冷轧卷板板形在线监测与缺陷识别评价系统设计

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近年来,随着钢铁行业飞速发展,我国钢铁产量逐年增加。但是在精密板材轧制和控制方面,缺乏先进的加工与检测技术,导致我国在成品钢材领域缺乏国际竞争力。为了促进冷轧产业向信息化高端领域转型,提高卷板的生产效率和质量,本论文把实现冷轧工艺的自动化、智能化控制和高精度板形检测作为目标,研究设计了冷轧板形数据实时显示和识别评价软件系统,对用户提供板材质量可视化显示、智能评价和缺陷识别等多种服务。主要研究内容包括:首先,对冷轧卷板检测存在的问题进行深入探讨,根据冷轧生产实际,进行需求分析和系统业务划分,并明确所需的软硬件相关技术。其次,依据板形检测数据处理要求,选取了UDP与硬件采集电路进行通信,通过事务存储数据,并对系统并发编程进行详细说明,使用线程池对其集中管理。再次,对轧制板形检测原理进行了深入分析,根据板形与检测仪间的受力数学模型,实现了对板形的标准化质量表示和评价。并对板形多项式拟合分析和BP神经网络缺陷分类原理进行了研究。最后,设计完善了板形采集评价中央管理平台,完成了包括数据预处理和可视化显示、多维度数据分析、通信协议集开发、模式识别、软件界面美化和系统运维功能。并在板形综合检测平台上进行了实验测试。本论文设计实现的板形检测评价系统化解决方案,经过实验验证具有准确地监测和一定的专业评价分析能力。该研究工作一方面避免了用户使用繁琐的数据处理获取板形信息的不确定性,另一方面有效提高冷轧工艺信息的反馈率,保证闭环控制的时效性,具有广泛的实用前景和重要的参考价值。
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