热轧带钢表面缺陷自动判定系统及其应用 |
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引用本文: | 付光,焦会立,吴耐,吴强,彭纯琪,吴冰.热轧带钢表面缺陷自动判定系统及其应用[J].轧钢,2023(3):97-102. |
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作者姓名: | 付光 焦会立 吴耐 吴强 彭纯琪 吴冰 |
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作者单位: | 1. 北京首钢股份有限公司;2. 北京首钢自动化信息技术有限公司 |
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摘 要: | 带钢表面缺陷形成机理复杂、发生频次高,对成品质量的影响大,是最重要、最难控制的质量指标之一。针对当前卷积神经网络模型存在系统消耗大、处理时间长、无有效特征输出,以及热轧带钢表面缺陷数据量庞大、伪缺陷众多,不能及时、准确地判断其表面缺陷的问题,基于卷积神经网络深度学习技术,开发了一种带钢表面缺陷自动判定系统。介绍了该系统中在线采集模块、多通道结合分析模块、典型特征提取模块、缺陷严重性细化分类模块、缺陷自动评审模块的功能,缺陷分类准确率约90%,可以实现热轧带钢表面缺陷的快速、准确分类及自动判定。
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关 键 词: | 热轧带钢 表面缺陷 卷积神经网络 深度学习 缺陷分类 自动判定 |
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