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公开(公告)号：CN117896481A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410048610.2
申请日：2024-01-12
申请人： 南京钢铁股份有限公司 , 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC分类号： H04N5/91 , G06T3/4038 , G06T7/62 , H04N5/265
摘要： 本申请公开一种针对线阵相机的图像获取方法及装置，该方法应用于该装置，该方法包括：在线阵相机以预设的第一线速率对物体进行拍摄的过程中，获取物体的速度；根据物体的速度对线阵相机拍摄的原始图像在纵向进行调整，获取调整后的图像，并将调整后的图像存储至缓冲区；对缓冲区中存储的调整后的图像沿纵向进行拼接，并当拼接后的图像的高度不小于原始图像的高度时，从拼接后的图像的顶部开始，以原始图像的高度截取拼接后的图像，获取截取后的新图像。本申请通过在图像进行存储前预设缓冲区，使调整后的图像依次在缓冲区先进行拼接，再进行存储，从而使得存储的图像横向分辨率和纵向分辨率保持一致，有效避免图像被压缩或拉伸问题。
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公开(公告)号：CN117309386A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311066708.2
申请日：2023-08-22
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC分类号： G01M13/028 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要： 本申请提供一种故障预测方法与系统。所述方法获取目标检测设备的时间序列数据，时间序列数据包括目标检测设备的振动信号。并基于卷积神经网络提取所述时间序列数据的特征信息。将时间序列数据输入至故障预测模型可以得到故障预测信息。对时间序列数据分类可以增强时间序列数据与单类故障之间的关系，并且可以根据所述关系选择用于预测这类故障的模型，进而实现通过时间序列数据，根据特征信息可以形成设备运行趋势预测，进而有利于识别出新型故障。
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公开(公告)号：CN117314904B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311597413.8
申请日：2023-11-28
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及图像处理领域，具体提供一种钢板表面缺陷检测方法，包括：获取钢板表面原始图像数据；根据原始图像数据，建立钢板表面缺陷标注数据集；根据训练集训练目标检测模型，以得到训练模型；将测试集导入训练模型，得到目标检测推理结果；根据误检的缺陷类型从所述目标检测推理结果中确定误检背景图像；生成二分类数据集，二分类数据集包括标注数据集中的缺陷图像以及误检背景图像；使用二分类数据集训练多个分类模型，以得到第一候选模型；组合第一候选模型以得到最优组合模型，并将目标检测推理结果代入最优组合模型以对目标检测推理结果进行优化。通过目标检测以及最优组合优化检测结果，达到提升缺陷的检出率，降低缺陷误检率的目的。
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公开(公告)号：CN117314904A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311597413.8
申请日：2023-11-28
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及图像处理领域，具体提供一种钢板表面缺陷检测方法，包括：获取钢板表面原始图像数据；根据原始图像数据，建立钢板表面缺陷标注数据集；根据训练集训练目标检测模型，以得到训练模型；将测试集导入训练模型，得到目标检测推理结果；根据误检的缺陷类型从所述目标检测推理结果中确定误检背景图像；生成二分类数据集，二分类数据集包括标注数据集中的缺陷图像以及误检背景图像；使用二分类数据集训练多个分类模型，以得到第一候选模型；组合第一候选模型以得到最优组合模型，并将目标检测推理结果代入最优组合模型以对目标检测推理结果进行优化。通过目标检测以及最优组合优化检测结果，达到提升缺陷的检出率，降低缺陷误检率的目的。
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公开(公告)号：CN116934707A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310898355.6
申请日：2023-07-21
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464
摘要： 本申请提供一种金属板表面缺陷检测方法，首先，利用相机扫描训练金属板，处理数据后得到多模态标注数据集；然后，构建待训练多模态融合网络；最后将多模态标注数据集送入待训练多模态融合网络进行训练，构建多模态融合网络；将待检测的多模态数据经数据对齐与预处理后，送入多模态融合网络进行推理，得到金属板表面缺陷检测结果。本申请采用复合的数据采集方案，有效弥补单一探测方案的表征信息不足的缺点，解决单一检测方案对金属板表面缺陷的判断准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN114570778A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210226509.2
申请日：2022-03-09
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种带有下表检观察口的轧钢辊道过渡导板，包括盖板、底板、筋板、托辊机构、辊轮，底板为口字型，盖板截面呈“八”字型，中部开设有长条型的观察口、两侧分别开设一排辊轮口，盖板两侧与底板之间通过若干个筋板连接固定；托辊机构固连筋板和盖板，托辊机构、辊轮、辊轮口的数量一致，每个托辊机构分别连接一个辊轮，每个辊轮分别从一个辊轮口伸出盖板外。本发明的优点是：在开设了下表检观察通道的同时，既通过辊轮的设置，使钢板的输送更加顺畅、稳定，又通过托辊机构的设置，提高了整体的强度和使用寿命。同时，采用“八”字型设置的盖板，也可以有效防止观察口的扎板现象。
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公开(公告)号：CN114441446A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210225137.1
申请日：2022-03-09
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC分类号： G01N21/01 , G01N21/892 , B08B5/04 , B08B1/00
摘要： 本发明公开了一种热轧中厚板表面缺陷检测系统，包括检测辊道、上表检、下表检、控制系统，检测辊道上开设有上下贯通的观察通道，上表检包括布置在检测辊道上方的上表检室、设置在上表检室内的上密封箱、设置在上密封箱内的第一相机和第一光源，上表检室底部开设有透光口，下表检包括布置在检测辊道下方的下表检室，设置在下表检室内的下观察箱、第二相机、第二光源，下表检室顶部开设有与观察通道对位的观察口，下观察箱顶部开口且罩设在观察口上形成密封、底部开设有透光口，第二相机、第二光源位于下观察箱下方，上表检室、下观察箱上的透光口均通过玻璃密封。本发明的优点是：系统同步实现了对于钢板上下表面的图像在线识别，显著提高识别效率。
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公开(公告)号：CN111292026A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010340992.8
申请日：2020-04-27
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
摘要： 本申请涉及废钢评级技术领域，公开了一种基于神经网络模型融合的废钢评级方法及装置，该方法中，首先采集废钢的图片，进行数据预处理，获取待评级废钢图片；然后将待评级废钢图片输入至预先建立的神经网络融合模型中，神经网络融合模型基于VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型建立，使用已标注类型的废钢图片完成训练及验证，VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型均通过ImageNet数据集进行参数初始化；最后根据所述神经网络融合模型的输出结果，获取所述废钢的类型。上述方法中，利用融合了三种神经网络的模型对废钢图片进行评级，能够有效提高评级结果的准确率。
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公开(公告)号：CN116720073A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311000015.3
申请日：2023-08-10
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F123/02
摘要： 本申请提供一种基于分类器的异常检测提取方法与系统。所述方法采集目标检测设备的时间序列数据，将时间序列数据输入至分类器，以进行故障分类。分类器包括故障识别模型和故障分类模型。故障识别模型接收时间序列数据，可以得到待分类时间序列数据。故障分类模型接收待分类时间序列数据与目标检测设备的历史故障数据，输出目标检测设备的故障类型。基于机器学习的过程，通过故障识别模型和故障分类模型组成分类器，可以根据采集得到的时间序列数据先后提取故障信号以及故障信号关联的故障类型，缓解非线性数据不易提取特征的问题，提高故障类型识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116297493A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310309587.3
申请日：2023-03-28
申请人： 南京钢铁股份有限公司
IPC分类号： G01N21/88
摘要： 本发明公开了一种提高钢板缺陷检测准确度与相机故障容错率的方法，包括在钢板的上方和下方各设置一组相机，相机的捕捉范围重叠；先进行缺陷热态检测，再进行缺陷冷态检测：通过彩色相机收集缺陷的二维图像特征和颜色信息，记录缺陷目标在板上的位置，记录缺陷的相似度，判断是否存在周期性，将上游热态检验母板号与下游表检系统结合，增加信息交互与提醒功能；由于缺陷和伪缺陷具有不同的颜色与形状特征，因此通过收集的缺陷形态、周期性、颜色和位置即可判断缺陷类别。本发明的优点是最大效率提高缺陷判别的准确率，提高相机故障的容错率，降低工人劳动强度，减少安全隐患，确保数据准确无误。
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