公开(公告)号：CN116882776A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310695504.9

申请日：2023-06-12

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘可卓 ,  刘昊 ,  宋迎晨 ,  陈众 ,  易文珏 ,  王才加尚 ,  殷亚军 ,  黄亮

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于钢铁生产节能优化相关技术领域，其公开了一种钢铁生产节能策略设置方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取钢铁生产中的现有生产数据、节能预期数据以及与钢铁生产相关的多种节能技术的基本数据；获取钢铁生产采用每个组合节能策略后的多个性能指标；筛选符合节能预期数据的预选节能策略；获取预选节能策略在每个性能指标下的排名以及排名得分；根据预选节能策略在多个性能指标下的排名得分，获取预选节能策略的总得分；选取总得分最高的预选节能策略作为待设置的最终节能策略。本发明提出了一种为钢铁生产推荐不同节能技术组合的手段，能够自动、科学和准确地得出适合要求的节能方案组合推荐，为企业决策提供便利。

公开(公告)号：CN115661572A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211295843.X

申请日：2022-10-21

Applicant: 华中科技大学 ,  中国兵器装备集团西南技术工程研究所

Inventor： 计效园 ,  侯明君 ,  武博 ,  李天佑 ,  陈众 ,  赵高瞻 ,  黄志伟 ,  陶健全 ,  陈强 ,  周建新 ,  殷亚军

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种铸件缺陷识别模型训练方法、缺陷识别方法、装置及系统，确定铸件X射线图像的数据集，并将数据集按照缺陷的类别划分为两个子集；其中，第一子集内图像的缺陷类型有线状缺陷和孔状缺陷，第二子集内图像的缺陷类型有缩松缺陷与高密度夹杂缺陷；基于第一网络模型对第一子集进行增广，得到第一数据集；基于第二网络模型对第二子集进行增广，得到第二数据集；将第一数据集、第二数据集以及铸件真实X射线图像数据集进行混合，并对混合后的数据集进行二次增广，得到训练集；基于训练集对神经网络进行训练，训练后得到铸件缺陷识别模型。本发明通过仿真的方式增加了训练集中缺陷形貌多样性，实现人工检测到机器检测的突破，提高检测效率。