-
公开(公告)号：CN115488157B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202211113666.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种免加热直接轧制高温方坯的送钢节奏优化控制方法及系统，解决了现有免加热直接轧制高温方坯的直轧率偏低的问题。将送钢节奏优化控制模型与免加热直接轧制高温方坯生产流程进行结合，从而增加免加热直接轧制高温方坯工艺的适用范围，提高高温方坯直轧率。包括如下：步骤1：连铸方坯状态数据采集；步骤2：数据处理；步骤3：送钢节奏优化控制模型：包括(1)连铸方坯可轧判别阈值模型；(2)送钢节奏优化模型，送钢次序按照送坯节奏优化矩阵中的数值从小到大进行送钢，如果送坯节奏优化矩阵第j流的值小于剔坯阈值，则对第j流连铸方坯进行剔坯操作。
-
公开(公告)号：CN117333436A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311215128.5
申请日：2023-09-20
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T17/00 , G06T3/00 , G06T7/10 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于无损检测技术领域，尤其涉及一种基于点云的钢板表面质量检测方法，其特征在于，采用对钢板点云图像进行平移旋转处理，可以进行准确而全面的钢板质量检测，实现钢板表面缺陷的并行检测，提高检测效率，完成对缺陷的定性检测和定量分析，根据所述钢板平面度检测、缺陷定性检测以及缺陷的具体信息，依据钢板执行标准，判断钢板是否为合格产品。与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明算法中通过采用对钢板点云图像进行平移旋转处理，可以进行准确而全面的钢板质量检测，实现钢板表面缺陷并行检测，从而提高了检测效率，完成对缺陷的定性检测和定量分析，鲁棒性较好，可适用于多种应用场景，具有广泛的推广价值。
-
公开(公告)号：CN113088679B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110277851.0
申请日：2021-03-15
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种冷轧连续退火炉炉温升降速率设定方法，包括以下步骤：将带钢的厚度H分为M个厚度范围，将所述带钢的出口目标温度T分为K个温度范围，对于每个厚度范围内的带钢，使所述连续退火炉的升温速率和/或降温速率随所述K个温度范围的递增而呈降低趋势或保持不变。本发明的冷轧连续退火炉炉温升降速率设定方法，使得带钢的温度能够稳定过渡，保证了带钢的产品性能。
-
公开(公告)号：CN113094423B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110340835.1
申请日：2021-03-30
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
IPC: G06F16/26 , G06F16/25 , G06Q30/018
Abstract: 本申请提出一种产品基因链的构建方法、装置、计算机设备及存储介质，通过在全局产品数据库中遍历基因链构建时间为空的物料的物料全局信息，根据物料对应工序的工序代码，判断物料是否为根节点；若不是根节点则根据物料的物料标识，从基因链数据库视图中确定物料对应的上一道工序代码和入口物料号；根据物料对应的上一道工序代码和入口物料号，从物料全局信息中查找出物料的父节点；若父节点的数量为0则将物料确定为产品基因链的根节点；若父节点的数量大于0则创建物料对应的基因链节点，由此，建立了各工序之间的产品基因链，实现了更清晰的冷轧带钢全流程的物料数据联系，能够为跨流程数据分析与问题追溯提供底层数据支撑。
-
公开(公告)号：CN117830220A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311642828.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自适应获取烧结机尾断面分析图像的方法，包括：图像采集；图像预处理；图像聚类；图像有效性检验；分析图像截取。本发明的优点是：非人工操作，能够对动态烧结机尾断面进行自动、实时、长期、连续的有效图像采集并自动分割出待分析样本部分；通过多空间聚类能够有效抑制机尾画面抖动、火焰闪烁所照成的低亮图像虚化，产生红火层光晕所造成的图像质量影响；通过图像有效性检验可排除无效图像，每个台车周期只提取清晰有效图像；最终分析图像提取方法能够抑制散状渣态红火及断裂红火层对分析图像提取的干扰；能够配套应用在烧结机尾断面图像分析系统中集成技术输出。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117830219A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311642661.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种辊面带钢边界快速识别方法，具体包括以下步骤：S1、边部图像获取；S2、图像预处理；S3、辊面跃迁阈值计算；S4、按列统计跃迁系数；S5、疑似带钢图像列判定；S6、前序波动有效性检验；S7、波动有效性判定；S8、疑似带钢图像列连续性检验。本发明的优点是：能够快速识别辊面上带材产品图像上的带材的边部位置，能够为各类辊面带材图像检测系统提供带材边部检测方法；能够为其他需要区分非纯色背景的带钢边部位置提供方法参考；能够有效抑制带钢反光特性差异导致的检测影响，能够有效抑制辊面污损所导致的检测影响。
-
公开(公告)号：CN116152803A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211507567.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的钢铁微观组织结构识别方法及装置，结合计算机视觉技术中的超像素分割方法提取出图像中的晶粒信息，利用深度学习模型对提取出的不同相的晶粒特征进行学习，实现对钢微观组织结构的识别和分类。包括：利用计算机视觉的超像素分割方法将钢铁微观组织图像进行分割，将预处理的数据保存在本地作为训练集和验证集；对用于训练的数据集根据灰度阈值进行初步划分，随机裁剪成较小的图像块，获得更易训练的数据；使用LetNet5—SCAM模型对训练数据进行训练，并保存训练好的网络模型及其参数；对需要识别的钢铁微观组织图像进行像素级的采样，将其该像素扩展至n*n的大小，放入训练好的模型中，可自动识别出该像素块对应的相。
-
公开(公告)号：CN115760681A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211089132.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于3D点云的热轧钢卷端面塔形高度测量方法及系统，能够解决热轧卷温度过高时质检人员无法进入现场准确测量塔卷高度的问题，所述的方法包括：步骤1、获取钢卷端面点云图像；步骤2、点云图像区域分割，步骤3、利用各个点云坐标之间的欧氏距离分别对钢卷端面塔形底部和塔形顶部点云图像分割，计算分割后的多个区域点云数量并按照升序排列，初步定位塔形底部图像区域和塔形顶部图像区域；步骤4、设置塔形高度测量误差值，计算初步获得的塔形底部图像区域和塔形顶部图像区域的所有点云z坐标值的均值，截取均值附近的设定区域，精确定位塔形底部区域和塔形顶部区域；步骤5、计算塔形高度。
-
公开(公告)号：CN113088679A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110277851.0
申请日：2021-03-15
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种冷轧连续退火炉炉温升降速率设定方法，包括以下步骤：将带钢的厚度H分为M个厚度范围，将所述带钢的出口目标温度T分为K个温度范围，对于每个厚度范围内的带钢，使所述连续退火炉的升温速率和/或降温速率随所述K个温度范围的递增而呈降低趋势或保持不变。本发明的冷轧连续退火炉炉温升降速率设定方法，使得带钢的温度能够稳定过渡，保证了带钢的产品性能。
-
公开(公告)号：CN119671358A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411630890.4
申请日：2024-11-15
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司 , 鞍钢股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种烧结矿质量多模态分析方法，包括获取生产工序中的多种模态数据；多模态数据处理；对单模态数据进行特征表示；多模态特征融合；多模态特征分析。本发明的优点是：多模态特征分析中深度学习模型使用的网络是通过收集多模态数据处理所获得数据簇，再通过对单模态数据进行特征表示和多模态特征融合，再使用深度学习框架后训练出的网络，使用的深度学习框架可以是RNN模型，该网络适配本发明的烧结多模态数据特点，方法简单实用，易于推广；将各种单模态的特征表示转化为待融合特征向量，将多个不同的待融合特征向量经过特定的映射得到新的特征向量，有效平衡各模态数据维度，同时使框架具备多种融合策略的组合条件。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.027 seconds)
