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连铸漏钢计算机视觉检测方法

《连铸漏钢计算机视觉检测方法》是2018年科学出版社出版的图书,作者是刘宇、于淼。

连铸漏钢计算机视觉检测方法基本信息

连铸漏钢计算机视觉检测方法图书目录

前言

第1章 连铸漏钢及其特征检测方法

1.1 铸坯凝固与传热理论

1.1.1 铸坯凝固理论

1.1.2 铸坯黏结漏钢形成过程

1.2 传统连铸漏钢检测方法

1.2.1 热电偶温度法

1.2.2 热流法

1.2.3 摩擦力法

1.3 计算机视觉检测技术

1.3.1 图像分割

1.3.2 特征提取

1.3.3 模式识别

1.4 本书的研究内容

参考文献

第2章 宽厚板坯黏结影响因素及预防

2.1 引言

2.2 连铸机设备参数与热电偶布置

2.2.1 连铸机设备参数

2.2.2 结晶器铜板热电偶布置

2.3 热流对铸坯黏结影响

2.3.1 宽面热流

2.3.2 窄面热流

2.3.3 热流波动

2.4 拉速与液位

2.4.1 拉速

2.4.2 液位波动

2.5 铸坯尺寸与黏结位置

2.5.1 铸坯尺寸

2.5.2 黏结位置

参考文献

第3章 铸坯黏结的二维空间传播行为

3.1 引言

3.2 黏结传播行为计算方法

3.3 黏结纵向传播实例分析

3.4 黏结横向传播实例分析

3.5 黏结传播角度实例分析

3.6 不同尺寸铸坯黏结传播行为对比

参考文献

第4章 黏结区域可视化特征检测

4.1 引言

4.2 结晶器铜板温度可视化

4.2.1 温度热成像

4.2.2 热像图帧间差分

4.2.3 温度变化速率可视化

4.3 黏结异常图像处理

4.3.1 区域分割

4.3.2 连通性标记

4.3.3 边界和轮廓提取

4.4 黏结异常特征提取

4.4.1 温度特征

4.4.2 几何特征

4.4.3 移动特征

4.5 真伪黏结实例特征统计与分析

4.5.1 黏结的可视化形成和传播过程

4.5.2 伪黏结的一般特征

4.5.3 黏结漏钢的典型可视化特征

4.5.4 黏结实例的特征统计与分析

参考文献

第5章 基于改进BP神经网络的智能化预报实例

5.1 引言

5.2 特征选择与归一化

5.2.1 黏结特征的选择

5.2.1 黏结特征数据归一化

5.3 LM-BP神经网络预报模型

5.3.1 人工神经网络

5.3.2 BP神经网络模型及训练

5.3.3 LM-BP算法流程

5.3.4 LM-BP神经网络的训练与测试

5.4 基于GA-LM-BP神经网络的预报模型

5.4.1 遗传算法

5.4.2 种群和个体操作

5.4.3 算法的优化流程

5.4.4 GA-LM-BP神经网络模型

5.5 GA-LM-BP模型训练与测试

5.5.1 棋型参数设置

5.5.2 GA-LM-BP神经网络模型训练

5.5.3 GA-LM-BP神经网络模型测试

5.6 离线预测结果及指标对比分析

参考文献

第6章 结晶器可视化漏钢预报专家系统开发及应用

6.1 引言

6.2 系统总体构成

6.3 信号采集和通讯

6.3.1 热电偶及温度测量

6.3.2 液压振动系统数据采集

6.3.3 工艺参数检测

6.4 软件设计和开发

6.4.1 C/S模式架构的选择

6.4.2 任务和功能分解

6.4.3 系统软件开发

6.5 专家系统在线运行

6.5.1 系统在线运行情况

6.5.2 铜板温度在线检测

6.5.3 结晶器铜板热流检测

6.5.4 瞬态摩擦力在线检测

6.5.5 结晶器振动状态监测

6.5.6 结晶器过程可视化

6.6 漏钢在线检测结果

6.6.1 现场检测实例

6.6.2 漏钢预报结果与指标对比

参考文献

第7章 结论2100433B

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连铸漏钢计算机视觉检测方法造价信息

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  • (含标准版软件)
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  • 重庆广飞电子有限公司
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  • 2022-12-07
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固定卡

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计算机

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  • 采用国产中高档主流产品
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  • 2018-06-11
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工业计算机

  • 台账计算机
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  • 中档
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  • 2022-11-25
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连铸漏钢计算机视觉检测方法内容简介

本书主要介绍作者提出的基于计算机视觉的漏钢检测方法。该方法解决了结晶器内铸坯黏结形成、传播过程不可见问题,利用计算机图像处理和特征提取算法,获取黏结漏钢的空间时序特征,以此为基础,建立和优化神经网络智能化预报模型,确立准确、高效的漏钢预报方法;然后,设计和开发结晶器可视化漏钢预报专家系统,并在国内某钢厂弧形板坯铸机上投入使用,为保障连铸生产顺行发挥了重要作用,显示出良好应用潜力。

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连铸漏钢计算机视觉检测方法常见问题

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连铸漏钢计算机视觉检测方法文献

一种基于计算机视觉的原木端面面积检测方法 一种基于计算机视觉的原木端面面积检测方法

一种基于计算机视觉的原木端面面积检测方法

格式:pdf

大小:159KB

页数: 4页

端面面积是原木材积检测中必须检测的参数,直接关系到材积检测的精度和效率。现有的端面面积检测方法以圆形或者椭圆来替代不规则的原木端面,不能直接检测形状不规则原木端面的面积,造成了原木材积测量值与实际值的差异。本研究提出一种基于计算机视觉的原木端面面积检测方法,实现对不规则原木端面面积的直接测量。研究利用该方法对成堆原木的端面面积进行了检测,并与传统的人工检尺法进行了对比,结果表明本研究提出的原木端面检测新方法的检测精度提高了2.8倍、检测速度提高了10~20倍。

基于计算机视觉铝型材喷涂质量检测 基于计算机视觉铝型材喷涂质量检测

基于计算机视觉铝型材喷涂质量检测

格式:pdf

大小:159KB

页数: 5页

基于Gabor滤波和支持向量机(SVM)质量检测原理,首先对铝型材喷涂表面的图像进行归一化处理,然后利用Gabor滤波对其进行纹理分析,将提取到的能量和方差纹理特征作为支持向量机的输入进行训练和学习,最后利用支持向量机分类检测,从而分出大砂和细砂产品。实验结果表明,该方法具有实用性和可行性。

连铸切割连铸割嘴

连铸割嘴是用于连铸切割的专用割嘴,连铸割炬的嘴头部分,由此喷出切割氧流及预热火焰的混合气流。比普通割嘴大,可切割厚度厚,一般由割嘴体、割嘴芯、割嘴外壳组成。

连铸割嘴的好坏直接决定切割质量的好坏及切割割缝的大小、钢材成本的节约,质量好的连铸割嘴正常情况下能用3个月,并且保证割缝,如150cm的钢坯3mm割缝,质量不好的连铸割嘴用4天以后割缝就会越来越大,影响切割质量,浪费钢材。

使用神麒新型连铸割嘴前后效果对比图:(左:使用前;右:使用后)

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漏水检测检测方法

目前,漏水检测方法多样,借鉴了医学仪器的原理。

1、收集管线资料

收集需要检测管线的图纸资料和用水量资料,企业安排熟悉管线位置的技术人员现场指出该管线的相关信息。

2、区域管网环境调查

管网环境调查的目的是充分了解现场情况,为下一步漏水检测工作的施工安排、方法选择等做好准备,它包括管网环境调查,附属设备情况调查,用水情况调查和排水情况调查等。

(1)管网环境调查:①供水压力;②管道材质;③管道路面。

(2)附属设备调查:调查区域内井、表、阀、栓,并对以上附属物都进行漏水初步调查。

(3)排水情况调查:对管网附近的排水管道及电缆等所有涉及的地下构筑物均作详细调查。

3、漏水详查

在工作区内,日间对区域内的消火栓、阀门、水表及明管进行100%直接听音,以听取从漏水点传播至管道构筑物的声波,发现漏水异常。发现异常后均作详细记录,记录内容包括:外业编号、位置、异常性质、异常状况及解释等。

4、音听检测

在调查区域的管路上方,用漏水探知机按"S"型路线沿管道走向以间隔0.5~1.0m进行音。

作业实施在用水量相对稳定,周围环境相对安静的时间段。

调查埋设于路面下的管道漏水状况,在可能漏水的地面上做好标识。

a. 在异常处做"米"字型剖面探测

b. 路面听音率100%,声音异常查明率100%

c. 异常点及周围环境做详细记录

d. 路面听音同时应辅助阀栓听音及环境调查

5、漏水点确认及漏水点定位

对已经发现的漏水异常或区域,组织技术水平较高、经验丰富的人员进行异常判断,排除异常干扰,确认是否属于漏水异常。若为漏水异常时,再对漏水点进行准确定位。

对漏水点进行准确定位,是一项综合且复杂的工作。需综合利用地面音强及音频探测、管道音强及管道近距离音强音频探测等多种方法,综合分析阀栓检测,路面检测,相关检测等多种检测方法的结果,最终确认漏水点准确位置。

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漏钢预报系统重要意义

连铸生产过程中的漏钢是最具危害性的生产事故,对作业稳定性、产品质量、人身安全及设备寿命都有不良影响,1次典型漏钢事故所造成的损失可能接近20万美元。因此,连铸企业和科技工作者投入了大量时间、资金,研制开发结晶器漏钢预报系统。连铸漏钢可分为黏结漏钢、夹渣漏钢、裂纹漏钢等,而黏结性漏钢又是连铸漏钢的主要成因,亦是降低其漏钢率的关键性因素。目前采用的热电偶测温法,即在结晶器上安装热电偶,检测温度变化,判断并预报漏钢可能,及时反馈自动控制系统,自动或提示操作人员采取避险措施,已被逐步证明是较为科学适用的方法。然而,根据现场调查发现现有的漏钢预报系统在使用中存在误报,漏钢时报警、漏钢后报警,甚至不报警等现象,给用户带来巨大的经济损失。

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