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搜索结果如下(共3条):

搜索范围:全部 ;关键字:在线应用;搜索位置:无限定;

1:[科技成果评价--冶金自动化与信息技术]基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级

由北京科技大学、山西太钢不锈钢股份有限公司、马钢(集团)控股有限公司、甘肃酒钢集团宏兴钢铁有限公司不锈钢分公司和北京科技大学设计研究院有限公司等单位共同完成的“基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级”项目,针对在线应用的表面缺陷检测系统存在缺陷检出率与识别率低、周期性缺陷难以检测、未能实现表面质量在线分级等问题,将深度学习算法应用于热轧带钢表面缺陷在线检测与识别,开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统,取得的创新性成果如下: 1. 开发了基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测算法,常见缺陷检出率达98%,识别率达92%,与国外先进系统相比,缺陷检出率和识别率分别提高了3%和7%。 2. 提出了基于对抗生成网络的半监督样本学习方法,能够有效的利用大量无标签样本,解决深度学习方法对有标签样本需求量大的难题。 3. 开发了基于长短时记忆网络的周期性缺陷识别算法,实现了热轧带钢辊印、划伤等批量缺陷的追踪及预警,可有效避免批量质量事故。 4. 采用层次分析法对热轧带钢进行表面质量综合评级,充分挖掘表面检测系统提供的缺陷信息,综合考虑缺陷类别、尺寸和数量等因素,实现了热轧带钢表面质量评级从人工经验到量化模型的智能转变。 该项目获得授权发明专利4件,软件著作权8件,发表论文38篇;成功开发了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统,在太钢、马钢、酒钢以及台湾尚承钢铁、印尼青山钢铁等多家企业成功应用,推动了热轧带钢表面质量和生产效率的提高,经济和社会效益显著。
作者:zdd 发表时间: 2020-05-06 11:07:59 阅读(2543) 评论(0)

2:[研发项目动态--国家科技支撑计划]科技新进展:“新一代连铸二冷及可控压下关键技术”

本研究从连铸坯主要缺陷入手,提出相应技术措施,减少上述铸坯的缺陷,提高铸坯质量。本技术早在2004年就开始研发,先后与鞍钢、宝钢、梅山钢厂、南钢等企业合作,逐步形成新一代连铸二次冷却及可控压下关键技术,实施在线应用,取得了良好效果。
作者:高怀 发表时间: 2020-05-06 09:59:51 阅读(1182) 评论(0)

3:[成果转化与推广--冶金自动化与信息技术]热轧板坯镰刀弯、翘扣头在线检测与控制技术

采用基于机器视觉的测量方案,能够实现镰刀弯、翘扣头等非对称特征量的实时检测,效率高,安装简单,能够适用于各种安装环境,此外具有自主知识产权的玻璃折射成像模型、标定技术使得在热轧环境下具有更高的检测精度,满足现场检测需求。基于金属三维流动特性的板坯变形模型为基础,结合模糊预测模型、神经网络模型,使得镰刀弯、翘扣头缺陷的控制具有更高的精度,并具备自适应能力,满足各种工况条件下的镰刀弯、翘扣头缺陷控制。相关技术申请发明专利6项,具有自主知识产权,并成果应用于国内大型钢铁企业。
作者:ustbgyy 发表时间: 2020-03-24 05:15:59 阅读(1476) 评论(0)

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