CN111451283B - 一种辊面刮刀智能集控方法和系统 - Google Patents

一种辊面刮刀智能集控方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111451283B
CN111451283B CN202010197294.7A CN202010197294A CN111451283B CN 111451283 B CN111451283 B CN 111451283B CN 202010197294 A CN202010197294 A CN 202010197294A CN 111451283 B CN111451283 B CN 111451283B
Authority
CN
China
Prior art keywords
abnormal
scraper
air bag
steel
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.)
Active
Application number
CN202010197294.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111451283A (zh
Inventor
陈刚
彭炜
周诗正
宫贵良
刘傲
李金�
杨芃
唐华
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.)
Wuhan Iron and Steel Co Ltd
Original Assignee
Wuhan 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 Wuhan Iron and Steel Co Ltd filed Critical Wuhan Iron and Steel Co Ltd
Priority to CN202010197294.7A priority Critical patent/CN111451283B/zh
Publication of CN111451283A publication Critical patent/CN111451283A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111451283B publication Critical patent/CN111451283B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21BROLLING OF METAL
    • B21B28/00Maintaining rolls or rolling equipment in effective condition
    • B21B28/02Maintaining rolls in effective condition, e.g. reconditioning
    • B21B28/04Maintaining rolls in effective condition, e.g. reconditioning while in use, e.g. polishing or grinding while the rolls are in their stands
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21BROLLING OF METAL
    • B21B33/00Safety devices not otherwise provided for; Breaker blocks; Devices for freeing jammed rolls for handling cobbles; Overload safety devices
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21BROLLING OF METAL
    • B21B38/00Methods or devices for measuring, detecting or monitoring specially adapted for metal-rolling mills, e.g. position detection, inspection of the product

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本发明涉及热镀锌技术领域,具体涉及一种辊面刮刀智能集控方法和系统,该方法包括:向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。本发明通过识别异常工段和异常辊径,自动批量对异常工段所使用的钢辊和异常辊径的钢辊投放气囊刮刀,提高了气囊刮刀的管控效率,能够保证及时清理钢辊表面的异物,进而提高带钢的表面质量,并且在气囊刮刀磨损严重时,输出警示信息,以提醒操作人员对所述异常刮刀及时进行维修或者更换,避免了气囊刮刀的刮除效果降低。

Description

一种辊面刮刀智能集控方法和系统
技术领域
本发明涉及热镀锌技术领域,具体涉及一种辊面刮刀智能集控方法和系统。
背景技术
热镀锌及其合金产品是钢铁材料中最常见、最有效和最经济的耐腐蚀产品之一。近些年,随着热镀锌板进入高档汽车板市场,客户对热镀锌板产品质量的要求进一步提高,镀锌产品的表面质量日益成为热镀锌生产企业关注的重点。
在实际生产过程中,生产线的带钢产品经常会出现污迹、辊印、压痕、划伤等表面缺陷,这些产品缺陷有很大一部分是因为生产线上的辊子表面因异物粘附、结瘤,从而在原本光洁的辊子表面形成异常的凸点,当带钢在辊子表面运行时就会因为复印效应给带钢表面造成缺陷。同时,这些粘附在辊子表面的异物如不能及时清理,也可能会在带钢的摩擦下在辊子表面形成凹坑和麻点,影响到辊子使用寿命和生产线的正常生产。
考虑到压印缺陷发生的部位和对外板表面产生的不利影响并考虑到安全问题,一般主要是在镀后的张力辊、活套下转向辊和纠偏辊等部位设置刮刀实时对辊面进行清理,目前主流使用的刮刀主要是重锤式刮刀和气囊式刮刀。老式的重锤式刮刀由于存在刮削过程受力不均,清理效果差还易刮伤辊面;重锤压力不可调节;刀片无法在线更换,且更换费时等缺点,无法满足高质量辊面的质量要求,目前已经逐渐被气囊式刮刀所替代。气囊刮刀具有以下优点:采用双气囊加压,刀片与辊面接触均匀,无需人工调整线压;刀片可适应不同辊型;通过控制面板上的减压阀调整压力,快速灵活;刀片与夹具采用非固定式安装,更换简便迅速;可实现狭小空间安装;使用方便,安全,降低处理压印过程中的不安全因素。正是由于以上原因,在对带钢表面有影响的重要工艺辊上,气囊刮刀得到了快速广泛应用。
作为一种针对辊面的在线处理方式,气囊刮刀具有无可比拟的优势。但在生产使用中,由于冷轧成品产线辊系复杂,刮刀的使用仍存在有以下问题:
1、无法对刮刀的使用状态进行管控,导致刮刀长期使用后对污染物的刮除效果会降低;
2、一般生产线上刮刀数量多达数十套,若每套都单独进行人工调节,无论是对缺陷处理的响应速度还是维护管理任务都非常繁重,且严重滞后。而因刮刀无法根据使用和缺陷快速实现批量调节,刀片长期紧贴辊面刮削,造成不必要的刀片损耗和维护时间。
发明内容
本发明的目的是提供一种辊面刮刀智能集控方法和系统,以解决现有技术中辊面刮刀的管理效率较低的问题。
本发明实施例提供了以下方案:
依据本发明的第一个方面,本发明实施例提供一种辊面刮刀智能集控方法,包括:
通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊;
通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊;
向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;
识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;
根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。
优选的,所述识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力,包括:
通过接近传感器识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并通过压力传感器检测所述气囊刮刀的气囊压力。
优选的,所述根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,包括:
从所述第一带钢板面图像中提取目标特征信息,并将所述目标特征信息与预设缺陷特征信息进行比对;
根据比对结果识别具有缺陷的异常板面图像,并将所述异常板面图像对应的生产工段作为异常工段。
优选的,在所述向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀之后,所述方法还包括:
通过所述第一摄像装置拍摄所述异常工段处理后的第二带钢板面图像,根据所述第二带钢板面图像判断所述异常工段是否恢复为正常工段;
若所述异常工段恢复为所述正常工段,则收回向所述第一异常钢辊投放的气囊刮刀;
通过所述第二摄像装置检测所述带钢板面上是否存在缺陷;
若所述带钢板面上不存在所述缺陷,则收回向所述第二异常钢辊投放的气囊刮刀。
优选的,所述方法还包括:将所述异常工段、所述异常辊径、所述刀片磨损状态、所述气囊压力和所述气囊刮刀的投放信息显示在显示界面上;
根据所述异常工段、所述异常辊径、所述刀片磨损状态、所述气囊压力和所述气囊刮刀的投放信息生成刮刀使用策略,并对所述刮刀使用策略进行显示。
依据本发明的第二个方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明的第一方面中任一方法步骤。
依据本发明的第三个方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如本发明的第一方面中任一方法步骤。
依据本发明的第四个方面,提供了一种用于锌锅的智能协同除渣系统,包括:
钢辊、气囊刮刀、第一摄像装置、第二摄像装置、接近传感器、压力传感器以及如第三方面所述的电子设备;
在投放状态时,所述气囊刮刀的刀片与所述钢辊的辊面倾斜接触;
所述第一摄像装置设置于各生产工段出口,所述第一摄像装置的输出端与所述电子设备的第一输入端连接;
所述第二摄像装置设置于所述钢辊上方,所述第二摄像装置的输出端与所述电子设备的第二输入端连接;
所述接近传感器固定在所述气囊刮刀的刀片与所述钢辊的辊面之间,所述接近传感器的输出端与所述电子设备的第三输入端连接;
所述压力传感器设置于所述刀片与所述辊面接触处,所述压力传感器的输出端与所述电子设备的第四输入端连接。
优选的,所述第一摄像装置为摄像头,所述第二摄像装置为所述摄像头或者表检仪。
优选的,所述系统还包括:显示设备;
所述显示设备的输入端与所述电子设备的输出端连接。
本发明与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
本发明通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊;通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊;向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。本发明通过识别异常工段和异常辊径,自动批量对异常工段所使用的钢辊和异常辊径的钢辊投放气囊刮刀,提高了气囊刮刀的管控效率,能够保证及时清理钢辊表面的异物,进而提高带钢的表面质量,并且在气囊刮刀磨损严重时,输出警示信息,以提醒操作人员对所述异常刮刀及时进行维修或者更换,避免了气囊刮刀的刮除效果降低。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种辊面刮刀智能集控方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中一种辊面刮刀智能集控系统的结构示意图;
图3为本发明实施例中所示刀片磨损状态的检测示意图;
图4为本发明实施例中一种计算机可读存储介质的结构示意图;
图5为本发明实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例,基于本发明实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明实施例保护的范围。
第一实施例
参照图1,图1为本发明实施例中一种辊面刮刀智能集控方法的流程示意图。
在本实施例中,所述辊面刮刀智能集控方法应用于电子设备,尤其涉及一种汽车外板生产用辊面刮刀智能集控方法,所述方法包括:
步骤S10:通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊。
本实施例的执行主体是所述电子设备,所述电子设备一般是工业控制计算机,也可以是智能手机、平板电脑、个人电脑或者服务器等设备,本实施例对此不加以限制。如图2所示,在热镀锌生产线上,带钢依次运行在数十套钢辊表面,当钢辊表面附着有异物,当带钢在钢辊表面运行时就会因为复印效应给带钢表面造成污迹、辊印、压痕、划伤或者压印等表面缺陷。本实施例将识别表面附有异物的钢辊,并通过气囊刮刀针对性地对表面附有异物的钢辊进行清理,以提高气囊刮刀的使用效率。
热镀锌生产线至少包括:来料、光整和拉矫等生产工段,生产工段包括:正常工段和异常工段,正常工段所使用的钢辊表面无异物,而异常工段所使用的钢辊表面附有异物,当带钢经过某个异常工段的处理后,会产生污迹、辊印、压痕、划伤或者压印等表面缺陷。为了在所述生产工段中识别出异常工段,本实施例将在镀前焊机部位、光整后S辊和拉矫后S辊等生产工段出口处设置第一摄像装置,以对来料、光整和拉矫等生产工段处理后的带钢拍摄第一带钢板面图像。所述第一带钢板面图像包括:经过正常工段处理后拍摄得到的正常板面图像以及经过异常工段处理后拍摄得到的异常板面图像,所述正常板面图像与所述异常板面图像明显不同,因此能够识别所述第一带钢板面图像中的异常板面图像,根据拍摄所述异常板面图像的第一摄像装置所处的位置能够确定所述异常工段,从而将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊,以便后续向第一异常钢辊投放气囊刮刀进行针对性清理。
在一种可能的实施方式中,所述根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,包括:从所述第一带钢板面图像中提取目标特征信息,并将所述目标特征信息与预设缺陷特征信息进行比对;根据比对结果识别具有缺陷的异常板面图像,并将所述异常板面图像对应的生产工段作为异常工段。首先,确定需要提取的特征种类包括:纹理特征信息、几何形状特征信息和/或颜色特征信息;其次,采集多种带钢缺陷,对该多种带钢缺陷进行拍照,获得多种带钢缺陷对应的图像,从该图像中提取各种缺陷对应的预设缺陷特征信息;最后,在实际处理过程中,将所述目标特征信息与所述预设缺陷特征信息进行比对,从而识别具有缺陷的异常板面图像,进而识别生产工段中的异常工段。
步骤S20:通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊。
热镀锌生产线包括多种辊径的钢辊,钢辊表面若附有异物,则认为该钢辊的辊径为异常辊径,经过该钢辊的带钢表面将产生表面缺陷,且由于钢辊的旋转,相邻两个表面缺陷之间的距离为一个钢辊周长。为了在多个辊径规格中识别出异常辊径,本实施例将在圆盘剪后、钢辊上方设置第二摄像装置,以检测出带钢板面上相邻缺陷之间的距离,从而根据该相邻缺陷之间的距离计算异常辊径,将直径为所述异常辊径的钢辊均作为第二异常钢辊,以便后续向第二异常钢辊投放气囊刮刀进行针对性清理。
在具体实现中,钢辊包括300毫米、350毫米、600毫米和800毫米等四种辊径,通过周长公式和相邻缺陷之间的距离计算异常辊径,所述周长公式为L=πD,其中,L为相邻缺陷之间的距离,D为异常辊径。优选的,预先存储各辊径及其对应的相邻缺陷之间的距离,在实际处理过程中,能够快速根据所述距离获得异常辊径,异常辊径与相邻缺陷之间的距离的对应关系为:当相邻缺陷之间的距离为942毫米左右时,异常辊径为300毫米;当相邻缺陷之间的距离为1099毫米左右时,异常辊径为350毫米;当相邻缺陷之间的距离为1884毫米左右时,异常辊径为600毫米;当相邻缺陷之间的距离为2512毫米左右时,异常辊径为800毫米。
步骤S30:向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀。
在确定所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊后,将通过执行机构统一向所述第一异常钢辊投放气囊刮刀,以实现对特定的异常工段进行清理;并通过执行机构统一向所述第二异常钢辊投放气囊刮刀,以实现对特定异常辊径的钢辊进行清理。
在一种可能的实施方式中,在所述步骤S30之后,所述方法还包括:通过所述第一摄像装置拍摄所述异常工段处理后的第二带钢板面图像,根据所述第二带钢板面图像判断所述异常工段是否恢复为正常工段;若所述异常工段恢复为所述正常工段,则收回向所述第一异常钢辊投放的气囊刮刀;通过所述第二摄像装置检测所述带钢板面上是否存在缺陷;若所述带钢板面上不存在所述缺陷,则收回向所述第二异常钢辊投放的气囊刮刀。在所述气囊刮刀投放一段时间之后,检测所述异常工段的缺陷是否消除,并在所述异常工段的缺陷消除之后,收回向所述第一异常钢辊投放的气囊刮刀,避免不必要的刀片磨损。检测所述异常辊径的缺陷是否消除,并在所述异常辊径的缺陷消除之后,收回向所述第二异常钢辊投放的气囊刮刀,避免不必要的刀片磨损。
步骤S40:识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力。
气囊刮刀通过刀片刮除钢辊表面的异物,在气囊刮刀的刀片投放初期,该刀片能够保证有效地刮除辊面污染物,抑制压印等缺陷发生,然而,在长期使用后刀片严重磨损,刀片压紧辊面,会刮伤辊面,造成辊印缺陷,对污染物的刮除效果会降低。并且由于气囊均采用就地取用气源的方式,经常发生由于气压不足导致刮刀的线压力无法满足要求的情况,刮刀的刮削效能受到影响,但这一情况也无法及时获知并进行及时处理,发现压印缺陷后才能通过反查确定。因此,本实施例将识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力,对刀片的使用状态进行跟踪,及时识别气囊刮刀的功能是否满足作业要求,避免刮刀的刮除效果降低。
在一种可能的实施方式中,所述步骤S40,包括:通过接近传感器识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并通过压力传感器检测所述气囊刮刀的气囊压力。如图3所示,气囊刮刀的第一刀片与辊面倾斜接触,所述接近传感器通过固定架固定在所述第一刀片与所述辊面之间,通过读取第一刀片与传感器间的间隙的变化对刮刀的状态进行跟踪和识别,当所述第一刀片磨损之后,所述第一刀片变短,为了使所述第一刀片与所述辊面保持接触,将调大所述第一刀片与所述辊面之间的倾斜角度,从而导致所述第一刀片与所述接近传感器之间的距离变小,得到第二刀片,所述刀片磨损程度越严重,所述刀片与所述接近传感器之间的距离越小,当所述刀片与所述接近传感器之间的距离小于预设距离时,表明所述刀片磨损状态为刀片严重磨损,无法起到辊面控制的作用,此时需要对刀片进行维护,所述预设距离优选为1.5-3毫米。
步骤S50:根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。
将所述刀片磨损状态较轻或气囊压力正常的气囊刮刀识别为正常刮刀,正常刮刀对辊面异物的刮除能力较强;将刀片磨损状态较严重且气囊压力不正常的气囊刮刀识别为异常刮刀,异常刮刀对辊面异物的刮除能力较弱,无法及时有效地清理辊面异物,此时,将根据所述异常刮刀输出警示信息,以提醒操作人员对所述异常刮刀进行维修或者更换。
在一种可能的实施方式中,所述异常刮刀包括:轻度异常刮刀和重度异常刮刀;相应的,所述根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息,包括:根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别轻度异常刮刀和重度异常刮刀;减小所述轻度异常刮刀与对应的辊面之间的距离,并控制对所述重度异常刮刀进行更换。因此,操作人员根据刮刀磨损情况或气囊压力异常状况及时进行分类管理,即对于简单故障进行快速调节,对于复杂故障控制刮刀抬起或者维修或者更换。
在一种可能的实施方式中,将所述异常工段、所述异常辊径、所述刀片磨损状态、所述气囊压力和所述气囊刮刀的投放信息显示在显示界面上;根据所述异常工段、所述异常辊径、所述刀片磨损状态、所述气囊压力和所述气囊刮刀的投放信息生成刮刀使用策略,并对所述刮刀使用策略进行显示。在根据所述异常工段和所述异常辊径向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀之后,还可将上述信息显示在显示界面上,以使操作人员根据上述信息主动控制气囊刮刀的投放、回收、维修或者更换,具体包括:操作人员控制某一个或某几个气囊刮刀投放或者回收,控制全部气囊刮刀投放或者回收;并且还将生成刮刀使用策略,所述刮刀使用策略包括:气囊刮刀的投放数量、投放位置、需要维修或更换的气囊刮刀位置等,从而实现高效管控生产线上的气囊刮刀,保证及时清理钢辊表面的异物,进而提高带钢的表面质量。
本申请实施例中提供的技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本实施例通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊;通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊;向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。通过识别异常工段和异常辊径,自动批量对异常工段所使用的钢辊和异常辊径的钢辊投放气囊刮刀,提高了气囊刮刀的管控效率,能够保证及时清理钢辊表面的异物,进而提高带钢的表面质量,并且在气囊刮刀磨损严重时,输出警示信息,以提醒操作人员对所述异常刮刀及时进行维修或者更换,避免了气囊刮刀的刮除效果降低。
第二实施例
基于同一发明构思,如图4所示,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质300,其上存储有计算机程序311,该程序311被处理器执行时实现以下步骤:
通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊;通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊;向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。
在具体实施过程中,该计算机程序311被处理器执行时,可以实现上述第一实施中任一实施方式的方法步骤。
第三实施例
基于同一发明构思,如图5所示,本发明实施例还提供了一种电子设备400,包括存储器410、处理器420及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序411,所述处理器420执行所述程序411时实现以下步骤:
通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊;通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊;向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。
在具体实施过程中,处理器420执行计算机程序411时,可以实现上述第一实施中任一实施方式的方法步骤。
第四实施例
基于同一发明构思,如图2所示,本发明实施例还提供辊面刮刀智能集控系统,包括:钢辊、气囊刮刀、第一摄像装置、第二摄像装置、接近传感器、压力传感器以及如第三实施例所述的电子设备;
在投放状态时,所述气囊刮刀的刀片与所述钢辊的辊面倾斜接触;
所述第一摄像装置设置于各生产工段出口,所述第一摄像装置的输出端与所述电子设备的第一输入端连接;
所述第二摄像装置设置于所述钢辊上方,所述第二摄像装置的输出端与所述电子设备的第二输入端连接;
所述接近传感器固定在所述气囊刮刀的刀片与所述钢辊的辊面之间,所述接近传感器的输出端与所述电子设备的第三输入端连接;
所述压力传感器设置于所述刀片与所述辊面接触处,所述压力传感器的输出端与所述电子设备的第四输入端连接。
在一种可能的实施方式中,所述第一摄像装置为摄像头,所述第二摄像装置为所述摄像头或者表检仪。
在一种可能的实施方式中,所述系统还包括:显示设备;所述显示设备的输入端与所述电子设备的输出端连接。
本发明实施例与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
本实施例通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊;通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊;向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。通过识别异常工段和异常辊径,自动批量对异常工段所使用的钢辊和异常辊径的钢辊投放气囊刮刀,提高了气囊刮刀的管控效率,能够保证及时清理钢辊表面的异物,进而提高带钢的表面质量,并且在气囊刮刀磨损严重时,输出警示信息,以提醒操作人员对所述异常刮刀及时进行维修或者更换,避免了气囊刮刀的刮除效果降低。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(模块、系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种辊面刮刀智能集控方法,其特征在于,应用于热镀锌设备中,所述方法包括:
通过第一摄像装置拍摄每个生产工段处理后的第一带钢板面图像,根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,并将所述异常工段所使用的钢辊作为第一异常钢辊;所述根据所述第一带钢板面图像识别异常工段,包括:
从所述第一带钢板面图像中提取目标特征信息,并将所述目标特征信息与预设缺陷特征信息进行比对;
根据比对结果识别具有缺陷的异常板面图像,并将所述异常板面图像对应的生产工段作为异常工段;
通过第二摄像装置检测带钢板面上相邻缺陷之间的距离,根据所述距离获得异常辊径,并根据所述异常辊径确定第二异常钢辊;
向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀;
识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并检测所述气囊刮刀的气囊压力;包括:
通过接近传感器识别所述气囊刮刀的刀片磨损状态,并通过压力传感器检测所述气囊刮刀的气囊压力;所述气囊刮刀的第一刀片与辊面倾斜接触,所述接近传感器通过固定架固定在所述第一刀片与所述辊面之间,通过读取第一刀片与传感器间的间隙的变化对刮刀的状态进行跟踪和识别;
根据所述刀片磨损状态和所述气囊压力识别异常刮刀,并根据所述异常刮刀输出警示信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述向所述第一异常钢辊和所述第二异常钢辊投放气囊刮刀之后,所述方法还包括:
通过所述第一摄像装置拍摄所述异常工段处理后的第二带钢板面图像,根据所述第二带钢板面图像判断所述异常工段是否恢复为正常工段;
若所述异常工段恢复为所述正常工段,则收回向所述第一异常钢辊投放的气囊刮刀;
通过所述第二摄像装置检测所述带钢板面上是否存在缺陷;
若所述带钢板面上不存在所述缺陷,则收回向所述第二异常钢辊投放的气囊刮刀。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述异常工段、所述异常辊径、所述刀片磨损状态、所述气囊压力和所述气囊刮刀的投放信息显示在显示界面上;
根据所述异常工段、所述异常辊径、所述刀片磨损状态、所述气囊压力和所述气囊刮刀的投放信息生成刮刀使用策略,并对所述刮刀使用策略进行显示。
4.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一权利要求所述的方法。
5.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-3中任一权利要求所述的方法。
6.一种辊面刮刀智能集控系统,包括:钢辊、气囊刮刀、第一摄像装置、第二摄像装置、接近传感器、压力传感器以及如权利要求5所述的电子设备;
在投放状态时,所述气囊刮刀的刀片与所述钢辊的辊面倾斜接触;
所述第一摄像装置设置于各生产工段出口,所述第一摄像装置的输出端与所述电子设备的第一输入端连接;
所述第二摄像装置设置于所述钢辊上方,所述第二摄像装置的输出端与所述电子设备的第二输入端连接;
所述接近传感器固定在所述气囊刮刀的刀片与所述钢辊的辊面之间,所述接近传感器的输出端与所述电子设备的第三输入端连接;
所述压力传感器设置于所述刀片与所述辊面接触处,所述压力传感器的输出端与所述电子设备的第四输入端连接。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述第一摄像装置为摄像头,所述第二摄像装置为所述摄像头或者表检仪。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:显示设备;
所述显示设备的输入端与所述电子设备的输出端连接。
CN202010197294.7A 2020-03-19 2020-03-19 一种辊面刮刀智能集控方法和系统 Active CN111451283B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010197294.7A CN111451283B (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种辊面刮刀智能集控方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010197294.7A CN111451283B (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种辊面刮刀智能集控方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111451283A CN111451283A (zh) 2020-07-28
CN111451283B true CN111451283B (zh) 2021-08-03

Family

ID=71674005

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010197294.7A Active CN111451283B (zh) 2020-03-19 2020-03-19 一种辊面刮刀智能集控方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111451283B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112170495A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 张家港扬子江冷轧板有限公司 一种在线辊面清理装置
CN114986352B (zh) * 2022-05-29 2024-03-19 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种清理炉辊表面异物的控制方法和装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0573035A2 (en) * 1992-06-03 1993-12-08 Hitachi, Ltd. Rolling mill equipped with on-line roll grinding system and grinding wheel
EP0916416A2 (en) * 1997-11-14 1999-05-19 Fort James Corporation Embossing roll cleaning apparatus and related method
CN101433914A (zh) * 2008-12-18 2009-05-20 中冶南方工程技术有限公司 干式平整机非接触式轧辊清洁方法
CN101646507A (zh) * 2007-04-18 2010-02-10 西门子Vai金属科技有限公司 清洁轧钢机轧辊的方法和相应的装置
CN203356202U (zh) * 2013-06-14 2013-12-25 山东全通精密薄板有限公司 轧机清辊器

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0573035A2 (en) * 1992-06-03 1993-12-08 Hitachi, Ltd. Rolling mill equipped with on-line roll grinding system and grinding wheel
EP0916416A2 (en) * 1997-11-14 1999-05-19 Fort James Corporation Embossing roll cleaning apparatus and related method
CN101646507A (zh) * 2007-04-18 2010-02-10 西门子Vai金属科技有限公司 清洁轧钢机轧辊的方法和相应的装置
CN101433914A (zh) * 2008-12-18 2009-05-20 中冶南方工程技术有限公司 干式平整机非接触式轧辊清洁方法
CN203356202U (zh) * 2013-06-14 2013-12-25 山东全通精密薄板有限公司 轧机清辊器

Also Published As

Publication number Publication date
CN111451283A (zh) 2020-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111451283B (zh) 一种辊面刮刀智能集控方法和系统
Borselli et al. A fuzzy inference system applied to defect detection in flat steel production
CN115330780B (zh) 一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法
CN112132828A (zh) 基于深度学习的薄膜瑕疵检测方法
CN110788140B (zh) 点状微暗淡dm表面不锈钢带的生产方法
TWI393597B (zh) Detection system of steel surface defects and its detection method
CN112598720B (zh) 基于双目拍摄的输送带磨损状态检测方法和系统
JP2747499B2 (ja) 圧延機のロール表面手入れ方法
CN112139756B (zh) 一种大型70Cr3Mo支承辊大厚度堆焊修复层的修复工艺
CN111926169B (zh) 一种光亮退火炉在线处理炉内压痕缺陷的方法
CN113305160A (zh) 一种除鳞机夹送辊控制方法、装置及带钢除鳞系统
KR101415716B1 (ko) 스트립 표면 스케일 제거 장치
CN110895248A (zh) 一种镀锌生产线收卷段在线监测装置
JP4276608B2 (ja) 帯状体や柱状体の周期性疵検出方法およびその装置
CN210499088U (zh) 一种支承辊埋弧堆焊的系统
CN211347990U (zh) 一种镀锌生产线收卷段在线监测装置
KR20040006696A (ko) 열연공정에서 사용되는 압연롤의 표면연삭제어방법
CN116441320A (zh) 降低油泥印发生率的方法和装置
CN118595195A (zh) 一种精除鳞机调整方法、系统、设备及介质
CN113976669A (zh) 一种热轧带钢表面缺陷的修复方法
KR20030049331A (ko) 냉연 강판의 표면 결함 검출장치 및 검출방법
JP5691640B2 (ja) 圧延性ロール疵検査装置
CN116288381A (zh) 自动调整盐酸工艺参数实现酸洗质量稳定的闭环控制方法
JP4857559B2 (ja) 圧延性ロール疵検査装置
JP2738632B2 (ja) 乾式調質圧延における下ワークロール圧痕疵防止方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant