面向热轧带钢表面缺陷检测的YOLOv5算法优化分析

单阶段目标检测网络YOLOv5在处理热轧带钢表面缺陷的特征提取与感受特征融合时存在一定不足。文章提出一种适用于热轧带钢表面缺陷检测的优化YOLOv5算法,该算法通过IOUK-means++算法调整Anchor聚类锚框设定,并增加Dynamic Head目标检测头,引入通道注意力机制(C3_CA),同时结合Hard Swish激活函数与WIoU_Loss边界框回归函数,有效提高热轧带钢表面缺陷检测的综合精度。由NEU-DET数据集测试结果表明,相较于单阶段YOLOv5算法融合结果,优化后的YOLOv5网络模型的均值平均精度(mAP)可提高至75.7%,且网络约束率可有效提升6.1%。上述优化YOLOv5算法对热轧带钢表面缺陷位置勘定、分类指向与影响评估具有有益参考,同时也为金属表面的高精度筛检提供重要支持。

基于知识图谱推理的热轧带钢产品质量缺陷追溯

热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识图谱将数据挖掘结果与工艺机理、专家经验等知识进行融合,进一步将图谱中表示工艺参数与质量参数依赖关系的子图映射到贝叶斯网络,推断不同工艺参数导致产品质量缺陷的后验概率。实际生产数据验证表明,针对不同生产工况,该方法能有效识别各个批次中导致质量缺陷的工艺参数,表现出良好识别率。

不同除鳞工艺对热轧带钢热镀锌质量的影响

目的研究酸洗、湿法抛丸技术(Eco-Pickled Surface,EPS)、EPS+纤维刷工艺(EPS+plus)和干抛丸4种不同除鳞工艺对Q235B热轧带钢热镀锌质量的影响机理和规律,并将EPS和EPS+plus工艺处理后的热轧带钢在带钢热镀锌生产线上试制,实现大规模生产。方法采用粗糙度轮廓仪测量4种表面除鳞处理后的Q235B钢板表面粗糙度,利用扫描电镜分析表面形貌及氧化皮残留情况。通过实验室热镀锌实验,观察镀锌层表面形貌,利用场发射电子探针(EF-EPMA)分析锌层截面形貌及成分面分布;通过折弯实验评定锌层结合力;去除表面镀锌层,计算锌消耗量,观察脱锌后表面抑制层形貌,并用能谱对其进行成分分析。将Q235B热轧带钢在鞍钢金固EPS生产线上进行EPS和EPS+plus处理后,分别在热镀锌生产线进行镀锌和镀锌铝镁工业试制,并对生产试制卷进行力学、折弯及杯突检测,以评定质量。结果酸洗、EPS、EPS+plus和干抛丸4种工艺处理后钢板表面粗糙度分别为1.4442、3.3305、2.3964、4.3388μm。EPS处理试样表面未发现有氧化铁皮的残留,EPS+plus处理试样仅有极少量的氧化铁皮残留。EPS和EPS+plus工艺处理钢板热镀锌试样基体与锌层之间均能形成连续较致密的抑制层,锌层结合力评为1级,且锌消耗量较小,分别为148.3、123.5g/m^(2)。结论EPS和EPS+plus工艺处理后钢板镀锌质量优于酸洗和干抛丸工艺,EPS和EPS+plus工艺处理后在热镀锌生产线上试制的实验卷满足镀锌质量要求。

基于混合多阶集成模型的非平衡热轧带钢凸度智能诊断

为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回归方法倾向于从多数类样本学习信息,而忽略了少数类的缺陷凸度。为了解决这一问题,本文提出了一个混合多阶集成模型(HMSEN)分类带钢凸度。首先,提出了一个新的采样方法,该方法结合了自适应采样(ADASYN)和重复编辑近邻样本(RENN)以强化对缺陷凸度的关注。随后,基于增加的数据,建立了一个多阶集成模型以提升分类精度。同时,通过分析不同基分类器的组合确定了最佳性能的混合多阶集成模型。实验结果表明,相比于其它采样方法,本文提出的采样方法更适合凸度数据集。此外,混合多阶集成模型的性能要优于现有回归方法和机理模型。因此,对于非平衡热轧带钢凸度智能诊断,本文提出的混合多阶集成模型是一种有效且鲁棒的方法。

轧制温度对SPHC热轧带钢氧化铁皮的影响

针对现场SPHC热轧带钢表面的麻点/坑缺陷,研究了干燥空气中SPHC热轧带钢在实际粗轧至精轧温度范围(830~1080℃)内的氧化行为,利用显微镜对氧化铁皮表面的起泡现象、氧化铁皮横截面的厚度与结构进行分析,预测了氧化铁皮厚度随氧化温度变化的规律.结果表明:当氧化温度为830~1080℃时,SPHC热轧带钢的氧化过程遵循抛物线规律,氧化铁皮厚度随氧化温度的升高而增加;当氧化温度830~930℃时,Fe_(3)O_(4) 层占比随氧化温度的升高而增加,板坯受氧化铁皮影响较小;当氧化温度为930~1030℃时,Fe_(3)O_(4) 层占比大于FeO层占比,氧化铁皮出现起泡现象;当氧化温度为1011℃时,氧化铁皮的增厚速率达到最大,此时氧化铁皮的变形性也最差,带钢极易产生麻点缺陷;适当增加粗轧后的除鳞水量、降低精轧开轧温度,以及关注初始道次轧辊表面质量,可有效避免SPHC热轧带钢表面的麻点/坑缺陷.

基于改进斑点鬣狗算法的热轧带钢负荷分配智能优化

针对热连轧过程中由于负荷分配不均匀导致板形控制效果不佳的问题,以传统的轧制机理为基础建立负荷分配均匀、板形良好的目标函数,分别采用斑点鬣狗算法和改进斑点鬣狗算法进行单目标和双目标的负荷分配的优化求解。结果表明,改进斑点鬣狗算法将末机架的相对凸度差从0.000 834 5降低到0.000 014 83和-0.000 026 34,且在允许的范围内,上游机架负荷分配合理,充分发挥了轧机的轧制能力。

Q195热轧带钢工艺优化对钢中夹杂物的影响

Q195钢材是天津市新天钢联合特钢有限公司热轧规格≤5 mm的带钢产品。Q195带钢冶炼采取直上工艺(转炉冶炼后不经过LF炉精炼),在连铸浇铸过程中存在可浇性较差及夹杂物过多的问题。通过分析原因及必要的工艺改进,采用铝块和硅铝钙复合脱氧的冶炼工艺,选取的试样中,30 mm^(2)单位面积上,新工艺钢中的平均夹杂物总量比原工艺钢中的减少了68.4%,新工艺的氧化物夹杂平均值比原工艺的减少70.5%;直径<3μm、3~5μm、5~7μm和>7μm的夹杂数量,新工艺的分别比原工艺的减少了58.3%、85.4%、64.1%和98.7%,新工艺显著降低了钢中的夹杂物数量和尺寸,提高了钢水的可浇性及钢水的纯净度。

热轧带钢跑偏原因分析及控制措施

针对某1250 mm热连轧生产线在精轧机轧制时经常出现带钢跑偏轧破、轧废的现象,从温度控制、粗轧板形控制、轧辊不均匀磨损、轧辊冷却水、轧制润滑、轧机间隙、设备对中等方面进行逐一排查整改,最终将跑偏降级轧废控制在合理范围内。

热轧带钢表面质量缺陷的原因分析和应对

热轧带钢是工程施工中常用的金属材料,在汽车制造、船舶制造、机械制造等行业中得到广泛应用。但在生产过程中,由于对钢材品质的要求越来越高,热轧带钢的表面质量问题也开始日益受到重视。若热轧带钢表面出现严重缺陷问题,不但会降低产品的外观品质,而且还会降低产品的机械性能、耐蚀性,甚至直接导致材料出现失效,研究热轧带钢生产过程中出现的各种问题,探讨解决表面缺陷的应对措施,对提高热轧带钢产品质量,提高产品实际使用价值有着十分重要的意义。

热轧带钢麻面产生原因分析及控制措施

针对供冷轧用热轧带钢表面出现麻坑、麻面问题,文中结合德龙钢铁有限公司1250mm热轧生产线实际生产状况和机组情况,通过修订工艺制度、提高轧辊冷却水压力、启用机架带钢冷却水、调整水嘴型号和角度、改善轧辊材质等措施,有效的控制和减少了热轧低碳带钢的麻坑缺陷。

热轧带钢镰刀弯产生原因与控制

热轧带钢是重要的钢铁产品,热连轧是热轧带钢生产的主要方式之一,其中带钢镰刀弯是热轧产线的一个重要指标。实际热轧带钢生产中,成品带钢头部和尾部都会产生镰刀弯,对后续的卷取工艺造成不利因素,对成品质量也起到了重大的影响,同时易导致轧制跑偏产生的废钢事故。本文主要对热轧生产中出现的镰刀弯的原因和相应控制手段进行阐述,为进一步提高轧制的稳定性和产品质量,积累一定经验。

热轧带钢冷却系统探讨

热轧带钢层流冷却过程是热轧生产成品之前的最后一道重要工序,直接决定了带钢产品质量。带钢卷取温度是影响热轧带钢组织性能的关键因素,是决定成品带钢加工性能、力学性能的重要参数之一,与带钢最终质量密切相关。主要介绍一种新型热轧带钢冷却系统,新型冷却系统由传统层流冷装置和快速冷却装置组成,新型冷却系统具有冷却均匀、冷却效率高、冷却速度快、冷却装置制造工艺简单、维护方便等优点,快速冷却装置与传统冷却装置组合使用时可以实现多种冷却模式,可以有效控制冷却过程使带钢组织细晶强化、析出强化和相变强化以提高带钢力学性能、综合性能,减少能源的消耗,简化生产工艺,为开发钢材新品种创造有利条件。

热轧带钢层流冷却过程中温度与相变耦合预测模型

建立了温度与相变耦合有限元模型,对带钢轧后冷却过程中带钢厚度和宽度方向的温度场进行了模拟计算.建模过程中,考虑带钢的各金相组织的密度、导热系数、比热容等物性参数为温度的函数,取各相的线性平均值用于计算.根据连续等温转变实验曲线,采用Avrami方程和Scheil可加性法则计算带钢相变潜热,实现温度和相变耦合求解.计算结果表明,带钢经过层流冷却后,沿厚度方向存在着一定的温差,带钢温度沿宽度方向分布不均匀,和现场实测结果吻合.

热轧带钢在冷却过程中的内应力解析

针对热轧带钢的冷却过程 ,开发了温度、相变和内应力的耦合解析模型。该模型采用有限元法 ,同时考虑了相变的温度依存性、相变潜热、相变膨胀和热膨胀。通过该数值解析模型 ,能够模拟热轧带钢在冷却过程中温度—组织—内应力的演变过程 。

热轧带钢表面缺陷在线检测的方法与工业应用

热轧带钢表面的温度高,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,与冷轧带钢的表面存在着很大的差别。将线阵CCD摄像机作为图像采集装置,用绿色激光线光源作照明,通过窄带滤色镜滤除钢板表面的辐射光,从而提高了缺陷对比度。根据热轧带钢表面的特点提出新的缺陷检测与识别算法流程,通过增加4种不同类型的缺陷检测步骤,去除了大量由水、氧化铁皮等造成的伪缺陷,在保证缺陷检出率的同时,减小缺陷的误识率。经在线应用,该方法可以满足在线检测的要求,缺陷的检出率达95%以上,识别率达85%以上。

热轧带钢层流冷却温度控制模型的应用分析

在带钢热轧后的冷却过程中,热轧带钢卷取温度的数学模型是至关重要的。介绍了某热轧带钢厂的卷取温度控制数学模型,针对传统的热轧带钢层流冷却卷曲温度控制中数学模型的固有缺陷,分别采用了差分方程和有限元数值模拟的方法,建立带钢厚度方向上的温度场。对测得的数据进行了分析,结果表明:在考虑带钢与介质的热交换的同时再考虑带钢内部的热传导大大提高模型的预报精度,为定量地描述计算值与实测值之间的偏差提供了依据。

热轧带钢表面氧化层实测分析

实测分析了热轧带钢表面氧化层的基本构成和厚度分布情况 ,为优化酸洗工艺 ,提高冷轧成品表面质量提供技术依据。

热轧带钢高铬铸铁轧辊表面氧化膜研究与应用

为了解决精轧机组轧辊表面氧化膜引起的带钢表面氧化铁皮细孔质量问题 ,利用扫描电镜、光学显微镜、显微硬度计及能谱仪等对高铬铸铁轧辊表面氧化膜形成及脱落进行了研究 ,提出了控制氧化膜脱落减少氧化铁皮细孔的方法 ,在生产实践中收到良好的效果。

应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能

针对Q235B热轧带钢性能预测系统,提出一种回归分析和神经网络相结合的方法来预测其力学性能.首先,测量材料最终相的组成与铁素体的晶粒度,应用多重回归分析的方法,建立成分、相体积分数、晶粒尺寸与抗拉强度、屈服强度、延伸率的对应关系.另一方面,采用BP神经网络方法,结合相变动力学模型的计算数据,通过大量数据的自学习训练,完成神经网络模型对抗拉强度、屈服强度、延伸率的预测.预测结果表明,应用神经网络和回归分析方法,具有较高的预测精度.

精轧区热轧带钢温度场的数值模拟

通过对带钢热连轧过程传热关系的分析,利用有限差分法建立了带钢三维温度场的数值计算模型。结合攀枝花钢铁集团公司热轧生产线的实际条件,利用该模型模拟了精轧区带钢的温度场,并与实测结果进行了比较,验证了模型的可靠性。在此基础上,讨论了终轧厚度和轧制速度对带钢温度场的影响,为改进和优化轧制工艺提供了理论依据。