冷连轧机垂直振动理论研究进展与展望

轧机振动是冷轧带钢生产时普遍存在的问题,严重影响了产品质量并制约了板带材制备过程的高速化发展。其产生机理是由于轧机结构动态变化和轧制过程相互作用产生的自激振动。国内外学者从大量实验测定和理论探索中逐步形成并完善了不同简化模型,这些模型为提高轧机稳定性和发现消振抑振手段奠定了坚实基础。在归纳总结国内外相关文献中采用的不同理论模型基础上,从建模方法、轧机结构模型和轧制过程关键子模型等角度对研究成果进行了简要阐述、对比和评论;同时,介绍了人工智能理论在振动预测方面的应用,并结合当前钢铁行业的发展趋势对轧机振动未来的研究方向进行了展望。     

改进Canny算法在中厚板边缘检测中的应用

传统的Canny边缘检测算法容易受到环境噪声和光照变化等外界因素的影响,导致检测结果中会包含部分的背景图中的边缘,而且需要人工选择参数,算法的灵活性和适应性较低。提出了一种改进的基于Canny算子的边缘检测算法,采用双边滤波抑制噪声;利用子图像依据原始背景图均值的方差变化率,确定是否对子图像进行边缘检测与跟踪;使用OTSU算法计算前景亮度自适应阈值及对应的梯度值的阈值以确定Canny边缘检测的单阈值,得到初步的边缘检测结果;最后结合前景的亮度值和梯度值对检测到的结果进行边缘跟踪,得到完整的轮廓。试验结果表明,改进的Canny边缘检测算法不仅具有一定的抗噪性,而且能够利用轧件高温的特点,有效地提取高温物体光辐射造成的弱边缘,抑制背景中因光照、阴影等产生的虚假边缘,是一种检测高温物体有效的边缘检测算法。