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宽厚板表面质量检测系统
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p5.itc.cn/q_70/images03/20220324/0b115e46a1e743dfbe69c5c63dccbf21.png width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/532387052_121119003 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''宽厚板表面质量检测系统'''智能[[制造]]冶金领域。 ==主要技术内容== ===1. 技术背景和意义=== 缺陷检测对于分析宽厚板[[产品]]的表面质量至关重要,这些缺陷会影响后续成品的耐蚀性和耐磨性。由于钢板生产过程中存在表面温度过高、轧制速度过快和钢板冷却时间过长等因素,导致人工检测方法效率过低,容易造成批量缺陷出现,对钢厂带来巨大的损失,因此,研发了宽厚板表面检测系统,形成了具有自主知识产权的关键技术。 ===2.技术要点和优势:=== 关键技术如下:1) 研发了一种超宽厚板表面缺陷在线检测[[系统]]图像采集方法,采用多组线阵CCD相机<ref>[https://www.sohu.com/a/592652146_115785 别再吹「网红爆款」CCD 相机了!它拍照真没那么好看……] ,搜狐,2022-10-14</ref>和窄带LED光源,通过激光测速仪获取钢板准确运动速度,使用PWM信号实现对多个相机的进行外部触发同步采集控制,保证多个相机采集位置,同时通过利用同一信号的脉冲宽度来控制图像采集每一行照明光源的亮度。实现了对采集速度和图像亮度的控制,可实现图像中单条线亮度调整,让光源快速响应亮度变化的请求。针对不同[[背景]]、不同厚度、不同钢种的钢板,均可采集得到较为清晰的板面图像。2) 研发了实时的缺陷检测和缺陷识别方法,针对缺陷检测问题,分别提出了形态小波,以及结合遗传算法和加权最大类间方差的方法来解决缺陷检测问题。并且先后采用改进的SIFT和Inception-Resnet-v2模型来识别缺陷的种类,经过优化改进后得到平均检出率大于98%,平均识别率大于88%,满足了实际的现场需求。3) 研发设计了针对重点缺陷的报警功能,通过声光报警模块将报警信息转化为语音信息,提醒操作人员注意板面质量情况。同时系统支持[[历史]]回查及缺陷数据导出功能,实现了钢板质量的追溯。 ==技术应用情况== ===1.应用案例介绍=== 目前,已与包钢、五矿营口钢铁、安阳钢铁、柳钢和鞍钢等多个钢厂的宽厚板[[生产线]]合作,其中大部分钢厂使用宽厚板表面质量检测系统已超过两年,实现了实时钢板<ref>[https://www.sohu.com/a/492097775_121123721 钢板常识] ,搜狐,2021-09-26 </ref>表面缺陷检测和识别。宽厚板表面质量检测系统的运行率大于99%,缺陷检出率大于98%,缺陷识别率大于88%。宽厚板表面缺陷检测系统可以高效的排查钢板表面的严重缺陷,一旦检测到周期性缺陷,将立刻停止钢板轧制工作,执行换辊等操作,为钢厂避免了严重缺陷批量化[[问题]],有效的提高了钢板的成材率,并且极大地提高了钢厂的经济效益。 ===2. 服务科创中国城市(园区)情况=== 内蒙古自治区包头市[[广西壮族自治区]][[柳州市]]。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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