钢卷的机械性能建立预测模型,通过预测模型,实现钢卷线上机械性能的单值预测和曲线预测。一方面对海量历史工艺参数进行分析、归纳,推导出稳定高效的性能预测模型。另一方面对模型进行管理及性能预测,对生产的钢卷进行实时线上机械性能预测,并将单值预测数据上传至MES三级系统,将曲线预测数据上传至质量判定系统。实现性能预测、判定全自动化,降低性能检验及人工成本,提高企业生产效率。