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公开(公告)号：CN111402236B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010184159.9
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/66 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于图像灰度值的热轧带钢表面缺陷分级方法，能够提高缺陷严重程度等级判定的效率和准确率。所述方法包括：获取某类缺陷区域图像中每个像素点的灰度值，根据得到的灰度值确定缺陷的形态特征；根据缺陷区域几何信息及缺陷形态特征，通过随机抽样重复训练、测试缺陷分级模型，选择各等级下缺陷预测准确率大于预设阈值的测试样本作为相应等级下的典型样本集；根据各等级下的典型样本集，确定相应等级的质心；确定待分级的区域缺陷图像的缺陷形态特征，将其与自身的缺陷区域几何信息组成缺陷特征，确定缺陷特征与各等级质心之间的距离，获取距离最小值对应的等级作为待分级的区域缺陷图像的缺陷严重程度等级。本发明涉及冶金技术领域。
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公开(公告)号：CN111080835B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201911065069.1
申请日：2019-11-04
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于灰色综合关联度的热轧带钢楔形缺陷诊断方法及系统，该方法包括：获取带钢热轧生产过程长度方向上与楔形相关的各过程参数曲线和精轧出口楔形曲线，并对曲线进行预处理；将预处理后的精轧出口楔形曲线作为特征行为序列，各过程参数曲线作为因素行为序列，进行无量纲及正负转换处理；分别计算处理后的特征行为序列与因素行为序列之间的邓氏关联系数和灰色斜率关联系数，并将计算结果分别转换为邓氏关联度及灰色斜率关联度；对转换出的邓氏关联度及灰色斜率关联度进行加权求和，得到灰色综合关联度，并与设定的关联度阈值进行比较，得出诊断结果。本发明可快速、自动识别热轧楔形缺陷的成因，帮助提高热轧带钢板形质量与生产效率。
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公开(公告)号：CN114199879B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111411754.2
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N21/88 , G01N21/95 , G06V10/764 , G06T7/00 , G06T7/62
Abstract: 本发明提供一种冷轧带钢表面聚集型缺陷的识别方法，属于冷轧带钢表面质量检测技术领域。该方法首先获取表检仪检测到的冷轧带钢表面缺陷数据，包含缺陷的分类结果、长度、宽度和相对位置信息；然后对缺陷数据进行特征量计算，得到特征数据集，并作为基于直方图统计的异常点评分算法的输入项；最后判断算法输出缺陷的异常值是否属于典型样本的异常值区间，若是则该缺陷是聚集型缺陷，否则该缺陷就不是聚集型缺陷。该方法可以有效识别出冷轧带钢的表面聚集型缺陷，解决因表检仪对聚集型缺陷的分类误差而导致的冷轧表面自动判定系统高虚警率和漏判问题，从而提高系统的准确率。
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公开(公告)号：CN111080054B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911065066.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/0639 , B21B38/04 , B21B37/22
Abstract: 本发明提供一种热轧带钢宽度质量自动评价方法及系统，所述方法包括：收集多功能仪测得的第一宽度曲线和测宽仪测得的第二宽度曲线；其中，多功能仪设置在精轧末机架出口处，测宽仪设置在卷取入口处；基于带钢精轧区域和卷取区域的热膨胀系数，将第二宽度曲线中的宽度值换算为精轧状态下的理论宽度，得到第三宽度曲线；将第一宽度曲线和第三宽度曲线重组，得到带钢宽度曲线；利用预设的带钢宽度质量判定系统，对带钢宽度曲线进行分析，得到带钢宽度质量判定结果。本发明可发现工艺缺陷导致的宽度质量问题并消除仪表失真对宽度曲线识别的影响，同时可解放人力，提升效率、降低漏检率。
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公开(公告)号：CN114299059B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111682517.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/28 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种热轧带钢表面未分类铸坯划伤缺陷的判定方法，属于热轧带钢表面检测技术领域。该方法首先获取表面质量检测仪采集的热轧带钢未分类表面缺陷数据，包含缺陷的长度、宽度、相对位置信息和原始图片；然后根据人工经验提取属于铸坯划伤的缺陷样本，建立训练样本集，并对数据进行处理，计算未分类中典型缺陷样本特征量，建立未分类铸坯划伤缺陷判定模型，并根据样本数据训练模型；最后提取需要识别的未分类图片，并验证其样本特征量，模型输出该缺陷是否属于未分类铸坯划伤缺陷。该方法可以减轻热轧带钢现场质检人员工作量，减少未分类中由于铸坯划伤导致的致命缺陷漏判，预防下游表面质量异议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111080835A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911065069.1
申请日：2019-11-04
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于灰色综合关联度的热轧带钢楔形缺陷诊断方法及系统，该方法包括：获取带钢热轧生产过程长度方向上与楔形相关的各过程参数曲线和精轧出口楔形曲线，并对曲线进行预处理；将预处理后的精轧出口楔形曲线作为特征行为序列，各过程参数曲线作为因素行为序列，进行无量纲及正负转换处理；分别计算处理后的特征行为序列与因素行为序列之间的邓氏关联系数和灰色斜率关联系数，并将计算结果分别转换为邓氏关联度及灰色斜率关联度；对转换出的邓氏关联度及灰色斜率关联度进行加权求和，得到灰色综合关联度，并与设定的关联度阈值进行比较，得出诊断结果。本发明可快速、自动识别热轧楔形缺陷的成因，帮助提高热轧带钢板形质量与生产效率。
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公开(公告)号：CN106651945B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201611155837.9
申请日：2016-12-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种硅钢断面厚差质量图形化区域分析方法。凸度和楔形是热轧带钢断面横向厚度均匀性的重要指标，硅钢冷轧成品通常被叠片后用于制造电动机、螺旋管、镇流器以及变压器等产品的核心部件，对断面横向厚度均匀性要求非常高。本发明提出的一种硅钢断面质量图形化区域分析方法充分考虑了质量缺陷的分类，将坐标分成四个区域，通过质量落在不同的区域内能够得出缺陷的产生原因，和传统合格率统计方法有本质的区别。本发明不但可以评价产品质量的优劣程度，同时可以追溯问题的来源，为硅钢成品的断面质量评价、工艺改进和精准决策提供了有效手段。
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公开(公告)号：CN114299059A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111682517.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/28 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种热轧带钢表面未分类铸坯划伤缺陷的判定方法，属于热轧带钢表面检测技术领域。该方法首先获取表面质量检测仪采集的热轧带钢未分类表面缺陷数据，包含缺陷的长度、宽度、相对位置信息和原始图片；然后根据人工经验提取属于铸坯划伤的缺陷样本，建立训练样本集，并对数据进行处理，计算未分类中典型缺陷样本特征量，建立未分类铸坯划伤缺陷判定模型，并根据样本数据训练模型；最后提取需要识别的未分类图片，并验证其样本特征量，模型输出该缺陷是否属于未分类铸坯划伤缺陷。该方法可以减轻热轧带钢现场质检人员工作量，减少未分类中由于铸坯划伤导致的致命缺陷漏判，预防下游表面质量异议。
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公开(公告)号：CN114199879A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111411754.2
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种冷轧带钢表面聚集型缺陷的识别方法，属于冷轧带钢表面质量检测技术领域。该方法首先获取表检仪检测到的冷轧带钢表面缺陷数据，包含缺陷的分类结果、长度、宽度和相对位置信息；然后对缺陷数据进行特征量计算，得到特征数据集，并作为基于直方图统计的异常点评分算法的输入项；最后判断算法输出缺陷的异常值是否属于典型样本的异常值区间，若是则该缺陷是聚集型缺陷，否则该缺陷就不是聚集型缺陷。该方法可以有效识别出冷轧带钢的表面聚集型缺陷，解决因表检仪对聚集型缺陷的分类误差而导致的冷轧表面自动判定系统高虚警率和漏判问题，从而提高系统的准确率。
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公开(公告)号：CN111402236A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010184159.9
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像灰度值的热轧带钢表面缺陷分级方法，能够提高缺陷严重程度等级判定的效率和准确率。所述方法包括：获取某类缺陷区域图像中每个像素点的灰度值，根据得到的灰度值确定缺陷的形态特征；根据缺陷区域几何信息及缺陷形态特征，通过随机抽样重复训练、测试缺陷分级模型，选择各等级下缺陷预测准确率大于预设阈值的测试样本作为相应等级下的典型样本集；根据各等级下的典型样本集，确定相应等级的质心；确定待分级的区域缺陷图像的缺陷形态特征，将其与自身的缺陷区域几何信息组成缺陷特征，确定缺陷特征与各等级质心之间的距离，获取距离最小值对应的等级作为待分级的区域缺陷图像的缺陷严重程度等级。本发明涉及冶金技术领域。
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