發(fā)布時(shí)間：2025-06-27 06:42

　　經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,連鑄技術(shù)已經(jīng)取得很大的提升,但由于受連鑄機(jī)拉速、連鑄機(jī)使用的保護(hù)渣以及結(jié)晶器內(nèi)液面的平穩(wěn)性等因素的影響,連鑄坯表面存在缺陷的情況仍然難以避免。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有連鑄板坯表面質(zhì)量檢測(cè)方法的研究與分析,在總結(jié)各種方法優(yōu)劣的基礎(chǔ)上,本文創(chuàng)新性地提出了一種基于圖像特征的連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法,并設(shè)計(jì)了一套基于上述方法的連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),運(yùn)用該系統(tǒng)在鋼廠對(duì)上述方法進(jìn)行了有效的驗(yàn)證。 傳統(tǒng)的基于圖像的板坯表面質(zhì)量檢測(cè)方法完全依賴于圖像識(shí)別的智能算法,識(shí)別的速度容易受算法復(fù)雜度和性能的限制,而且由于板坯表面氧化皮、振痕、劃痕等的影響,誤識(shí)別率比較高�；�于以上因素,本文在此基礎(chǔ)上創(chuàng)新性地提出了對(duì)所采集的圖像采用人工識(shí)別方法為主智能識(shí)別方法為輔的圖像檢測(cè)方法來(lái)進(jìn)行板坯表面質(zhì)量監(jiān)測(cè),并在此基礎(chǔ)上提出了運(yùn)用該方法的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的總體架構(gòu),詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的硬件架構(gòu)和軟件架構(gòu)。 分析了連鑄生產(chǎn)過(guò)程中連鑄工藝對(duì)連鑄坯表面缺陷的影響,同時(shí)對(duì)連鑄坯表面的缺陷進(jìn)行了分類和描述,總結(jié)出了每種缺陷的影響因素和每種缺陷之間的不同特征,為下一步對(duì)缺陷的智能識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。 根據(jù)連鑄坯表面缺...

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 連鑄坯表面缺陷現(xiàn)狀
    1.3 國(guó)內(nèi)外連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀
        1.3.1 國(guó)外對(duì)于連鑄坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究
        1.3.2 國(guó)內(nèi)對(duì)于連鑄坯表面缺陷監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究
    1.4 常見連鑄坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法的對(duì)比分析
    1.5 基于圖像特征的板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)方法的提出
    1.6 論文組織構(gòu)架
    1.7 本章小結(jié)
2 基于圖像特征的連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的總體架構(gòu)
    2.1 連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件架構(gòu)
    2.2 連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的軟件架構(gòu)
    2.3 本章小結(jié)
3 連鑄板坯表面缺陷的影響因素和特征分析
    3.1 連鑄工藝對(duì)于連鑄坯表面質(zhì)量的影響
        3.1.1 中間包鋼水過(guò)熱度對(duì)連鑄坯表面缺陷產(chǎn)生的影響
        3.1.2 保護(hù)渣成分對(duì)連鑄坯表面缺陷產(chǎn)生的影響
        3.1.3 浸入式水口深度及結(jié)晶器液面波動(dòng)對(duì)連鑄坯表面缺陷產(chǎn)生的影響
        3.1.4 結(jié)晶器材質(zhì)、錐度、冷卻強(qiáng)度對(duì)連鑄坯表面缺陷產(chǎn)生的影響
        3.1.5 連鑄過(guò)程二冷強(qiáng)度對(duì)連鑄坯表面缺陷產(chǎn)生的影響
        3.1.6 拉速對(duì)連鑄坯裂紋產(chǎn)生的影響
    3.2 連鑄坯表面缺陷的分類及特點(diǎn)
        3.2.1 連鑄坯表面裂紋
        3.2.2 結(jié)晶器振痕
        3.2.3 連鑄坯表面劃傷與軋輥壓痕
        3.2.4 連鑄坯表面渣類缺陷
        3.2.5 連鑄坯表面氧化鐵皮
    3.3 連鑄坯表面缺陷影響和缺陷特征匯總
    3.4 本章小結(jié)
4 連鑄板坯表面可疑缺陷的提取
    4.1 粗識(shí)別概述
    4.2 連鑄板坯表面可疑缺陷識(shí)別
        4.2.1 圖像邊緣的定義
        4.2.2 圖像邊緣檢測(cè)算法概述
        4.2.3 圖像邊緣檢測(cè)的過(guò)程
        4.2.4 經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子
        4.2.5 經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子比較
    4.3 連鑄板坯表面可疑缺陷的定位
    4.4 本章小結(jié)
5 連鑄板坯表面可疑缺陷的分類
    5.1 細(xì)識(shí)別概述
    5.2 可疑缺陷圖片特征向量的提取
        5.2.1 Contourlet變換概念
        5.2.2 Contourlet特征的提取及參數(shù)的選擇
        5.2.3 灰度共生矩陣的概念
        5.2.4 灰度共生矩陣紋理特征的提取及參數(shù)的選擇
    5.3 可疑缺陷分類模型的構(gòu)建
        5.3.1 支持向量機(jī)的概念
        5.3.2 分類模型的建立
    5.4 本章小結(jié)
6 基于圖像特征的連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程
    6.1 基于圖像特征的連鑄板坯表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的原理
    6.2 系統(tǒng)所涉及的設(shè)備參數(shù)的確定
    6.3 系統(tǒng)軟件的介紹與使用
    6.4 系統(tǒng)的人工識(shí)別原理
    6.5 系統(tǒng)的板坯邊界識(shí)別的原理
    6.6 系統(tǒng)的圖像識(shí)別測(cè)速原理
    6.7 系統(tǒng)的圖像拼接原理
    6.8 系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試
        6.8.1 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試環(huán)境
        6.8.2 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試結(jié)果及分析
    6.9 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號(hào)：4053973