融合多层次特征Faster R-CNN的金属板带材表面缺陷检测研究

针对金属板带材表面缺陷呈现形式存在多样性和随机性而导致难以快速定位并准确识别的问题,提出一种融合多层次特征的Faster R-CNN 缺陷目标检测算法(Defect-target detection network,DDN).该算法采用多层次特征融合网络(Multilevel-feature fusion networ...     

铜板带生产节能降耗技术探讨

本文主要介绍我国铜板带生产的能耗状况，并对节能降耗技术进行了初步探讨。     

攀钢1 450 mm热连轧机无芯移送式热卷箱技术及控制

主要介绍了无芯移送式热卷箱的移送工艺、钢卷卷径及钢卷中心位置的计算，并说明了使用无芯移送式热卷箱后取得的良好效果。     

攀钢热轧板厂一号横飞剪控制策略优化

分析了飞剪的控制原理，发现原来控制策略的缺点，提出新的控制方案并在实际应用中取得较好的效果。     

样本限制场景下金属板带材表面缺陷分类研究

深度学习在金属板带材表面缺陷检测中取得良好的检测效果,但随着网络层数的增加 ,针对较小样 本的金属板带材表面缺陷数据集训练数据容易出现过拟合现象的问题,为此将残差网络与迁 移学习结合提出 了一种融合多层次缺陷特征的图像分类算法。该算法采用残差网络模块逐层提取金属表面缺 陷特征,获得丰 富的位置信息和语义信息缺陷特征的特征图,后续利用分类网络基于该融合特征图得到最终 分类结果,同时 对特征提取网络进行迁移学习,增加网络泛化能力,优化分类精度。利用钢带表面缺陷检测 数据集评估本文 算法性能,实验结果表明,提出的算法具有较好的分类效果,优于其他缺陷分类算法,分类 准确率可达到 99.07%,同时本文所提算法具有良好的抗噪性和泛化性,在金属板带材表面缺陷智能检测中 具有较好的应用价值。     

十四辊轧机在铜带生产中的应用

介绍14辊铜带精轧机的结构、特点及其在生产中的应用情况。