王偉寧 高安東

摘 要：板坯照核系統(tǒng)設(shè)置于加熱爐裝鋼側(cè)，通過字符、圖片識別技術(shù)將入爐板坯信息與軋制信息配對，實現(xiàn)軋鋼與煉鋼數(shù)據(jù)的匹配，具備了成品至煉鋼的過程數(shù)據(jù)追溯能力，在提升加熱爐區(qū)自動化水平的同時對產(chǎn)品質(zhì)量的管控起到關(guān)鍵作用。

關(guān)鍵詞：板坯照核;加熱爐;匹配

Abstract：The slab inspection system is set at the steel loading side of the heating furnace. Through character and picture recognition technology， the information of incoming slab and rolling information are matched to realize the matching of steel rolling and steel-making data. It has the ability to trace the process data from finished products to steel-making， and plays a key role in improving the automation level of the heating furnace area and controlling the product quality.

Key words： slab photo nuclear? ?Heating furnace? match

1 前言

國內(nèi)鋼鐵行業(yè)傳統(tǒng)熱連軋占比80%以上，工藝布局含加熱爐、爐后除磷、粗軋機、熱卷箱、飛剪、精軋前除磷、精軋機、大型儀表、層流輥道、地下卷取機及運輸鏈組成。加熱爐負責(zé)將連鑄板坯加熱爐至工藝溫度值，保證軋線生產(chǎn)及產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定。

板坯照核系統(tǒng)設(shè)置于加熱爐裝鋼側(cè)，安裝在加熱爐前A1輥道處，當鋼坯在A1輥道上時，進行照核識別，匹配數(shù)據(jù)，解碼鋼坯長度、寬度、板坯號，鑄坯異常等信息，并將數(shù)據(jù)傳送給生產(chǎn)控制計算機系統(tǒng)。

2板坯照核系統(tǒng)主要設(shè)備及功能簡介

2.1 板坯智能識別

板坯運行到相機視角范圍內(nèi)，觸發(fā)相機對板坯側(cè)面的噴碼圖片進行抓拍，相機配置千兆網(wǎng)口，可將抓拍的板坯圖片發(fā)送到加熱爐區(qū)跟蹤服務(wù)器保存和識別。字符識別系統(tǒng)（OCR）對數(shù)據(jù)信息進行定位、字符分割、字符識別等一系列處理，輸出坯號識別結(jié)果，通過一段時間訓(xùn)練，相機識別精度逐步提升。智能相機識別錯誤或者識別率還未達到百分之百前，預(yù)留人工選擇接口，系統(tǒng)根據(jù)人工選擇的板坯號進行匹配。

2.2 板坯稱重及檢測裝置

加熱爐上料輥道設(shè)置板坯稱重機激光檢測裝置，負責(zé)對板坯重量及尺寸進行測量，配套系統(tǒng)負責(zé)數(shù)據(jù)處理，同時實現(xiàn)加熱爐前板坯的跟蹤與定位。

2.3識別系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

加熱爐操作臺設(shè)置計算機網(wǎng)絡(luò)設(shè)備終端，負責(zé)連接識別系統(tǒng)與爐區(qū)PLC控制器，同時通過光纜與計算機室連接實現(xiàn)與二級系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)互通。軋線二級系統(tǒng)負責(zé)接收軋制計劃與生產(chǎn)實績上傳。

3 圖像識別技術(shù)

加熱爐裝鋼側(cè)板坯溫度0～800℃范圍，板坯照核系統(tǒng)要求在板坯不同溫度區(qū)間實現(xiàn)板坯號的精準識別，實現(xiàn)后續(xù)的板坯數(shù)據(jù)匹配等工作，因此高溫物體字符及圖像識別精度、圖像學(xué)習(xí)算法要求極高，以保證板坯照核系統(tǒng)的投用率及識別率。

3.1 字符處理

字符識別系統(tǒng)的識別算法采用字符區(qū)域跟蹤模塊以及字符識別模塊組成，可實現(xiàn)以下字符的識別：（1） “0、1、2、3、4、5、6、7、8、9”阿拉伯數(shù)字;（2）“A、B、C、D、E、F、C、H、I、J、K、L、M、N、O、P、0、R、S、T、 U、V、W、X、Y、Z”二十六個英文字母。

目標跟蹤采用one-stage目標檢測模型進行字符的定位及預(yù)分類，分別對多維特征進行錨點框的設(shè)定，通過對預(yù)設(shè)框進行分類得到目標區(qū)域，再進行目標框的歸一損失計算，達到進行字符區(qū)域的提取的目的。

3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用CNNs

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由兩部分組成，一部分是特征提取（卷積、激活函數(shù)、池化），另一部分是分類識別（全連接層），下圖便是著名的手寫文字識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

3.2.1 圖像輸入

具備感受野：有別于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖片全部識別感知，只需要對局部進行感知，然后在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。

3.2.2 特征提取

CNNs識別圖片的各種形態(tài)變化作為關(guān)鍵因子。

3.2.3 卷積

CNNs嘗試對原圖中的每一個位置進行識別，逐一過濾、匹配的過程。

CNNs為提高效率的手段，將輸入圖像進行縮小，減少像素信息，保留重要信息。

3.2.4 全連接層

根據(jù)全連接層權(quán)重以及深度網(wǎng)絡(luò)計算出來的結(jié)果，進行加權(quán)求和，得到各個結(jié)果的預(yù)測值，然后取值最大的作為識別的結(jié)果。在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起到分類器的作用，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過全連接層對結(jié)果進行識別分類。

4 差異分析

5 結(jié)束語

加熱爐板坯照核技術(shù)的應(yīng)用，使煉鋼與軋鋼板坯數(shù)據(jù)完成貫通，產(chǎn)品質(zhì)量異議及數(shù)據(jù)回查可追溯至連鑄、精煉及轉(zhuǎn)爐區(qū)域，有效支撐了生產(chǎn)過程工藝數(shù)據(jù)的管控。

智能化技術(shù)的應(yīng)用在提升爐加熱爐區(qū)自動化水平的同時有效降低了人力

參考文獻：

[1].涂豫.基于貝葉斯卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)增強的SAR圖像目標分類方法[J]. 探測與控制學(xué)報.2020.

[2].莫爵賢.基于圖像處理技術(shù)的標志字符識別檢測系統(tǒng)[J]. 機械制造.2020.

作者簡介：王偉寧（1986.2-），男（漢族），日照鋼鐵有限公司 電控處.

（日照鋼鐵有限公司? 山東 日照? ?276806）