基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法。该方法包括：获取铝材压延过程中板材表面的晶粒图像；对晶粒图像采用自适应的滤波模板进行滤波得到滤波图像；对滤波图像进行超像素分割得到多个像素块，基于每个像素块的梯度均值选取不同尺度的Retinex算法对对应的像素块进行增强得到增强图像；获取增强图像的晶粒形态指标以及晶粒均匀度因子；根据晶粒形态指标以及晶粒均匀度因子对压延过程中温度参数进行调控；提高了加工控制的准确性和及时性。提高了加工控制的准确性和及时性。提高了加工控制的准确性和及时性。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法。

技术介绍

[0002]铝材压延加工工艺，主要用塑性加工方法将铝坯锭加工成材，主要方法有轧制、挤压、拉伸和锻造等。铝加工在20世纪初开始以工业方式进行生产，30年代以前，基本上沿用铜加工的生产设备，产品主要用于飞机制造。60年代后，铝材生产发展很快，每年大约增长4%～8%，产品广泛应用于航空、建筑、运输、电气、化工、包装和日用品工业等部门，产量仅次于钢铁，居金属材料第二位。中国于50年代中期建成较大型的铝加工厂，形成了生产体系，产品已系列化，可生产板材、带材、箔材、管材、棒材、型材、线材和锻件（自由锻件、模锻件）等产品。
[0003]铝材压延的轧制过程中，轧制温度调控至关重要，这些温度对于铝材轧制时的变形抗力、轧制力、成品的组织、晶粒度、力学性能以及板带材的表面状态等都有着直接影响，其他次要参数，有些许误差或许对铝材成品的质量影响不大，但如果温度把控不好，对铝单板成品质量的影响是巨大的。特别对于铝板热轧，只要有1%的温度预测差异，可能导致2%~5%的轧制力预报差异，可见，1%的温度误差对铝单板质量影响是倍数级的。
[0004]目前对于铝材压延工艺中的轧制过程通常根据技术人员调制轧制过程中的温度等参数，以保证轧制后的铝板材能够满足所需要求，但该方法不仅工作量大和误差大，还不具备实时性，很难精确的对加工效果进行定量分析。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法，该方法包括以下步骤：获取铝材压延过程中板材表面的晶粒图像；对所述晶粒图像进行边缘检测得到边缘图像；所述边缘图像中所有非边缘像素点为待滤波点；获取每个待滤波点与其八邻域像素点之间的灰度方差；若所述灰度方差不小于预设阈值，所述待滤波点为滤波点，获取所述滤波点与其八邻域像素点之间的相似度，基于相似度的大小对所述滤波点的滤波模板进行设定，获取所述晶粒图像中每个滤波点对应的滤波模板，利用所述滤波模板对对应所述滤波点进行滤波得到滤波图像；对所述滤波图像进行超像素分割得到多个像素块，获取每个所述像素块中的梯度均值，根据不同大小的梯度均值选取不同尺度的Retinex算法对对应的像素块进行增强，得到所述滤波图像的增强图像；获取所述增强图像中所有的晶粒连通域，计算所有的晶粒连通域的面积均值，基于所述面积均值与临界均值之间的差值得到所述增强图像的晶粒形态指标；统计每个所述晶粒连通域的边缘像素点数量得到数量序列，根据所述数量序列获取所述增强图像的晶粒
形态熵，基于所述晶粒形态熵获取晶粒均匀度因子；当所述晶粒形态指标大于预设形态阈值时，降低压延过程中的温度参数；当所述晶粒形态指标小于预设形态阈值且晶粒均匀度因子小于预设因子阈值时，升高压延过程中温度参数。
[0006]优选的，所述获取所述滤波点与其八邻域像素点之间的相似度的方法，包括：获取所述滤波点与其八邻域像素点中每个邻域像素点之间的灰度差值，所述灰度差值越大，所述滤波点与对应的所述邻域像素点之间的相似度越小。
[0007]优选的，所述基于相似度的大小对所述滤波点的滤波模板进行设定的方法，包括：将所述滤波点与其八邻域像素点之间的相似度进行降序排列，选取降序排列后的前个元素值对应的邻域像素点为赋值点，为正整数且小于8；设置3*3大小的滤波模板，所述滤波点的位置为所述滤波模板的中心点；所述滤波模板中，所述滤波点的位置以及所述滤波点对应的未被选取出的邻域像素点的位置为零；所述滤波模板中所述赋值点位置的模板值获取方法为：获取所述滤波点与每个赋值点之间的欧式距离、滤波点在红色通道的像素值与每个赋值点在红色通道的像素值之间的红色差值、滤波点在绿色通道的像素值与每个赋值点在绿色通道的像素值之间的绿色差值以及滤波点在蓝色通道的像素值与每个赋值点在蓝色通道的像素值之间的蓝色差值；基于欧式距离、红色差值、绿色差值以及蓝色差值得到所述滤波模板中每个赋值点位置的模板值。
[0008]优选的，所述根据不同大小的梯度均值选取不同尺度的Retinex算法的方法，包括：设定多个等级的梯度均值范围以及多个尺度的Retinex算法，所述尺度为所述Retinex算法中高斯环绕函数的高斯核尺寸；尺度的数量与梯度均值范围的等级数量一致；梯度均值最大的梯度均值范围等级对应最大尺度的Retinex算法。
[0009]优选的，所述临界均值的获取方法为：获取板材质量合格时能够允许的最大晶粒的板材晶粒图像，所述板材晶粒图像中所有晶粒连通域的面积均值为临界均值。
[0010]优选的，所述根据所述数量序列获取所述增强图像的晶粒形态熵的方法，包括：设定预设大小的滑动窗口对所述数量序列进行滑窗得到多个滑动窗口数据，获取每个所述滑动窗口数据对应的数据种类，计算每个数据种类在所有所述滑动窗口数据中出现的概率，基于所述概率得到所述增强图像的晶粒形态熵。
[0011]优选的，所述获取每个所述滑动窗口数据对应的数据种类的方法，包括：以每个滑动窗口数据为一个向量，获取任意两个滑动窗口数据对应向量之间的余弦相似度，所述余弦相似度大于预设阈值时，两个滑动窗口数据为同一个数据种类。
[0012]优选的，所述基于所述晶粒形态熵获取晶粒均匀度因子的方法，包括：获取所述数量序列中元素值的方差，计算所述方差与所述晶粒形态熵之间的乘积，所述晶粒均匀度因子与所述乘积呈负相关关系。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：通过对板材表面的晶粒图像中待滤波点的获取，然后对待滤波点进行自适应滤波模板的滤波处理得到滤波图像，在对晶粒图像去噪的同时保留了晶粒图像中的边缘纹理信息；进一步对滤波图像中的像素点进行不同尺度的Retinex算
法增强，提高特征增强的速度且实现对滤波图像的有效增强，基于增强图像分析板材表面的晶粒形态指标和晶粒均匀度因子，进而根据晶粒形态指标和晶粒均匀度因子对轧制过程中的温度参数进行调控，保证了数据分析过程中的可靠性，并且提高了对温度参数调控的及时性和准确度。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0015]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法流程图。
具体实施方式
[0016]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取铝材压延过程中板材表面的晶粒图像；对所述晶粒图像进行边缘检测得到边缘图像；所述边缘图像中所有非边缘像素点为待滤波点；获取每个待滤波点与其八邻域像素点之间的灰度方差；若所述灰度方差不小于预设阈值，所述待滤波点为滤波点，获取所述滤波点与其八邻域像素点之间的相似度，基于相似度的大小对所述滤波点的滤波模板进行设定，获取所述晶粒图像中每个滤波点对应的滤波模板，利用所述滤波模板对对应所述滤波点进行滤波得到滤波图像；对所述滤波图像进行超像素分割得到多个像素块，获取每个所述像素块中的梯度均值，根据不同大小的梯度均值选取不同尺度的Retinex算法对对应的像素块进行增强，得到所述滤波图像的增强图像；获取所述增强图像中所有的晶粒连通域，计算所有的晶粒连通域的面积均值，基于所述面积均值与临界均值之间的差值得到所述增强图像的晶粒形态指标；统计每个所述晶粒连通域的边缘像素点数量得到数量序列，根据所述数量序列获取所述增强图像的晶粒形态熵，基于所述晶粒形态熵获取晶粒均匀度因子；当所述晶粒形态指标大于预设形态阈值时，降低压延过程中的温度参数；当所述晶粒形态指标小于预设形态阈值且晶粒均匀度因子小于预设因子阈值时，升高压延过程中温度参数。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法，其特征在于，所述获取所述滤波点与其八邻域像素点之间的相似度的方法，包括：获取所述滤波点与其八邻域像素点中每个邻域像素点之间的灰度差值，灰度差值越大，所述滤波点与对应的所述邻域像素点之间的相似度越小。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的铝材压延工艺参数控制方法，其特征在于，所述基于相似度的大小对所述滤波点的滤波模板进行设定的方法，包括：将所述滤波点与其八邻域像素点之间的相似度进行降序排列，选取降序排列后的前个元素值对应的邻域像素点为赋值点，为正整数且小于8；设置3*3大小的滤波模板，所述滤波点的位置为所述滤波模板的中心点；所述滤波模板中，所述滤波点的位置以及所述滤波点对应的未被选取出的邻域像素点的位置为零；所述滤波模板中赋值点位置的模板值获取方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕启涛，
申请(专利权)人：山东智领新材料有限公司，
类型：发明
国别省市：