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热轧带钢表面缺陷自动判定系统及其应用

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带钢表面缺陷形成机理复杂、发生频次高,对成品质量的影响大,是最重要、最难控制的质量指标之一.针对当前卷积神经网络模型存在系统消耗大、处理时间长、无有效特征输出,以及热轧带钢表面缺陷数据量庞大、伪缺陷众多,不能及时、准确地判断其表面缺陷的问题,基于卷积神经网络深度学习技术,开发了一种带钢表面缺陷自动判定系统.介绍了该系统中在线采集模块、多通道结合分析模块、典型特征提取模块、缺陷严重性细化分类模块、缺陷自动评审模块的功能,缺陷分类准确率约90％,可以实现热轧带钢表面缺陷的快速、准确分类及自动判定.
Automatic judgment system for surface defects of hot rolled strip and its application

hot rolled stripsurface defectconvolutional neural networkdeep learningdefect classificationautomatic judg-ment

付光、焦会立、吴耐、吴强、彭纯琪、吴冰

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北京首钢股份有限公司,河北 唐山 064404

北京首钢自动化信息技术有限公司,北京 100043

热轧带钢 表面缺陷 卷积神经网络 深度学习 缺陷分类 自动判定

2023

10.13228/j.boyuan.issn1003-9996.20230317

轧钢
中国钢研科技集团有限公司

轧钢

CSTPCD北大核心
影响因子：0.881
ISSN：1003-9996
年,卷(期)：2023.40(3)
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