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申请/专利权人:东北大学
摘要:本发明公开了一种连铸坯中心偏析自动评级的方法及系统,涉及连铸坯质量评价领域;通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合,实现对连铸坯中心偏析的分割及偏析等级的计算,从而实现在识别中心偏析时有着较高的准确率及效率,便于用户使用及数据采集;对拍摄铸坯低倍试样图像中存在的光照不均现象采用光照补偿技术处理,提高了模型对中心偏析分割的准确性。因铸坯中不一定存在偏析,而识别偏析比分割耗时短,本发明对偏析的分割方式为先识别再分割,加强了系统效率,提高了系统准确率。为探究连铸工艺参数对中心偏析的影响,本发明对铸坯的连铸工艺参数与其偏析等级建立数据库,实现对铸坯质量的控制与监督。
主权项:1.一种连铸坯中心偏析自动评级的方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:对拍摄的连铸坯低倍试样图像进行预处理;所述预处理包括光照补偿操作及中值滤波降噪处理;S2:将连铸坯低倍试样图像送往深度学习模型进行训练;S3:设定待评价连铸坯的铸坯工艺信息及采集的包含待评价连铸坯低倍试样的图像;所述铸坯工艺信息包括工艺参数及尺寸;S4:利用已训练好的深度学习模型,对待评价连铸坯低倍试样图像与背景进行识别及分割,并统计连铸坯低倍试样等效矩形宽像素数为N1;对待评价连铸坯低倍试样图像的中心偏析进行识别及分割,统计各偏析区域等效矩形宽度的像素数,计算五个等效矩形宽度最大的偏析区域宽度平均值为N2;S5:根据连铸坯低倍试样等效矩形宽像素数N1及宽度最大的偏析区域宽度平均值N2,计算得到偏析厚度比率:W=N2N1*100%;根据设定的连铸坯钢宽度S计算得偏析实际厚度d=W*S;S6:系统根据偏析厚度比率,结合冶金行业标准对所选连铸坯低倍试样图像进行综合评级,并将评级结果及偏析实际厚度输出;S7:将铸坯工艺信息及评级结果记录至数据库,便于用户查找及对比,以此优化连铸工艺。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 东北大学 一种连铸坯中心偏析自动评级的方法及系统
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