一种基于线扫描技术的带钢表面检测系统

介绍了用于热轧带钢的在线表面质量自动检测系统及其应用。该系统采用线扫描技术，综合应用多种阈值处理技术，实现表面缺陷的真正实时检测。经多个厂家使用，取得很好的效果。一般缺陷检出率达到95％以上，周期性不连续曲线也达到85％以上。     

带钢表面质量检测的新技术

一种新的带钢表面质量检测技术在国内许多钢铁企业的带钢生产线上逐渐开始应用。一些钢厂对已有的轧机进行改造时新增带钢表面质量检测功能，一些钢厂在新建的轧机上普遍配置表面质量检测功能。由于带钢处于较高速度的运动状态，并且测量环境相当恶劣，所以要准确检测到带钢上下表面的微小缺陷需要结合机、电、光和计算机等技术。     

高速冷连轧带钢表面质量在线检测系统开发与应用

针对高速冷连轧机组出口带钢运行速度高达1600m/min、安装空间小、油气污染严重的检测条件,采用先进的机器视觉检测技术,自主开发了一套带钢表面质量在线检测系统。研制了基于FPGA技术的专用图像处理板卡,解决了在线检测中带钢表面图像高速采集和处理的问题;提出了正压空气吹扫的成像关键部件清洁方法和采用水冷空调进行温度控制的方案,使系统具备长时间可靠运行的能力。检测系统经过改进和优化,能够稳定运行,并有效地检测孔洞、翘皮和划伤等缺陷。     

冷轧带钢表面缺陷图像处理与分析方法研究

为了提高带钢表面质量检测系统的运行效率及检测效果,提出了一套可用于在线应用的图像处理与分析方案。通过对在线采集到的图像数据进行拼接、预处理、图像分割等操作,简单、高效、准确地辨识出在线采集图像中的完整缺陷。     

提高酸洗带钢表面质量探讨

酸洗质量的好坏对冷轧带钢的表面质量具有决定性的作用。而酸洗温度，酸液浓度，带钢速度是决定酸洗质量的三要素，本文就如何提高酸洗带钢的表面质量进行了探讨。     

冶金青年科技英才

何永辉，男，生于1966年，籍贯吉林省乾安县。1996年7月毕业于哈尔滨工业大学，获工学博士学位，同年进入宝钢博士后工作站从事表面质量检测技术的研究。1998年正式加入宝钢研究院，成为一名科研人员。他成功地克服了多项科研难题，完成了多项科研任务，为企业产生了巨大的经济效益。在此期间，何永辉博士还创建了宝钢机器视觉项目团队，对宝钢带钢表面质量的提升起着日益重要的作用。     

基于5G工业专网的云化带钢表面质量检测系统研究与开发

随着5G、移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)、云平台技术的发展，超700 Mbps大上行5G专网已成功落户制造行业，这也促使工业非结构化实时数据参与云化产品质量分析成为可能。结合钢铁行业特点，阐述了基于终端层、网络层、云化层和模型层的5G+云表检技术框架。同时，针对5G工业专网下私有云表检系统给出了解决方案，重点介绍了系统多种实现方式、优化网络承载、分布式软件设计、多元化模型融合、流程化算法编排等方面的内容。最后介绍了鞍钢集团在5G工业专网下云化带钢表面质量检测系统的应用及发展情况。     

酸洗机组带钢表面发墨总是伯原因分析及其对策

针对酸洗后带钢表面发黑问题，提出了添加缓蚀改善此问题的方法，并对添加缓蚀剂报的试验效果进行了分析。     

热轧带钢氧化铁皮的形成与控制

分析了热轧带钢表面氧化铁皮的成因及形成机理,提出了消除氧化铁皮的措施及其效果。     

冷轧带钢表面质量自动监测系统的模式识别方法研究

研究了冷轧带钢表面质量自动监测系统的模式识别过程，包括特征的提取和选择，样本的获取，分类器的设计等。提取了缺陷的83个特征量，并且采用基于信息熵的特征选择方法对这些特征量进行了优化选择，构建了基于BP神经网络的分类器模型，通过现场采集的样本对其进行训练作测试，结果表明该分类器能够很好地识别6种常见的冷轧带钢表面缺陷。     

热镀锌清洗工艺探讨

对清洗工艺布置作了简要的介绍，重点从带钢表面清洗的原理、工艺控制及常见问题等几个方面进行了探讨，力求理论与实际紧密结合，能对实际生产有一定的指导意义。     

高质量带钢表面检查的双重组合技术

目前对扁平钢材的生产来说，其表面质量已成为其决定因素之。生产商正通过大量配置表面质量检查系统（SIS)来致力于提高质量。在过去的6年间，已安装了约180个SIS，而在6年前总共才装了30个这样的系统。使用这种检查系统后带来的优点，加上工艺原有的优势，使得带钢在送达用户之前，即在带卷生产车间就有了质量保证。     

保证带钢最佳表面质量的目测检验系统

为获得满意的带钢检验结果，尤其为了鉴别较小的缺陷，带钢的检验必须结合采用人工检验和自动检验系统，因此，奥钢联机电公司将开发表面质量目测检验系统作为其重要业务之一，迄今为不同品质和性能的钢材所配置的所有表面检验系统已证明能成功满足特殊的检验要求。     

直线型激光板形检测系统

介绍了一种新的基于激光、CCD成像技术和数字图像处理技术的非接触式板形检测系统,阐述了其工作原理,并将它与常用的板形检测装置对照。该系统可以实现实验室静态模拟测量,测量范围为0～30mm,测量误差小于±0 4mm。     

基于CCD图像传感器的表面质量检测技术的应用

介绍了基于CCD图像传感器的表面质量检测技术的系统硬件构成,软件构成,主要流程。经生产现场进行了3次钢板表面质量检测试验结果表明,基本可以实现对钢板缺陷在线自动检测,但仍需进一步搜集大量的各种缺陷样本以及大量正常钢板的样本,为钢板缺陷图像样本库和特征库的建立以及钢板缺陷检测软件的优化设计进一步积累经验。     

热轧带钢高压水除鳞系统的改造

针对武钢集团鄂钢公司热轧带钢厂高压水除鳞系统存在的除鳞效果不稳定、设备运行不稳定、维修费用高等问题,对热轧带钢高压水除鳞系统采取了一系列的改造措施,有效地降低了喷嘴的消耗量和高压水系统的检修时间,减少了带钢表面黑带的产生,保证了产品的质量。     

热轧薄板钢轧制周期内表面粗糙度变化规律的研究

带钢表面粗糙度是由轧机成品道次工作辊表面显微几何结构的压印形成的,为了解在一个轧制周期内钢板表面随轧制长度的变化规律以及轧辊辊面、不同厚度、钢种等对粗糙度的影响,选用HOMMEL TESTER T1000粗糙度仪,对SPHC、SDC01和SDC05钢种现场测量了带钢表面粗糙度的变化.结果表明,粗糙度随轧制长度的增加,中间有两个低谷;初始辊面的粗糙度中心部分较好,遗传到带钢的宽度方向上;粗糙度随带钢厚度的增加而增加;硬度越高的钢种粗糙度越好.根据试验结果,把一个轧制周期内的粗糙度分成不同等级,制定了轧制计划,应用表明,带钢的粗糙度在0.6～1.4μm,比原来降低了0.1～0.6μm.     

基于缺陷信息群决策的带钢表面质量评价方法

首先将带钢表面质量评价抽象为缺陷属性权重确知、属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题。然后针对实际生产中不同质检人员对表面质量评价结果存在某种偏离或趋势这一现象,合理综合多位质检人员的意见,定义了评价尺度区间,构造合成互补判断矩阵,求出该矩阵排序向量,对钢卷表面质量进行排序。最后给出实例,计算结果表明该方法可行、有效、易于计算且具有一定的推广性。     

轧辊喷砂工艺和激光压磨工艺之比较

本文简单地介绍了新型激光压磨工艺，并与传统的喷砂工艺相比较，各述优劣，以便为各钢铁厂家提供工艺选择的依据。     

冷轧带钢表面质量自动检测系统的在线应用研究

介绍一套在精整线上使用的冷轧带表面质量自动检测系统,该系统用在于在线检测划痕,折印,锈斑,辊印等常见的冷轧带钢表面缺陷。系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集图像的方式,并通过由LED光源构成的“暗场照明”方式实现对缺陷的检测,系统采用了并行计算机制和多线程机制,并对算法进行了优化,从而满足数据的实时处理要求。