连铸坯端面信息码智能识别系统

为了解决钢厂企业连铸坯信息跟踪的问题，以提高生产智能化水平，搭建了基于机器视觉的连铸坯端面信息码智能识别系统，并重点研究了该系统的识别方法。由于车间环境或连铸坯表面质量等因素对成像问题的影响，连铸坯端面信息码智能识别难度很大，针对现存的字符识别方法难以满足现场实际产线的需求，提出了一种多方向灰度共生矩阵的图像字符识别方法，该方法利用图像像素之间存在的灰度关系进行特征提取，建立了特征模板库，通过特征值比对进行连铸坯端面信息码的实时智能识别，并详细给出了该识别方法的原理及步骤。结果表明，本方法可有效解决连铸坯端面信息码的自动识别问题，提高了钢厂生产效率以及生产自动化和智能化水平。     

基于支持向量机算法的连铸坯端面信息码识别方法

针对传统的连铸坯端面信息码人工识别存在的受生产现场环境和人为操作因素影响大且易出错的问题,提出了基于支持向量机算法的连铸坯端面信息码识别方法。该方法使用Python语言,利用滑动窗口从采集的图像中抽取对象,进而对数据集样本进行训练,通过使用滑动窗口物体检测算法和支持向量机分类器模型,完成对连铸坯端面信息码的智能识别。详细阐述了该方法的识别原理与步骤。识别结果表明,该识别方法准确率高,能满足连铸坯端面信息码自动识别的要求。     

基于模板匹配方法的棒材数量检测

通过对模板检测目标方法进行研究,提出了一种检测棒材数量的方法。该方法首先采用数学形态学的方法和对棒材端面图像进行二值化并提取边界,得到棒材端面的边界图像,然后采用模板匹配的方法对多个圆进行匹配度计算并得到圆心。试验表明该方法是有效、可行的,与传统的Hough变换方法检测圆心的方法相比,本文的方法极大地减少了运算量,大幅度减少了运算时间。     

淮钢转炉特殊钢棒材生产线的装备与工艺实践

介绍了江苏沙钢集团淮钢特钢有限公司转炉特殊钢棒材生产线的生产工艺特点及技术装备水平,及近几年淮钢生产优特钢棒材的工艺实践及改进。     

包钢线材生产复合诊断库的智能诊断系统

提出了一种基于复合诊断库的智能诊断系统,该复合诊断库集设备结构信息、故障信息、特征信息、参数信息为一体,解决了复杂生产线设备型号众多,分析工作量大,以及工况多变等问题,有效地对复杂生产线进行了诊断。     

基于模糊保险箱的人脸-人耳融合模板保护

鉴于人脸与人耳两种生物特征在图像获取上的相似性以及生理位置上的互补性,提出一种人脸-人耳多模态融合模板保护方法,将两者在特征层进行融合,然后利用模糊保险箱算法对融合模板进行保护.该方案基本流程分为五部分:图像预处理、Gabor-PCA特征提取、特征融合、融合模板加密以及融合模板解密.在由ORL人脸库和USTB人耳库3构成的人脸-人耳多模态图像库上的认证实验结果表明所提模板防护方法的有效性,且基于融合模板保护的认证结果比基于单模板保护的认证结果在识别率和误识率上均有所优化.      

包钢线材生产线复合诊断库的智能诊断系统

提出了一种基于复合诊断库的智能诊断系统 ,该复合诊断库集设备结构信息、故障信息、特征信息、参数信息为一体 ,解决了复杂生产线设备型号众多 ,分析工作量大 ,以及工况多变等问题 ,有效地对复杂生产线进行了诊断     

实时高速棒材图像的识别与跟踪

针对高速生产线上棒材计数困难的问题,使用线扫描相机采集运动棒材图像,利用Blob分析算法识别出棒材端面的质心坐标,并计算其面积大小;利用图像帧间数据联系开发出一种启发式跟踪方法跟踪棒材端面运动.在实验室环境下,开发出高速实时棒材识别与跟踪的硬件与软件系统.首先搭建了硬件平台,确定了硬件的系统参数,而后基于Visual Studio 2035平台进行了软件系统开发.实验结果证明,该系统对生产线上高速运动的不粘连棒材,计数准确率接近100%,且识别时间为毫秒级.     

我国特钢企业生产控制能力优化思考

结合特钢企业生产具有规格杂、品种多、批量小、流程长、工艺路线复杂等特点,探索性地提出一套以MES、ERP、TIT为基础的特钢企业生产控制能力优化方案设想,并完成方案的设计与实现。这一方案扩展了传统MES的功能,运用了IIT的方法,实现了上层ERP的生产计划制定功能,解决了生产决策控制层的月计划和基层执行层的日作业计划制定,并以解决生产过程中的干扰因素对生产的影响为着力点,提出了一些优化思路。该方案的实施将增强特钢企业生产的全面控制和实时监控能力,为提高特钢企业整体生产管理水平打下良好基础。     

分割式脉冲燃烧控制在双蓄热加热炉上的应用

介绍了在山东石横特钢棒材厂双蓄热加热炉上采用分割式脉冲燃烧控制的实施及应用效果。利用已有设备,提高了加热炉的控温精度和分段灵活性,同时确保燃烧始终在最佳状态,提高了炉温均匀性,尤其解决了低负荷下炉宽方向的炉温均匀性难题。不增加任何投资便提高了钢坯的加热质量,降低了热工工序成本。     

基于图象处理的棒材自动计数技术

利用面阵CCD摄象机采集打捆后棒材的端面图象，通过合适的阈值将灰度图象转换成二值图象，以消除棒材图象区域中由于油污造成的孔洞和棒材区域间的粘连现象。根据距离变换思想，提出了图象距离概念，通过计算并比较棒材区域各象素点的图象距离，确定了各根棒材的中心，从而实现了从图象中自动计算棒材的数目。对现场采集到的图象进行试验，结果验证了这种方法的有效性。     

基于BiLSTM-Attention的钢板表面手写板号识别算法

国内钢铁企业生产厂的信息化物料跟踪大都依赖于钢板号。由于生产流程复杂,急需高准确率的板号在线识别技术。自然场景下机器喷号的识别技术较成熟,但复杂场景下的手写板号难以实现自动识别。针对复杂工作场景下钢板表面手写板号特点,提出一种以BiLSTM-Attention为主体结构的深度学习算法。首先结合复杂场景,对图像数据进行预处理,保证模型输入图片质量;然后利用残差神经网络(ResNet)提取图片特征、利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取基于图像的序列特征;最后基于注意力机制捕获序列内的信息流,对每个字符的特征进行整合,形成文本特征向量以预测输出序列。经现场测试,实现钢板表面手写板号识别任务准确率达86.15%,结果表明算法可行有效,满足实际生产需求。     

双相不锈钢中厚板在线酸洗工艺研究进展

在卧式连续喷淋酸洗机组上,利用原设备和H2SO4+(HNO_3+HF)酸洗液技术酸洗双相不锈钢中厚板,酸洗后表面出现浅灰色、下表面辊印缺陷。针对这些缺陷,以S32205双相不锈钢板为代表牌号,论述一种两段式混酸(HNO_3+HF)液酸洗方法,开展了两段式混酸(HNO_3+HF)液酸洗方法的实验室、工业化工艺试验和研究,并对原卧式喷淋酸洗生产线进行了技术改造。应用两段式混酸(HNO_3+HF)液工艺技术酸洗S32205钢板,在预先酸洗工艺段,混酸液HNO_3质量浓度为180g/L、HF质量浓度为90g/L,混酸液温度为43℃;在最终酸洗工艺段,混酸液HNO_3质量浓度为265g/L、HF质量浓度为56g/L,混酸液温度为43℃,一次酸洗合格率达到95%以上。从技术上解决了双相不锈钢中厚板酸洗后表面出现的浅灰色、下表面辊印缺陷,酸洗后的钢板表面呈银白色,色泽均匀,满足了双相不锈钢板产品标准关于表面质量的要求。     

基于S-LRCN的微表情识别算法

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价。      

Ø75 mm GCr15圆棒材孔型工艺优化及数值模拟

西宁特钢精品小棒线在生产Ø75 mm的GCr15热轧圆钢时,发现轧后棒材内部存在中心疏松缺陷,导致棒材精整后超声探伤合格率低。通过修改孔型参数,结合数值模拟研究测试棒材芯部应力及等效应变的变化情况,再经现场生产验证,结合成品棒材超声探伤合格率的分析,来验证优化后的孔型参数是否可行,指导现场生产实践,提高轴承钢棒材的产品质量水平。参数的确定中,对各道次压下量的重新分配,主要是增加了第2道次的压下量,从58增加到86 mm,减小了第4道次的压下量,从58减小到30 mm。优化后的工艺直接从11架出Ø75 mm成品,节约了后2架轧机的能源消耗与轧辊磨损消耗。模拟结果显示第1道次的棒材内部应力由之前的拉应力变为压应力,结合轧制速度的降低,有利于提高棒材芯部质量。实际生产证明工艺优化后低倍质量显著提升,探伤合格率为96.37%,较之前提高3.63%。     

数字图像技术在棒材自动计数装置中的研究

利用数字图像处理技术[1]在棒材自动计数装置方面的研究,目前基本上是采用对捆装棒材横断面图像进行各种数学形态学方法[2]的处理,其结果在很大程度上依赖于图像本身的质量和所采取的图像处理算法。根据图像处理技术中的投影[2]原理,并结合生产特点改进设计方案,提出一种新的图像处理方法,可以大大提高棒材自动计数的准确度。     

基于多传感器技术的螺纹钢在线自动计数方法

介绍了螺纹钢生产在线计数问题的技术背景,并针对实际工艺现状,分析了螺纹钢包装及传输过程中的运行规律,提出采用多传感器检测和实时信号采集与数据处理技术,解决螺纹钢在线自动计数问题,并结合多点探测、智能比较算法,提高螺纹钢在线自动计数的精度.