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公开(公告)号：CN115018782B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210604831.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06Q10/0639 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法及系统，涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯中心等轴晶的分割及等轴晶率的计算，从而在识别中心等轴晶时有着较高的准确率及效率；解决了低倍评级时主观因素的干扰，降低了工人的工作强度，提高了评级效率与准确率，实现了评级的高效自动化。由于凝固组织图像边界模糊、梯度复杂，采用res‑unet对其进行分割，通过对高维与低维特征的融合，实现了对凝固组织的精准分割。模型鲁棒性强，普适性好，可在电脑及移动端上进行部署，完成对连铸坯凝固组织的分割及评定。通过对凝固组织及连铸工艺数据的采集，可有效地改善铸坯内部质量，具有显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN114998254B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210605103.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G01B11/02 , G01B11/06 , G01B11/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种连铸坯中心偏析自动评级的方法及系统,涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯中心偏析的分割及偏析等级的计算，从而实现在识别中心偏析时有着较高的准确率及效率，便于用户使用及数据采集；对拍摄铸坯低倍试样图像中存在的光照不均现象采用光照补偿技术处理，提高了模型对中心偏析分割的准确性。因铸坯中不一定存在偏析，而识别偏析比分割耗时短，本发明对偏析的分割方式为先识别再分割，加强了系统效率，提高了系统准确率。为探究连铸工艺参数对中心偏析的影响，本发明对铸坯的连铸工艺参数与其偏析等级建立数据库，实现对铸坯质量的控制与监督。
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公开(公告)号：CN113487570A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110763410.1
申请日：2021-07-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了基于改进的yolov5x网络模型的高温连铸坯表面缺陷检测方法，属于高温连铸坯表面缺陷识别技术领域。在连铸坯生产线上采集所需数量的高温连铸坯表面图像；对采集的高温连铸坯表面图像进行预处理，并对预处理后的每一幅图像中的缺陷进行标注，获得yolov5x网络模型的训练集；对yolov5x网络模型进行改进，包括：在yolov5x网络模型中添加GhostBottleneck模块替换掉Bottleneck模块；使用所述训练集对改进的yolov5x网络模型进行训练，获得yolov5‑Ghost网络模型；利用所述yolov5‑Ghost网络模型对连铸坯生产线上的高温连铸坯表面缺陷进行实时检测。缩小了模型体积，建立了更加轻量化的yolov5‑Ghost网络模型，提升了检测效率和有效地降低了质检工作运营成本。
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公开(公告)号：CN114998253B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210605102.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种对于连铸坯内部裂纹评级的方法及系统，涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯裂纹的分割及裂纹等级的计算，从而实现在识别裂纹时有着较高的准确率及效率，便于用户使用及数据采集，能够替代传统的人工评级方式，提高了评级效率与准确性，减少了主观因素的影响。针对裂纹在连铸坯中占比少，难以分割的问题，采用具有多尺度融合能力的pspnet对其进行分割，得到了精准的裂纹分割效果，通过构建连铸工艺参数及相应铸坯等级的数据库，便于用户对比数据，对连铸工艺进行优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998254A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210605103.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/26 , G06V10/82 , G01B11/02 , G01B11/06 , G01B11/27 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种连铸坯中心偏析自动评级的方法及系统,涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯中心偏析的分割及偏析等级的计算，从而实现在识别中心偏析时有着较高的准确率及效率，便于用户使用及数据采集；对拍摄铸坯低倍试样图像中存在的光照不均现象采用光照补偿技术处理，提高了模型对中心偏析分割的准确性。因铸坯中不一定存在偏析，而识别偏析比分割耗时短，本发明对偏析的分割方式为先识别再分割，加强了系统效率，提高了系统准确率。为探究连铸工艺参数对中心偏析的影响，本发明对铸坯的连铸工艺参数与其偏析等级建立数据库，实现对铸坯质量的控制与监督。
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公开(公告)号：CN113487570B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110763410.1
申请日：2021-07-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了基于改进的yolov5x网络模型的高温连铸坯表面缺陷检测方法，属于高温连铸坯表面缺陷识别技术领域。在连铸坯生产线上采集所需数量的高温连铸坯表面图像；对采集的高温连铸坯表面图像进行预处理，并对预处理后的每一幅图像中的缺陷进行标注，获得yolov5x网络模型的训练集；对yolov5x网络模型进行改进，包括 ：在yolov5x网络模型中添加GhostBottleneck模块替换掉Bottleneck模块；使用所述训练集对改进的yolov5x网络模型进行训练，获得yolov5‑Ghost网络模型；利用所述yolov5‑Ghost网络模型对连铸坯生产线上的高温连铸坯表面缺陷进行实时检测。缩小了模型体积，建立了更加轻量化的yolov5‑Ghost网络模(56)对比文件于科为.基于卷积神经网络的工件缺陷检测研究.信息与电脑(理论版).2018,(第21期),全文.肖瑞雪等."结合高效特征融合的可变尺寸图像隐写分析"《.计算机工程与应用》.2020,全文.
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公开(公告)号：CN116944447A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310768705.7
申请日：2023-06-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种结晶器液面瞬时异常波动的预测方法，涉及结晶器技术领域。该方法首先实时采集不同工艺条件下板坯连铸结晶器的液面波动数据和生产工艺数据；并通过对液面波动数据进行频谱分析，确定连铸生产中产生的鼓肚对结晶器液面瞬时异常波动是否存在明显影响；再通过对生产工艺数据的时频特征分析，确定塞棒位置与结晶器液面瞬时异常波动之间的关联性，进一步挖掘塞棒位置高频区时频特征来预测结晶器瞬时液面异常波动的产生。该方法对结晶器液位波动数据和塞棒位置数据进行连续小波变换分析，明确二者关联并针对高频区特征进行深入挖掘，总结结晶器液位瞬时异常波动前的塞棒位置变化，以实现对结晶器液位异常波动的精准预测。
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公开(公告)号：CN115018782A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210604831.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法及系统，涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯中心等轴晶的分割及等轴晶率的计算，从而在识别中心等轴晶时有着较高的准确率及效率；解决了低倍评级时主观因素的干扰，降低了工人的工作强度，提高了评级效率与准确率，实现了评级的高效自动化。由于凝固组织图像边界模糊、梯度复杂，采用res‑unet对其进行分割，通过对高维与低维特征的融合，实现了对凝固组织的精准分割。模型鲁棒性强，普适性好，可在电脑及移动端上进行部署，完成对连铸坯凝固组织的分割及评定。通过对凝固组织及连铸工艺数据的采集，可有效地改善铸坯内部质量，具有显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN114998253A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210605102.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种对于连铸坯内部裂纹评级的方法及系统，涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯裂纹的分割及裂纹等级的计算，从而实现在识别裂纹时有着较高的准确率及效率，便于用户使用及数据采集，能够替代传统的人工评级方式，提高了评级效率与准确性，减少了主观因素的影响。针对裂纹在连铸坯中占比少，难以分割的问题，采用具有多尺度融合能力的pspnet对其进行分割，得到了精准的裂纹分割效果，通过构建连铸工艺参数及相应铸坯等级的数据库，便于用户对比数据，对连铸工艺进行优化。
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