一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法技术

本发明专利技术公开了一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，包括以下步骤：安装摄像头步骤：在彩涂机组入口段布设多个摄像头，并对摄像头的角度进行调整，使得彩涂机组入口位于多个摄像头的视频区域；组网步骤：将多摄像头通过网络进行组网，然后对多个摄像头进行时间调整，使得多个摄像头的时间同步，并依据多个摄像头的视角构建共享空间与世界坐标；校准步骤：对多个摄像头依次编序，并对每个摄像头初始化，然后对完成初始化的摄像头与世界坐标进行校准。本发明专利技术通过算法识别分析出异常状态，并能根据来料情况自动分析判断卡钢等穿带异常状态的几率，给出判断和辅助决策建议，最终实现降低入口段穿带异常发生几率，提高生产效率，节约维护成本。节约维护成本。节约维护成本。

【技术实现步骤摘要】
一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法


[0001]本专利技术涉及冶金工业
，具体涉及一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法。

技术介绍

[0002]彩涂钢板是在连续机组上以冷轧带钢，镀锌带钢（电镀锌和热镀锌）为基板，经过表面预处理（脱脂和化学处理），用辊涂的方法，涂上一层或多层液态涂料，化经过烘烤和冷却所得的板材，在彩涂钢板加工的过程中，需要使用冷轧彩涂机组进行加工。
[0003]如授权公告号为CN201610085913.7 公开了一种基于机器视觉的热处理钢带变形检测方法及装置，前置摄像机和后置摄像机分别获取钢带在矫直前和矫直后的图像信息然后将信息传输到处理器处理，处理器将图像信息进行对比分析得出矫直结果，将矫直结果汇报到矫直机，矫直机根据矫直结果自动调整矫直工艺参数。
[0004]在冷轧彩涂机组入口段进行穿带时，往往会出现带钢卡钢和堆钢的现象，在出现带钢卡钢和堆钢的现象前往往不能进行预测，导致冷轧彩涂机组需要经常的对带钢卡钢和堆钢的现象进行维护处理，进而降低了冷轧彩涂机组的工作效率，使得产品的生产效率降低。因此，亟需设计一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，以解决现有技术中的上述不足之处。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，包括以下步骤：安装摄像头步骤：在彩涂机组入口段布设多个摄像头，并对摄像头的角度进行调整，使得彩涂机组入口位于多个摄像头的视频区域；组网步骤：将多摄像头通过网络进行组网，然后对多个摄像头进行时间调整，使得多个摄像头的时间同步，并依据多个摄像头的视角构建共享空间与世界坐标；校准步骤：对多个摄像头依次编序，并对每个摄像头初始化，然后对完成初始化的摄像头与世界坐标进行校准；采集数据步骤：摄像头对经过彩涂机组入口的物料的画面进行拍摄，并自动形成速度、进度、位置参数，然后将参数与后台同步，并将同一时间内的彩涂机组运行参数一并记录到后台并同步；建立数据库步骤：后台依据物料参数和彩涂机组运行参数建立数据库；AI算法分析步骤：通过AI技术对数据库中数据进行筛选整理，通过算法识别分析出异常状态的相关性和关联性等规律；判断步骤：根据异常状态的相关性和关联性等规律，判断来料情况，并自动分析判断出穿带异常状态的几率，并给出判断和辅助决策建议。
[0007]进一步的，所述摄像头在穿带过程中实时跟踪穿带过程，监测带钢卡钢、堆钢等情况，并将同一时间内的物料的速度、进度、位置参数和机组运行参数等数据记录一并存储于数据库中。
[0008]进一步的，在所述AI算法分析步骤中，所述对数据库中数据进行筛选整理的方法为：通过AI算法计算出数据阈值：选择一些组的数据，并随机初始化各组数据的各自的中心点；计算每个数据点到中心点的距离，将距离中心点最近的数据点划分到一类中；计算出每一类中的中心点作为新的中心点，并重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。
[0009]根据获得的两类点，重新计算两类点中的质心重新将所有的点归到两个新的质心的其中之一， 重复上面的过程，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。
[0010]进一步的，在所述通过AI算法计算出数据阈值中，所述中心点是与每个数据点向量长度相同的位置，类的数量为预知数量，类的数量即为中心点的数量，所述质心为到该类所有点的距离最短的点。
[0011]进一步的，在所述AI算法分析步骤：所述AI算法包括线性回归算法、逻辑回归算法、支持向量机算法、决策树算法、随机森林算法和神经网络算法中的一种。
[0012]进一步的，所述AI算法分析步骤中：所述AI算法采用逻辑回归算法，对逻辑回归算法输入一个y，定义分成两类，并通过字段fcst记录了预测的分类结果。
[0013]进一步的，所述逻辑回归算法进行分析时，逻辑回归采用两个基本假设，第一个基本假设为假设数据服从伯努利分布；第二个假设是假设样本为正的概率是符合sigmoid函数输出的。
[0014]进一步的，所述逻辑回归算法通过对sigmoid函数进行梯度下降来不断逼近最优解，所述梯度下降法包括：随机梯度下降、批梯度下降和小批量梯度下降；进一步的，所述逻辑回归算法中，使用的损失函数包括一般有0
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1损失函数、平方损失函数、绝对值损失函数、对数损失函数、合页损失函数和极大似然函数中的任意一种。
[0015]进一步的，所述分类结果只有0和1，所述定义分成的两类分别为一类正常和一类异常，分类中多的是正常的，少的是异常的。
[0016]在上述技术方案中，本专利技术提供的一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，有益效果为：（1）本专利技术通过算法识别分析出异常状态，并能根据来料情况自动分析判断卡钢等穿带异常状态的几率，给出判断和辅助决策建议，最终实现降低入口段穿带异常发生几率，提高生产效率，节约维护成本。
[0017]（2）本专利技术通过逻辑回归算法对异常发生几率进行预测，使得模型的可解释性非常好，训练的速度通过堆机器进一步提高，资源占用小，尤其是内存，方便输出结果调整。
[0018]（3）本专利技术通过多个摄像头的安装，使得对彩涂机组入口段穿带异常进行检测时能够提供更多的数据，使得彩涂机组入口段穿带异常进行检测时更加的准确。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本专利技术一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法实施例提供的流程图。
[0021]图2为本专利技术一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法实施例提供的预测计算结果数据图。
具体实施方式
[0022]为了使本领域的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细介绍。
[0023]如图1
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2所示，本专利技术实施例提供的一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，包括以下步骤：安装摄像头步骤：在彩涂机组入口段布设多个摄像头，并对摄像头的角度进行调整，使得彩涂机组入口位于多个摄像头的视频区域；组网步骤：将多摄像头通过网络进行组网，然后对多个摄像头进行时间调整，使得多个摄像头的时间同步，并依据多个摄像头的视角构建共享空间与世界坐标；校准步骤：对多个摄像头依次编序，并对每个摄像头初始化，然后对完成初始化的摄像头与世界坐标进行校准；采集数据步骤：摄像头对经过彩涂机组入口的物料的画面进行拍摄，并自动形成速度、进度、位置参数，然后将参数与后台同步，并将同一时间内的彩涂机组运行参数一并记录到后台并同步；建立数据库步骤：后台依据物料参数和彩涂机组运行参数建立数据库；AI算法分析步骤：通过AI技术对数据库中数据进行筛选整理，通过算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，其特征在于，包括以下步骤：安装摄像头步骤：在彩涂机组入口段布设多个摄像头，并对摄像头的角度进行调整，使得彩涂机组入口位于多个摄像头的视频区域；组网步骤：将多摄像头通过网络进行组网，然后对多个摄像头进行时间调整，使得多个摄像头的时间同步，并依据多个摄像头的视角构建共享空间与世界坐标；校准步骤：对多个摄像头依次编序，并对每个摄像头初始化，然后对完成初始化的摄像头与世界坐标进行校准；采集数据步骤：摄像头对经过彩涂机组入口的物料的画面进行拍摄，并自动形成速度、进度、位置参数，然后将参数与后台同步，并将同一时间内的彩涂机组运行参数一并记录到后台并同步；建立数据库步骤：后台依据物料参数和彩涂机组运行参数建立数据库；AI算法分析步骤：通过AI技术对数据库中数据进行筛选整理，通过算法识别分析出异常状态的相关性和关联性等规律；判断步骤：根据异常状态的相关性和关联性等规律，判断来料情况，并自动分析判断出穿带异常状态的几率，并给出判断和辅助决策建议。2.根据权利要求1所述的一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，其特征在于，所述摄像头在穿带过程中实时跟踪穿带过程，监测带钢卡钢、堆钢等情况，并将同一时间内的物料的速度、进度、位置参数和机组运行参数等数据记录一并存储于数据库中。3.根据权利要求1所述的一种运用AI技术解决入口段穿带异常的方法，其特征在于，在所述AI算法分析步骤中，所述对数据库中数据进行筛选整理的方法为：通过AI算法计算出数据阈值：选择一些组的数据，并随机初始化各组数据的各自的中心点；计算每个数据点到中心点的距离，将距离中心点最近的数据点划分到一类中；计算出每一类中的中心点作为新的中心点，并重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止；根据获得的两类点，重新计算两类点中的质心重新将所有的点归到两个新的质心的其中之一， 重复上面的过程，直...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪洋，李碧，袁磊，路凤智，彭利顺，郭守春，徐静，乔建基，吴凤品，张利勇，王林，陈力帆，唐晓莉，王海东，陈素芳，秦坤坤，
申请(专利权)人：宝钢湛江钢铁有限公司，
类型：发明
国别省市：