一种连铸坯中心偏析的判定方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及连铸钢板坯生产技术领域，尤其涉及一种连铸坯中心偏析的判定方法、装置及系统，该方法包括：利用连铸钢板坯低倍组织缺陷评级图对历史连铸坯截面图像进行中心偏析等级的判定，获得历史判定结果；基于历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型；获取目标连铸坯截面图像，目标连铸坯截面图像为待判定的连铸坯截面图像；基于该目标连铸坯截面图像和连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果，该目标判定结果为待判定的连铸坯截面图像所对应的中心偏析等级判定结果，通过机器学习模型对连铸坯中心偏析进行判定的方式，提高了判定的效率，进而提高了生产效率。生产效率。生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种连铸坯中心偏析的判定方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及连铸钢板坯生产
，尤其涉及一种连铸坯中心偏析的判定方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]中心偏析是由于钢液在凝固过程中溶质元素再分配的结果，铸坯中心的碳、锰、硫等元素含量明显高于铸坯其他位置的现象称为中心偏析，对连铸坯中心偏析的表征方法通常为将所广策连铸坯截面进行打磨，用盐酸水溶液进行电解腐蚀，并通过人工目测与标准图样对比来进行判定。通过人工判定的方式不仅存在较大的人为因素，而且图谱展示的图片亮度差异大，如图1所示，无法使得操作人员在实际判定过程中良好的结合起来。
[0003]因此，如何提高对连铸坯中心偏析的判定效率是目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的连铸坯中心偏析的判定方法、装置及系统。
[0005]第一方面，本专利技术还提供了一种连铸坯中心偏析的判定方法，包括：
[0006]利用连铸钢板坯低倍组织缺陷评级图对历史连铸坯截面图像进行中心偏析等级的判定，获得历史判定结果；
[0007]基于所述历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型；
[0008]获取目标连铸坯截面图像，所述目标连铸坯截面图像为待判定的连铸坯截面图像；
[0009]基于所述目标连铸坯截面图像和所述连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果，所述目标判定结果为所述目标连铸坯截面图像所对应的中心偏析等级判定结果。
[0010]进一步地，所述基于所述历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型，包括：
[0011]将所述历史连铸坯图像作为输入数据，将所述历史判定结果作为输出数据，并输入神经网络模型中进行训练，得到连铸坯中心偏析判定模型。
[0012]进一步地，在所述获取目标连铸坯截面图像之前，还包括：
[0013]对所述目标连铸坯截面进行打磨、电解腐蚀。
[0014]进一步地，在所述获取目标连铸坯截面图像之后，还包括：
[0015]对所述目标连铸坯界面图像进行预处理。
[0016]进一步地，所述对所述目标连铸坯界面图像进行预处理，包括：
[0017]对所述目标连铸坯界面图像进行降噪、滤波以及二值化处理。
[0018]进一步地，在所述基于所述目标连铸坯截面图像和所述连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果之后，还包括：
[0019]将所述目标判定结果转化为数值结果；
[0020]基于所述数值结果，在确定为连铸坯中心偏析时，对相应的连铸坯的连铸工艺参数进行优化。
[0021]第二方面，本专利技术还提供了一种连铸坯中心偏析的判定装置，包括：
[0022]第一获得模块，用于利用连铸钢板坯低倍组织缺陷评级图对历史连铸坯截面图像进行中心偏析等级的判定，获得历史判定结果；
[0023]第二获得模块，用于基于所述历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型；
[0024]获取模块，用于获取目标连铸坯截面图像，所述目标连铸坯截面图像为待判定的连铸坯截面图像；
[0025]第三获得模块，用于基于所述目标连铸坯截面图像和所述连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果，所述目标判定结果为所述待判定的连铸坯截面图像所对应的中心偏析等级判定结果。
[0026]第三方面，本专利技术还提供了一种连铸坯中心偏析的判定系统，包括：
[0027]光源，用于向目标连铸坯截面照射光线；
[0028]图像采集装置，位于所述光线经所述目标连铸坯截面的反射光路上，用于采集所述目标连铸坯截面图像；
[0029]连铸坯中心偏析的判定装置，用于基于所述目标连铸坯截面图像和连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果，所述目标判定结果为所述目标连铸坯截面图像所对应的中心偏析等级判定结果，所述连铸坯中心偏析判定模型为基于所述历史连铸坯截面图像和历史判定结果所获得的。
[0030]第四方面，本专利技术还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法步骤。
[0031]第五方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法步骤。
[0032]本专利技术实施例中的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0033]本专利技术提供了一种连铸坯中心偏析的判定方法，包括：利用连铸钢板坯低倍组织缺陷评级图对历史连铸坯截面图像进行中心偏析等级的判定，获得历史判定结果；基于历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型；获取目标连铸坯截面图像，目标连铸坯截面图像为待判定的连铸坯截面图像；基于该目标连铸坯截面图像和连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果，该目标判定结果为待判定的连铸坯截面图像所对应的中心偏析等级判定结果，通过机器学习模型对连铸坯中心偏析进行判定的方式，提高了判定的效率，进而提高了生产效率。
附图说明
[0034]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考图形表示相同的部件。在附图中：
[0035]图1示出了本专利技术实施例中连铸坯中心偏析的判定方法的步骤流程示意图；
[0036]图2示出了本专利技术实施例中连铸坯中心偏析的判定装置的结构示意图；
[0037]图3示出了本专利技术实施例中连铸坯中心偏析的判定系统的结构示意图；
[0038]图4示出了本专利技术实施例中实现连铸坯中心偏析的判定方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0039]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0040]实施例一
[0041]本专利技术的实施例提供了一种连铸坯中心偏析的判定方法，如图1所示，包括：
[0042]S101，利用连铸钢板坯低倍组织缺陷评级图对俩是连铸坯截面图像进行中心偏析等级的判定，获得历史判定结果；
[0043]S102，基于历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型；
[0044]S103，获取目标连铸坯截面图像，目标连铸坯截面图像为待判定的连铸坯截面图像；
[0045]S104，基于目标连铸坯截面图像和连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果，目标判定结果为待判定的连铸坯截面图像所对应的中心偏析等级判定结果。
[0046]S101，利用连铸钢板坯低倍组织缺陷评级图对历史连铸坯界面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种连铸坯中心偏析的判定方法，其特征在于，包括：利用连铸钢板坯低倍组织缺陷评级图对历史连铸坯截面图像进行中心偏析等级的判定，获得历史判定结果；基于所述历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型；获取目标连铸坯截面图像，所述目标连铸坯截面图像为待判定的连铸坯截面图像；基于所述目标连铸坯截面图像和所述连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果，所述目标判定结果为所述目标连铸坯截面图像所对应的中心偏析等级判定结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史连铸坯截面图像和历史判定结果，获得连铸坯中心偏析判定模型，包括：将所述历史连铸坯图像作为输入数据，将所述历史判定结果作为输出数据，并输入神经网络模型中进行训练，得到连铸坯中心偏析判定模型。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标连铸坯截面图像之前，还包括：对所述目标连铸坯截面进行打磨、电解腐蚀。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标连铸坯截面图像之后，还包括：对所述目标连铸坯界面图像进行预处理。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标连铸坯界面图像进行预处理，包括：对所述目标连铸坯界面图像进行降噪、滤波以及二值化处理。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述目标连铸坯截面图像和所述连铸坯中心偏析判定模型，获得目标判定结果之后，还包括：将所述目标判定结果转化为数值结果；基于所述数值结果，在确定为连铸坯中心偏析时，对相应的连铸坯的连铸工艺参数进行优化。7.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泽鹏，于洋，王林，杨艳龙，倪有金，刘国梁，张亮亮，邓小旋，王畅，高小丽，刘文鑫，张栋，李高峰，王鑫鑫，刘君煜，
申请(专利权)人：北京首钢股份有限公司，
类型：发明
国别省市：