一种带钢激光测厚的数据处理方法技术

本申请的实施例提供了一种带钢激光测厚的数据处理方法，所述方法包括：获取带钢的激光测厚初始数据，筛选去除数据异常点和带钢边部数据，得到预处理数据；对所述预处理数据进行一次滤波，提取表面粗糙度数据，得到一次滤波数据；对所述一次滤波数据进行二次滤波，提取波纹度数据，得到二次滤波数据；根据预设的至少一种板廓指标对所述二次滤波数据进行计算，输出至少一种板廓指标对应的数据。本申请提供的技术方案在一定程度上降低激光测厚检测数据的波动。测数据的波动。测数据的波动。

【技术实现步骤摘要】
一种带钢激光测厚的数据处理方法


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种带钢激光测厚的数据处理方法。

技术介绍

[0002]针对轧制现场所取的带钢样板，通常采用千分尺测厚，测量效率低。采用激光传感器检测厚度高效快捷，但受板面质量的影响，检测数据波动较大，无法直接作为尺寸精度的判定依据。
[0003]基于此，本领域技术人员急需一种带钢激光测厚的数据处理方法，以求在一定程度上降低激光测厚检测数据的波动。

技术实现思路

[0004]本申请的实施例提供了一种带钢激光测厚的数据处理方法，进而至少在一定程度上降低激光测厚检测数据的波动。
[0005]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种带钢激光测厚的数据处理方法，所述方法包括：获取带钢的激光测厚初始数据，筛选去除数据异常点和带钢边部数据，得到预处理数据；对所述预处理数据进行一次滤波，提取表面粗糙度数据，得到一次滤波数据；对所述一次滤波数据进行二次滤波，提取波纹度数据，得到二次滤波数据；根据预设的至少一种板廓指标对所述二次滤波数据进行计算，输出至少一种板廓指标对应的数据。
[0007]在本申请的一些实施例中，所述筛选去除数据异常点，包括：根据所述激光测厚初始数据计算带钢平均厚度；计算所述激光测厚初始数据和所述带钢平均厚度的比值，得到各个数据点的波动幅值；根据波动幅值大小的分布规律，筛选去除数据异常点。
[0008]在本申请的一些实施例中，所述根据波动幅值大小的分布规律，筛选去除数据异常点，包括：所述根据波动幅值大小的分布规律，根据3西格玛原则筛选去除数据异常点。
[0009]在本申请的一些实施例中，所述筛选去除带钢边部数据，包括：根据所述激光测厚初始数据计算带钢平均厚度；根据所述带钢平均厚度选择目标带钢边部数据去除规则；根据所述目标带钢边部数据去除规则，筛选去除带钢边部数据。
[0010]在本申请的一些实施例中，所述对所述预处理数据进行一次滤波，提取表面粗糙度数据，得到一次滤波数据，包括：使用高斯滤波对所述预处理数据进行滤波分析，提取表面粗糙度数据并进行分离，独立保存所述表面粗糙度数据，得到一次滤波数据。
[0011]在本申请的一些实施例中，所述对所述一次滤波数据进行二次滤波，提取波纹度数据，得到二次滤波数据，包括：使用fir滤波对所述一次滤波数据进行滤波分析，提取带钢的波纹度数据并进行分离，独立保存所述波纹度数据，得到二次滤波数据。
[0012]在本申请的一些实施例中，所述板廓指标包括：传动侧到操作侧各点的厚度、带钢
凸度、以及带钢边降。
[0013]根据本申请的一个方面，提供了一种带钢激光测厚的数据处理装置，所述装置包括：获取单元，被用于获取带钢的激光测厚初始数据，筛选去除数据异常点和带钢边部数据，得到预处理数据；第一滤波单元，被用于对所述预处理数据进行一次滤波，提取表面粗糙度数据，得到一次滤波数据；第二滤波单元，被用于对所述一次滤波数据进行二次滤波，提取波纹度数据，得到二次滤波数据；计算单元，被用于根据预设的至少一种板廓指标对所述二次滤波数据进行计算，输出至少一种板廓指标对应的数据。
[0014]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如所述的带钢激光测厚的数据处理方法所执行的操作。
[0015]根据本申请的一个方面，提供了一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如所述的带钢激光测厚的数据处理方法所执行的操作基于上述方案，本申请至少具备以下优点或进步之处：
[0016]在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过两次滤波降噪，最大限度的利用了激光传感器的测厚信息，分离并保存了所有厚度数据信息，避免了激光测厚因板面质量造成的数据结果失真，实现了激光测厚用于尺寸精度的判定。
[0017]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0018]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0019]显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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他的附图。
[0020]在附图中：
[0021]图1示出了根据本申请一个实施例的带钢激光测厚的数据处理方法的流程图；
[0022]图2示出了根据本申请一个实施例的带钢激光测厚的数据处理方法的流程图；
[0023]图3示出了根据本申请一个实施例的带钢激光测厚的数据处理方法的流程图；
[0024]图4示出了根据本申请一个实施例的带钢厚度示意简图；
[0025]图5示出了根据本申请的一个实施例中的高斯滤波原理简图；
[0026]图6示出了根据本申请的一个实施例中的fir滤波原理简图；
[0027]图7示出了根据本申请的一个实施例中的板廓定量指标对比图；
[0028]图8示出了根据本申请的一个实施例中的处理后数据界面图；
[0029]图9示出了根据本申请的一个实施例中的二次滤波数据和激光测厚初始的对比曲线图；
[0030]图10示出了根据本申请的一个实施例中的带钢激光测厚的数据处理装置的结构简图；
[0031]图11示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0032]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
[0033]附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0034]需要说明的是：在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0035]请参阅图1。
[0036]图1示出了根据本申请一个实施例的带钢激光测厚的数据处理方法的流程图，所述方法可以包括步骤S101
‑
S104：
[0037]步骤S101，获取带钢的激光测厚初始数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种带钢激光测厚的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取带钢的激光测厚初始数据，筛选去除数据异常点和带钢边部数据，得到预处理数据；对所述预处理数据进行一次滤波，提取表面粗糙度数据，得到一次滤波数据；对所述一次滤波数据进行二次滤波，提取波纹度数据，得到二次滤波数据；根据预设的至少一种板廓指标对所述二次滤波数据进行计算，输出至少一种板廓指标对应的数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛选去除数据异常点，包括：根据所述激光测厚初始数据计算带钢平均厚度；计算所述激光测厚初始数据和所述带钢平均厚度的比值，得到各个数据点的波动幅值；根据波动幅值大小的分布规律，筛选去除数据异常点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据波动幅值大小的分布规律，筛选去除数据异常点，包括：所述根据波动幅值大小的分布规律，根据3西格玛原则筛选去除数据异常点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛选去除带钢边部数据，包括：根据所述激光测厚初始数据计算带钢平均厚度；根据所述带钢平均厚度选择目标带钢边部数据去除规则；根据所述目标带钢边部数据去除规则，筛选去除带钢边部数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预处理数据进行一次滤波，提取表面粗糙度数据，得到一次滤波数据，包括：使用高斯滤波对所述预处理数据进行滤波分析，提取表面粗糙度数据并进行分离，独立保存所述表面粗糙度数据，得到一次滤波数据。6.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玉金，马家骥，胡志远，张勃洋，陈伟，孙勃，刘磊，谢宇，徐厚军，李运来，郝鹏飞，
申请(专利权)人：首钢智新迁安电磁材料有限公司，
类型：发明
国别省市：