CN104923576A - 热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置 - Google Patents

热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN104923576A
CN104923576A CN201410097252.0A CN201410097252A CN104923576A CN 104923576 A CN104923576 A CN 104923576A CN 201410097252 A CN201410097252 A CN 201410097252A CN 104923576 A CN104923576 A CN 104923576A
Authority
CN
China
Prior art keywords
roll
roll surface
roller surface
camera
roller
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201410097252.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104923576B (zh
Inventor
杨军
张仁其
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Baoshan Iron and Steel Co Ltd
Original Assignee
Baoshan Iron and Steel Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Baoshan Iron and Steel Co Ltd filed Critical Baoshan Iron and Steel Co Ltd
Priority to CN201410097252.0A priority Critical patent/CN104923576B/zh
Publication of CN104923576A publication Critical patent/CN104923576A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104923576B publication Critical patent/CN104923576B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本发明是一种热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,包括二组轧辊辊面拍摄系统、轧辊辊面评级系统;轧辊辊面拍摄系统设置在换辊小车轨道的两侧,每组轧辊辊面拍摄系统包括检测机构和拍摄机构;轧辊辊面评级系统包括图像管理系统和评级系统;图像管理系统对由辊面拍摄系统传递来的摄取辊面图像进行处理,通过图像管理程序将辊面图像特征进行表征和数据化处理,并将辊面信息数据传给辊面评级系统;辊面评级系统,预设置有辊面标准图谱和辊面等级,由图像处理系统处理后的下机辊面图像与轧辊辊面标准做对比训练和学习,自动给出需要评级的辊面等级,同时将本套轧辊的判定等级信息传递给轧辊管理系统进行记录。本发明避免了人工目测评价的不准。

Description

热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置
技术领域
本发明涉及一种热轧工作辊的辊面自动检测装置,具体说涉及一种在热轧产线上对精轧工作辊下机辊辊面等级的自动检测装置。
背景技术
高速钢轧辊由于工作层内含有较多的合金元素W、Cr、Mo、V等,这些高硬度碳化物的存在,使其物理性能、耐磨性能等都优于常规轧辊;同时高速钢轧辊在使用中轧辊表面会产生氧化膜,其氧化膜的生成速度要快于常规轧辊,这样就能明显地降低轧辊初期的磨损;此外,氧化膜的出现还可降低带钢与轧辊表面的摩擦,防止轧辊粘钢,提高轧辊的使用寿命。所以在热连轧机上使用高速钢轧辊,能提高轧辊的使用寿命,并改善带钢表面质量,提高生产线作业率。
虽然高速钢轧辊具有磨损小、耐磨性好等特点,但由于每次轧制的品种及规格都不同,以及各个品种规格的带钢精轧在每个机架上的轧制负荷存在一定的差异,最终每次下机的轧辊辊面状态也不同。因此对于下机辊面,目前是按照辊面的状态、氧化膜剥落的情形由人工对辊面进行观察后参考标准辊面等级标准作相应等级的评判,并对相应辊号的轧辊辊面等级在轧辊管理系统中做记录,以便对于轧辊使用情况的跟踪和追溯。现有的热轧精轧工作辊辊面评级和使用流程如图4所示。
由于高速钢轧辊每次使用后磨损量很小,所以结合实际使用要求高速钢轧辊能重复多次上机使用。但在重复上机使用的过程中就存在一些问题:因某些钢种对于带钢表面要求非常高,若上机辊面存在一定程度的剥落情形,则可能会影响到带钢实物的表面质量,所以每次新轧制计划所使用的轧辊,都需要由人工提前对于轧辊的辊面进行确认,即需要对轧辊管理系统中的上机辊面登记信息作确认。由于轧辊是累计多次使用的,所以若轧辊未达到需要磨削的程度则本次上机的轧辊就不进行磨削,即本次上机轧辊的辊面等级为该套轧辊前一次上机使用后下机的轧辊辊面等级。
同时为保证轧辊每次使用过程中相关信息的准确性与完整性,在每次轧辊下机时先由轧线操作人员参照轧辊辊面的标准图谱,对下机辊面进行评级,并在轧辊管理系统中做好相应的记录;同时由磨辊工作人员对同一套轧辊再次进行辊面的评级与确认,最终确定本套轧辊的辊面等级情况。但在辊面评级的过程中,因个人技能水平、观察角度、现场环境、评价倾向等存在个体的差异,即此时受到了人为主观因素的影响。
此外,对同一套下机轧辊有时会出现两方人员对辊面评级出现不同等级的情况。若双方对同一套轧辊的下机辊面评级出现不同的情形,则对轧辊的正常周转使用就造成了影响,不能满足正常的生产需求,并最终可能会对带钢产品的实物质量也构成影响。
鉴于上述因素,目前由于参与评级的人员个体差异和外界环境因素等客观条件的制约,对下机轧辊的辊面做出准确客观的评级存在一定难度。国内外目前也无直接可以购买和使用的自动评级装置,这就需要研发一种对下机轧辊能自动评级的方法,以满足现场正常稳定生产的需要。
发明内容
本发明的目的是提供一种热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,可对精轧工作辊辊面状态进行准确客观的评价以及完整的记录,以避免对下机轧辊辊面状态人工目测评价的不准。
为实现上述目的,本发明的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,包括二组轧辊辊面拍摄系统、轧辊辊面评级系统;其中,轧辊辊面拍摄系统设置在换辊小车轨道的两侧,每组轧辊辊面拍摄系统包括检测机构和拍摄机构;轧辊辊面评级系统包括图像管理系统和评级系统;图像管理系统对由辊面拍摄系统传递来的摄取辊面图像进行处理,通过图像管理程序将辊面图像特征进行表征和数据化处理,并将辊面信息数据传给辊面评级系统;辊面评级系统,预设置有辊面标准图谱和辊面等级,由图像处理系统处理后的下机辊面图像与轧辊辊面标准做对比训练和学习,自动给出需要评级的辊面等级,同时将本套轧辊的判定等级信息传递给轧辊管理系统进行记录,便于后期的跟踪与管理。
每组检测机构包括检测箱体和光栅,检测箱体设置在垂直工作辊换辊小车运行方向,光栅具有焦距调节装置,与工作辊换辊小车运行方向相垂直地设置于检测箱体内。
拍摄机构包括相机、相机框架、对焦电机、皮带机构,对焦电机根据不同辊径的轧辊,驱动皮带机构使皮带转动来带动相机框架移动和调整,以确保相机拍摄对焦的焦距位置准确;相机框架安装在检测箱体内的中部框架上,并通过固定在皮带上的驱动块跟随对焦电机的位置驱动控制;
每一组检测机构还包括:轧辊位置信号传感器、照明装置、PLC,PLC根据轧辊位置检测信号,产生相机拍摄触发脉、冲以完成拍摄控制,并向图像管理程序反馈工作状态。
工作状态包括相机实时位置、限位开关信号的信息。
本发明的有益效果是:能够通过对精轧下机工作辊辊面情况的自动检测拍照、记录和评级,准确的将轧辊信息传递到轧辊管理系统中,对下机轧辊做分级记录和客观的评估,不再依赖于人员的专业技能,对整个轧辊的使用历程做客观的评价和完整的记录,为轧辊的重复上机使用提供客观依据,并能根据轧制品种选择性的使用相应辊面等级的轧辊,有效的避免了因上机轧辊因辊面等级不符合要求而导致的一系列质量损失。
附图说明
图1是本发明一个实施例的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置的轧辊辊面拍摄机构在线装配示意图;
图2是本发明一个实施例的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置的流程示意图;
图3是本发明的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测的流程图;
图4是现有的热轧精轧工作辊辊面检测使用流程图。
具体实施方式
为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。首先需要说明的是,本发明并不限于下述具体实施方式,本领域的技术人员应该从下述实施方式所体现的精神来理解本发明,各技术术语可以基于本发明的精神实质来作最宽泛的理解。图中相同或相似的构件采用相同的附图标记表示。
本发明的一种热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,可对精轧工作辊辊面状态进行准确客观的评价以及完整的记录,以避免对下机轧辊辊面状态人工目测评价的不准。
如图1至图3所示,本发明一个实施例的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,包括二组轧辊辊面拍摄系统1(图中显示一组)、轧辊辊面评级系统2。轧辊辊面拍摄系统1设置在换辊小车轨道3的两侧,每组轧辊辊面拍摄系统1包括检测机构4和拍摄机构5。每组检测机构4包括检测箱体4a和光栅4b,检测箱体4a设置在与工作辊换辊小车6运行方向(如图中箭头方向)相垂直的方向上,检测箱体形成有多个工作孔4d。光栅具有焦距调节装置4c,与工作辊换辊小车6运行方向相垂直地设置于检测箱体4a内。拍摄机构5包括对焦电机5a、皮带机构5b、相机框架5c。对焦电机5a根据不同辊径的轧辊7,驱动皮带机构5b使皮带转动来带动相机框架5c移动和调整,以确保相机拍摄对焦的焦距位置准确;相机框架安装在检测箱体4a内的中部框架4a’上,并通过固定在皮带上的驱动块5b’跟随对焦电机的位置驱动控制。轧辊辊面评级系统2包括图像管理系统和评级系统(未标示);图像管理系统对由辊面自动拍照系统1传递来的摄取辊面图像进行处理,通过图像管理程序将辊面图像特征进行表征和数据化处理,并将辊面信息数据传给辊面评级系统;辊面评级系统,预设置有辊面标准图谱和辊面等级,由图像处理系统8处理后的下机辊面图像与轧辊辊面标准做对比训练和学习,自动给出需要评级的辊面等级,同时将本套轧辊的判定等级信息传递给轧辊管理系统9进行记录,便于后期的跟踪与管理。每一组检测机构4还包括:相机、轧辊位置信号传感器和照明装置;PLC,根据轧辊位置检测信号,产生相机拍摄触发脉冲以完成拍摄控制,并向图像管理程序反馈工作状态。工作状态包括相机实时位置、限位开关信号详细信息。
精轧轧辊辊面自动检测装置,能够通过对下机轧辊辊面状态的获取,即自动对下机轧辊的辊面状态进行信息的摄取,然后通过与系统中标准的辊面图谱做对比分析,由系统自动做出相应的评价,给出下机辊面的辊面等级,并自动录入轧辊管理系统9中,不再依赖于人员的主观评判和技能水平的提高,可提供对于每次下机轧辊的辊面状态进行准确客观的评价以及完整的记录,避免完全依靠人工目测来完成辊面等级的评价,减少因人员差异造成的评级不准的现象,以及因对辊面评级不准而造成轧辊使用工作层的浪费或对带钢表面实物质量造成影响。
以下对上述实施例的机构各部分的细节和作用作进一步的说明,以便更清楚理解本发明的特点和优点。
1、轧辊辊面拍摄系统1:
轧辊辊面拍摄系统1设置在换辊小车轨道3的两侧,位置如图中1所示。每一组拍摄系统1包括检测机构4和拍摄机构5。
检测机构4,主要由检测箱体4a和光栅4b组成:检测箱体4a本体,为封闭的框架结构,用于安装检测机构的相关单元器件,设置在与工作辊换辊小车6运行方向相垂直的方向上,带若干工作孔4d;焦距调节装置4c,在垂直于工作辊换辊小车6运行方向设置于检测箱体4a内,并通过所述检测箱体内的中部框架固定。
拍摄机构5包括:对焦电机5a,能够根据不同辊径的轧辊7,驱动皮带机构5b来移动相机框架5c;皮带机构5b,通过驱动皮带转动带动相机框架5c移动和调整,确保相机(未标示)拍摄对焦的焦距位置准确;相机框架5c,用于相机安装,安装在检测箱体内的中部框架4a’上,通过固定在皮带上的驱动块5b’,来跟随对焦电机5a的位置驱动控制。
每一组检测机构4还包括:相机、轧辊位置信号传感器和照明装置(未标示)等工作机构;控制PLC(未图示),能够根据轧辊位置检测信号,产生相机拍摄触发脉冲,完成拍摄控制,并向图像管理程序反馈工作状态,比如相机实时位置、限位开关信号等详细信息。
根据本发明,辊面自动拍摄系统1的工作过程包括以下步骤:当轧辊7正常下机时,由换辊小车6将轧辊拉至磨辊车间,在轧辊7运行至轧辊辊面拍摄系统1位置处,通过检测机构4中的光栅4b检测到轧辊的具体位置,产生轧辊位置检测信号,并向拍摄机构5中的相机发脉冲,随即拍摄机构5中的相机对轧辊7进行自动对焦与拍摄,并将所拍摄的照片向图像管理程序反馈。
2、轧辊辊面评级系统2
辊面评级系统2由图像管理系统和评级系统(未标示)组成。由辊面自动拍照系统1摄取辊面图像,如图1所示,将拍摄的辊面图像传递给图像处理系统8,再传到图像管理系统进行处理,如图2所示,通过图像管理程序将辊面图像特征进行表征和数据化处理,并将辊面信息数据传给辊面评级系统,由辊面评级系统自动评级后的传给轧辊管理系统9做记录。
辊面评级系统2,预设置辊面标准图谱和辊面等级,由图像处理系统8处理后的下机辊面图像与轧辊辊面标准做对比训练和学习,自动给出需要评级的辊面等级,同时将本套轧辊的判定等级信息传递给轧辊管理系统进行记录,便于后期的跟踪与管理。
利用轧辊管理系统9的信息,做出辊面使用条件的判断:继续上机使用或轧辊下机磨削处理,并将判定等级信息做为下次针对不同品种上机使用的先决条件。
采用本发明的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置进行检测、自动评级、管理的过程如图3所示。
本发明申请由于采用了以上技术方案,使之与现有技术相比,具有以下优点和积极效果:
本发明的一种精轧轧辊辊面自动检测装置,能够通过对精轧下机工作辊辊面情况的自动检测拍照、记录和评级,准确的将轧辊信息传递到轧辊管理系统中,对下机轧辊做分级记录和客观的评估,改变目前轧需要依靠人工目测以及容易出现误判等现状,对整个轧辊的使用历程做准确客观的评价和完整的记录,为轧辊的重复上机使用提供客观依据,并能根据轧制品种选择性的使用相应辊面等级的轧辊,有效的避免了因上机轧辊因辊面等级不符合要求而导致的一系列质量损失。
另外,本发明提供的一种精轧轧辊辊面自动检测装置,能够利用对下机辊面做出的客观评价结果,及时调整轧辊后续使用的条件,有利于结合实际生产品种的要求,选择出适合上机的轧辊,做到因材备辊,不仅利于热轧产品质量的控制,还有利于发挥出每支轧辊的最大效用,减少轧辊的非必要磨损损耗。本发明技术方案可在钢铁行业热轧相关产线投入使用,具有很大的应用推广价值。
应理解,在阅读了本发明的上述讲授内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.一种热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,其特征在于,包括二组轧辊辊面拍摄系统、轧辊辊面评级系统;其中,轧辊辊面拍摄系统设置在换辊小车轨道的两侧,每组轧辊辊面拍摄系统包括检测机构和拍摄机构;轧辊辊面评级系统包括图像管理系统和评级系统;图像管理系统对由辊面拍摄系统传递来的摄取辊面图像进行处理,通过图像管理程序将辊面图像特征进行表征和数据化处理,并将辊面信息数据传给辊面评级系统;辊面评级系统,预设置有辊面标准图谱和辊面等级,由图像处理系统处理后的下机辊面图像与轧辊辊面标准做对比训练和学习,自动给出需要评级的辊面等级,同时将本套轧辊的判定等级信息传递给轧辊管理系统进行记录,便于后期的跟踪与管理。
2.根据权利要求1所述的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,其特征在于,所述拍摄机构包括相机、相机框架、对焦电机、皮带机构,对焦电机根据不同辊径的轧辊,驱动皮带机构使皮带转动来带动相机框架移动和调整,以确保相机拍摄对焦的焦距位置准确;相机框架安装在检测箱体内的中部框架上,并通过固定在皮带上的驱动块跟随对焦电机的位置驱动控制。
3.根据权利要求1所述的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,其特征在于,每组检测机构包括检测箱体和光栅,检测箱体设置在垂直工作辊换辊小车运行方向,光栅具有焦距调节装置,与工作辊换辊小车运行方向相垂直地设置于检测箱体内。
4.根据权利要求3所述的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,其特征在于,每一组检测机构还包括:轧辊位置信号传感器、照明装置、PLC,PLC根据轧辊位置检测信号,产生相机拍摄触发脉冲以完成拍摄控制,并向图像管理程序反馈工作状态。
5.根据权利要求4所述的热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置,其特征在于,所工作状态包括相机实时位置、限位开关信号的信息。
CN201410097252.0A 2014-03-17 2014-03-17 热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置 Active CN104923576B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410097252.0A CN104923576B (zh) 2014-03-17 2014-03-17 热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410097252.0A CN104923576B (zh) 2014-03-17 2014-03-17 热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104923576A true CN104923576A (zh) 2015-09-23
CN104923576B CN104923576B (zh) 2017-02-22

Family

ID=54111184

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410097252.0A Active CN104923576B (zh) 2014-03-17 2014-03-17 热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104923576B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107081337A (zh) * 2017-06-09 2017-08-22 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种高铬铸铁轧辊使用方法
CN110653271A (zh) * 2018-06-29 2020-01-07 宝山钢铁股份有限公司 热轧带钢卷取夹送辊的辊面质量自动评级装置和评级方法
CN110665974A (zh) * 2019-10-15 2020-01-10 上海宝钢工业技术服务有限公司 用于轧线精轧工作辊因材备辊的实施方法
CN112122366A (zh) * 2019-06-25 2020-12-25 宝山钢铁股份有限公司 一种热轧辊面在线检测系统及其检测方法
CN115069788A (zh) * 2021-03-15 2022-09-20 宝山钢铁股份有限公司 轧辊表面图像拍摄装置及系统、辊面在线检测系统及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0868759A (ja) * 1994-08-29 1996-03-12 Kobe Steel Ltd 圧延ロールの光学式表面検査装置
CN1230474A (zh) * 1998-03-20 1999-10-06 三菱重工业株式会社 轧辊型面检测方法
JP2001286912A (ja) * 2000-03-31 2001-10-16 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ロールプロフィール評価方法
CN102198453A (zh) * 2010-03-23 2011-09-28 宝山钢铁股份有限公司 轧辊表面振动纹的检测方法
CN103191918A (zh) * 2012-01-06 2013-07-10 宝山钢铁股份有限公司 热连轧带钢生产工艺

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0868759A (ja) * 1994-08-29 1996-03-12 Kobe Steel Ltd 圧延ロールの光学式表面検査装置
CN1230474A (zh) * 1998-03-20 1999-10-06 三菱重工业株式会社 轧辊型面检测方法
JP2001286912A (ja) * 2000-03-31 2001-10-16 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ロールプロフィール評価方法
CN102198453A (zh) * 2010-03-23 2011-09-28 宝山钢铁股份有限公司 轧辊表面振动纹的检测方法
CN103191918A (zh) * 2012-01-06 2013-07-10 宝山钢铁股份有限公司 热连轧带钢生产工艺

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107081337A (zh) * 2017-06-09 2017-08-22 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种高铬铸铁轧辊使用方法
CN110653271A (zh) * 2018-06-29 2020-01-07 宝山钢铁股份有限公司 热轧带钢卷取夹送辊的辊面质量自动评级装置和评级方法
CN110653271B (zh) * 2018-06-29 2021-02-19 宝山钢铁股份有限公司 热轧带钢卷取夹送辊的辊面质量自动评级装置和评级方法
CN112122366A (zh) * 2019-06-25 2020-12-25 宝山钢铁股份有限公司 一种热轧辊面在线检测系统及其检测方法
CN110665974A (zh) * 2019-10-15 2020-01-10 上海宝钢工业技术服务有限公司 用于轧线精轧工作辊因材备辊的实施方法
CN110665974B (zh) * 2019-10-15 2022-08-09 上海宝钢工业技术服务有限公司 用于轧线精轧工作辊因材备辊的实施方法
CN115069788A (zh) * 2021-03-15 2022-09-20 宝山钢铁股份有限公司 轧辊表面图像拍摄装置及系统、辊面在线检测系统及方法
WO2022193950A1 (zh) * 2021-03-15 2022-09-22 宝山钢铁股份有限公司 轧辊表面图像拍摄装置及系统、辊面在线检测系统及方法
CN115069788B (zh) * 2021-03-15 2023-08-11 宝山钢铁股份有限公司 轧辊表面图像拍摄装置及系统、辊面在线检测系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN104923576B (zh) 2017-02-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104923576A (zh) 热轧生产线精轧工作辊辊面自动检测装置
CN105171115B (zh) 基于机器视觉的飞剪控制系统的飞剪控制方法
CN104493336B (zh) 基于视频分析的焊缝检测与跟踪方法
CN101173905B (zh) 用于识别重复的图案的方法和设备
JP2015114827A (ja) データ解析装置
JP2012234406A (ja) 作業支援装置および作業支援方法
CN102089641B (zh) 钢材材质判断装置及钢材材质判断方法
CN101949865B (zh) 一种百事泰在线表面缺陷检测系统的优化方法
CN104865570A (zh) 一种快速的动态规划检测前跟踪方法
CN111753256A (zh) 一种基于冷轧钢卷长度位置的数据对齐方法
CN106862286A (zh) 一种冷床上料自动控制装置及方法
JP2014035590A (ja) データ解析装置
CN105445285A (zh) 用于无张力约束下线材视觉检测装置及方法
JP2004318273A (ja) データ分析装置及びその制御方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ可読記憶媒体
TWI623719B (zh) 燒結台車漏風預警系統及其預警方法
CN111451283B (zh) 一种辊面刮刀智能集控方法和系统
CN105354848B (zh) 一种热镀锌产线的康耐视表面质量检测系统的优化方法
CN104492726A (zh) 一种机器视觉次品定位跟踪系统
Jin et al. Identification of impacting factors of surface defects in hot rolling processes using multi-level regression analysis
CN205380138U (zh) 一种带钢表面质量检查仪下表防水护罩
CN205927325U (zh) 一种抗雾气定尺装置
KR20010060942A (ko) 강판의 사행정보를 이용한 실시간 에지 마스킹 설비의제어장치 및 그 제어 방법
TW201134567A (en) Method of determining rolling setting through data mining
CN109146869B (zh) 一种镀锌线带钢镀锌缺陷跟踪方法
CN102062582A (zh) 连铸钢坯摄像测长方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant