CN116803561A - 一种拟高斯分布的板凸度测量方法 - Google Patents
一种拟高斯分布的板凸度测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116803561A CN116803561A CN202311061483.1A CN202311061483A CN116803561A CN 116803561 A CN116803561 A CN 116803561A CN 202311061483 A CN202311061483 A CN 202311061483A CN 116803561 A CN116803561 A CN 116803561A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- plate
- convexity
- gaussian
- height
- gaussian distribution
- 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
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 80
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 17
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 12
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 22
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 18
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 229910000838 Al alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- SNAAJJQQZSMGQD-UHFFFAOYSA-N aluminum magnesium Chemical compound [Mg].[Al] SNAAJJQQZSMGQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
Abstract
本发明涉及一种拟高斯分布的板凸度测量方法,包括:改变板材的凹凸程度,测量所述凹凸程度的高度,采集所述板材的点云,划分分布单元,并判断所述板材是否凹凸;通过一维高斯函数对所述分布单元进行拟合,获取高斯分布曲线,根据所述高斯分布曲线和所述凹凸程度的高度,建立所述高斯分布曲线和所述凹凸程度的高度之间的映射关系,构建板凸度测量模型,基于所述板凸度测量模型,获取板凸度。本发明可以进一步地对压平机和矫直机的板形校正效果进行评估,同时该方法也可以负反馈给校正设备,有助于后续校正设备的闭环修正。
Description
技术领域
本发明涉及冶金轧制技术领域,特别是涉及一种拟高斯分布的板凸度测量方法。
背景技术
板材是一种用于建筑、制造和船舶等领域的常见材料。在这些应用中,板材的平整度对于产品的质量和性能至关重要。而板凸度则是制约板材平整度的重要因素之一。目前,在测量板材板凸度方面,常用的方法包括使用直尺或千分尺逐点测量板面高低差,该方法需要人工测量,测量效率较低。采用机器视觉等技术进行自动化检测则可以提高测量速度和测量精度。基于机器视觉的板凸度检测方法中,高精度、可靠性强的板材板凸度表征方法是十分必要的。
板材轧制时,张力的横向分布是不均匀的,去掉张力后分布中的不均匀成分将转化为残余应力。钢板在残余应力作用下的屈曲浪形一般为周期的近似正弦波形。因此,所拟合的分布曲线也符合该波形。但是当出现不规律外界纵向的压力后,应力在横向所产生的波形则不为正弦波形,这时采用正弦波形衡量横向的不连续凹凸分布已经不能满足板形的检测精度,这严重影响到它的实际应用推广。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术的不足,提出一种拟高斯分布的板凸度测量方法,对非正弦波形的板形形变进行研究,对非连续的凸面和凹面的最高点所在切面进行分割,利用高斯拟合分开检测其凹凸分布,重新建立板凸度与钢板形变高度间的关系。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种拟高斯分布的板凸度测量方法,包括:
改变板材的凹凸程度,测量所述凹凸程度的高度,采集所述板材的点云,划分分布单元,并判断所述板材是否凹凸;
通过具有未知参数的标准一维高斯函数对所述分布单元进行拟合,获取高斯分布曲线,根据所述高斯分布曲线和所述凹凸程度的高度,建立所述高斯分布曲线所对应高斯函数的参数和所述凹凸程度的高度之间的映射关系,构建板凸度测量模型,基于所述板凸度测量模型,获取板凸度。
可选地,改变所述板材的凹凸程度包括:
将固定长度的所述板材平铺于间隙宽度可调节的辊道上,固定所述板材的两端于辊道上,通过调节所述辊道的间隙宽度来改变所述板材的凸起程度或凹陷程度。
可选地,测量所述凹凸程度的高度包括:
每调节一次所述辊道的间隙宽度,同时测量所述辊道所在平面与所述板材的凸起最高点位置的高度或所述辊道所在平面与所述板材的凹陷最高点位置的高度。
可选地,采集所述板材的点云包括:
每调节一次所述辊道的间隙宽度,同时对所述板材进行三维点云扫描,获取所述板材的点云。
可选地,判断所述板材是否凹凸包括:
当所述板材凹起时,对所述分布单元进行分割,当所述板材凹陷时,对所述分布单元进行分割,并将开口向上的所述分布单元以水平方向轴线进行上下翻转。
可选地,通过具有未知参数的标准一维高斯函数对所述分布单元进行拟合,获取高斯分布曲线包括:
通过所述一维高斯函数对分割后的所述分布单元进行拟合,获取第一高斯分布曲线:
其中,为高斯特征值,/>为点云在z方向上的最大值,/>为板材在该位置凸起时的横向位置,/>为板材凸起的程度;
通过所述一维高斯函数对分割和上下翻转后的所述分布单元进行拟合,获取第二高斯分布曲线:
其中,为高斯特征值,/>为点云在z方向上的最大值,/>为板材在该位置凹陷时的横向位置,/>为板材凹陷的程度。
可选地,根据所述第一高斯分布曲线和所述凸起程度的高度,建立所述第一高斯分布曲线和所述凸起程度的高度之间的映射关系;
其中,为板材凸起高度,/>为高斯特征值,/>为函数表达式;
根据所述第二高斯分布曲线和所述凹陷程度的高度,建立所述第二高斯分布曲线和所述凹陷程度的高度之间的映射关系;
其中,为板材凹陷高度,/>为高斯特征值,/>为函数表达式。
可选地,获取点云在z方向上的最大值、板材在该位置凸起时的横向位置和板材凸起的程度的方法为:
采集所述分布单元方向上的数据,建立数据矩阵,根据最小二乘原理,获取所述数据矩阵方程的最小二乘解;
通过所述最小二乘解,获取所述点云在z方向上的最大值、所述板材在该位置凸起时的横向位置和所述板材凸起的程度;
建立所述数据矩阵的方法为:
其中,为点云条/>方向上的数据,/>均为自然对数。
可选地,所述板凸度测量模型包括:
其中,为板材在该位置的板凸度,/>为板凹测量高度,/>为板材凸起高度。
本发明的有益效果为:
本发明提出的一种拟高斯分布的板凸度测量方法,重新建立了板凸度的表征和测量方法,通过本方法求得的板凸度值,可以进一步地对压平机和矫直机的板形校正效果进行评估,同时该方法也可以负反馈给校正设备,有助于后续校正设备的闭环修正;
本发明重新建立了板凸度的表征和测量方法,通过本方法求得的板凸度值,可以进一步地对压平机和矫直机的板形校正效果进行评估,同时该方法也可以负反馈给校正设备,有助于后续校正设备的闭环修正。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的辊道控制示意图;
图2为本发明实施例的高斯曲线图;
图3为本发明实施例的一种拟高斯分布的板凸度测量方法流程图;
图4为本发明实施例的实例测量示意图。
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、完整地描述,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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明公开了一种拟高斯分布的板凸度测量方法,包括离线板凸度测量模型建立和在线测量。其中,离线板凸度测量模型建立包括如下步骤:
步骤1:将长度为L的钢板平铺于间隙宽度可调节的辊道上,固定钢板两端于辊道上,通过调节辊道的间隙宽度来控制钢板凸起的程度。每调节一次辊道的宽度,就相应地测量出辊道所在平面与凸起最高点位置的高度,记为,如图1所示。
步骤2:每调节一次辊道宽度,就使用结构光三维扫描仪对钢板进行扫描从而获得钢板的点云。首先对点云进行点云条的分割,将扫描获得的长度为L的钢板的点云沿钢板的宽度方向以每一行点云为一条进行分割,所分割到的每一条点云就被称为一个分布单元(点云条)。其中,无凸起的点云条不存在凸起现象,对于有凸起的点云条都可单独看作为高斯曲线,使用一维高斯函数对点云条进行拟合(通过提取标准一维高斯函数的参数与所述分布单元离散点建立矩阵方程,再通过求解矩阵方程的最小二乘解求解得到高斯函数的参数,该过程也被称为高斯分布曲线的拟合过程),高斯拟合曲线如图2所示:
式中,表示点云在z方向上的值,/>表示点云条上点的数量,/>为高斯曲线的参数,/>为曲线的高度,/>为曲线在横坐标上的中心,/>是指半峰全宽。
对于步骤2中高斯曲线的拟合方法,采用如下方法进行:
离线和在线时所采集的点云条上的数据表示为,可用如下高斯函数进行描述:
式中为所估计的参数。
为了消除指数形式便于矩阵求解,对上式的左右两边取自然对数,并使用进行表示,则有:
根据离线和在线时三维扫描仪所采集到的点云条方向上的数据,即/>,矩阵形式表示为
根据最小二乘原理,求解上述矩阵方程的最小二乘解,即可以求出待估算参数,并通过步骤(4)得到高斯函数的特征参数。
步骤3:参数在测量中都有它们自己的物理意义,其中/>表示点云在z方向上的最大值,/>表示钢板在该位置凸起时的横向位置,/>表示钢板凸起的程度。
步骤4:为了表征每一点云条上点云拟合的高斯分布曲线,采用如下表达式:
其中表示高斯特征值。
通过一维高斯函数对分布单元进行拟合,获取高斯分布曲线包括:
通过一维高斯函数对分割后的分布单元进行拟合,获取第一高斯分布曲线:
其中,为高斯特征值,/>为点云在z方向上的最大值,/>为板材在该位置凸起时的横向位置,/>为板材凸起的程度;
通过所述一维高斯函数对分割和上下翻转后的所述分布单元进行拟合,获取第二高斯分布曲线:
其中,为高斯特征值,/>为点云在z方向上的最大值,/>为板材在该位置凹陷时的横向位置,/>为板材凹陷的程度。
步骤5:由于每一条拟合的高斯曲线都与所测量的高度是一一对应的,因此,需要建立高斯特征值和板凸测量高度之间的映射关系,通过三次样条插值的方法实现。映射关系表示如下:
至此,通过对所采集点云的凸度最高点点云条进行高斯拟合并计算其高斯特征值,就可以通过上式求得板材凸起位置的高度,并以此来表示板材的板凸度。
步骤6:同样地,对于钢板还有另外一种形变,即板材表面凹陷。仍然使用高斯曲线对其进行表征,此时所测量的高度记为,以辊道水平面为参考平面,辊道以上正值,以下为负值。因此,在实际测量中该高度值记为负值。为了便于高斯曲线的拟合,需要将开口向上的曲线以水平方向轴线进行上下翻转以使得其变为开口向下的标准高斯曲线。
步骤7: 重复步骤2至步骤5的操作,即可获得板形向下凹陷时高斯特征值和板凹测量高度/>之间的隐射关系(根据第一高斯分布曲线和凸起程度的高度,建立第一高斯分布曲线和所述凸起程度的高度之间的映射关系)表示为:
其中,为板材凹陷高度,/>为高斯特征值,/>为函数表达式。
根据第二高斯分布曲线和所述凹陷程度的高度,建立第二高斯分布曲线和凹陷程度的高度之间的映射关系;
其中,为板材凹陷高度,/>为高斯特征值,/>为函数表达式。
步骤8:通过离线情况下执行步骤2至步骤7可以建立如下的板凸度测量模型:
其中,为板材在该位置的板凸度,/>为板凹测量高度,/>为板材凸起高度。
步骤9:当离线板凸度测量模型建立完成后,在线测量过程中只需将采集到的实际点云图做如上步骤2至步骤5的操作,代入步骤8所求得板凸度测量模型中即可求得实际板材中每个位置的板凸度。
采用上述方法,建立起了一种采用拟高斯分布进行板凸度测量的新思路,该方法的流程图如图3所示。该方法可以弥补板形测量中非连续板形形变的板凸度测量,对钢板凸起和钢板凹陷的情况分别进行测量,可应用于冶金行业中钢板、镁铝合金板等金属表面板凸度测量等领域,具有重要的理论意义和重大实际应用价值。
实施例以钢板的板凸度测量为例,图4所示为基于拟高斯分布的板材板凸度实际测量结构图,包括生产线辊道,被测钢板,结构光三维扫描仪,计算机,网卡以及所必须的电源线等,其中三维扫描仪采用Photoneo三维扫描仪,网卡使用POE供电的千兆网卡,计算机为i7处理器,32G内存;离线情况下已经获得了板凸度测量模型函数,在线测量时三维扫描仪对辊道上的钢板进行扫描获得三维点云信息,通过对点云进行分割和高斯拟合并求解高斯特征值,利用已经求得的板凸度测量模型计算实际钢板的板凸度。此实施例为本申请较佳的具体实施方案,但是本申请的保护范围绝不局限于此,其中包括金属板材的种类,高斯曲线的特征表征函数及求解,硬件的配置,可轻易想到的改变,都涵盖在本申请的保护范围之内。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (9)
1.一种拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,包括:
改变板材的凹凸程度,测量所述凹凸程度的高度,采集所述板材的点云,划分分布单元,并判断所述板材是否凹凸;
通过具有未知参数的标准一维高斯函数对所述分布单元进行拟合,获取高斯分布曲线,根据所述高斯分布曲线和所述凹凸程度的高度,建立所述高斯分布曲线所对应高斯函数的参数和所述凹凸程度的高度之间的映射关系,构建板凸度测量模型,基于所述板凸度测量模型,获取板凸度。
2.根据权利要求1所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,改变所述板材的凹凸程度包括:
将固定长度的所述板材平铺于间隙宽度可调节的辊道上,固定所述板材的两端于辊道上,通过调节所述辊道的间隙宽度来改变所述板材的凸起程度或凹陷程度。
3.根据权利要求2所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,测量所述凹凸程度的高度包括:
每调节一次所述辊道的间隙宽度,同时测量所述辊道所在平面与所述板材的凸起最高点位置的高度或所述辊道所在平面与所述板材的凹陷最高点位置的高度。
4.根据权利要求2所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,采集所述板材的点云包括:
每调节一次所述辊道的间隙宽度,同时对所述板材进行三维点云扫描,获取所述板材的点云。
5.根据权利要求4所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,判断所述板材是否凹凸包括:
当所述板材凹起时,对所述分布单元进行分割,当所述板材凹陷时,对所述分布单元进行分割,并将开口向上的所述分布单元以水平方向轴线进行上下翻转。
6.根据权利要求5所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,通过具有未知参数的标准一维高斯函数对所述分布单元进行拟合,获取高斯分布曲线包括:
通过所述一维高斯函数对分割后的所述分布单元进行拟合,获取第一高斯分布曲线:
其中,/>为高斯特征值,/>为点云在z方向上的最大值,/>为板材在该位置凸起时的横向位置,/>为板材凸起的程度;
通过所述一维高斯函数对分割和上下翻转后的所述分布单元进行拟合,获取第二高斯分布曲线:
其中,/>为高斯特征值,/>为点云在z方向上的最大值,/>为板材在该位置凹陷时的横向位置,/>为板材凹陷的程度。
7.根据权利要求6所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,根据所述第一高斯分布曲线和所述凸起程度的高度,建立所述第一高斯分布曲线和所述凸起程度的高度之间的映射关系;
其中,/>为板材凸起高度,/>为高斯特征值,/>为函数表达式;
根据所述第二高斯分布曲线和所述凹陷程度的高度,建立所述第二高斯分布曲线和所述凹陷程度的高度之间的映射关系;
其中,/>为板材凹陷高度,/>为高斯特征值,/>为函数表达式。
8.根据权利要求7所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,获取点云在z方向上的最大值、板材在该位置凸起时的横向位置和板材凸起的程度的方法为:
采集所述分布单元方向上的数据,建立数据矩阵,根据最小二乘原理,获取所述数据矩阵方程的最小二乘解;
通过所述最小二乘解,获取所述点云在z方向上的最大值、所述板材在该位置凸起时的横向位置和所述板材凸起的程度;
建立所述数据矩阵的方法为:
其中,/>为点云条/>方向上的数据,/>均为自然对数。
9.根据权利要求1所述的拟高斯分布的板凸度测量方法,其特征在于,所述板凸度测量模型包括:
其中,/>为板材在该位置的板凸度,/>为板凹测量高度,/>为板材凸起高度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311061483.1A CN116803561B (zh) | 2023-08-23 | 2023-08-23 | 一种拟高斯分布的板凸度测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311061483.1A CN116803561B (zh) | 2023-08-23 | 2023-08-23 | 一种拟高斯分布的板凸度测量方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116803561A true CN116803561A (zh) | 2023-09-26 |
CN116803561B CN116803561B (zh) | 2023-10-27 |
Family
ID=88079673
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311061483.1A Active CN116803561B (zh) | 2023-08-23 | 2023-08-23 | 一种拟高斯分布的板凸度测量方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116803561B (zh) |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0252114A (ja) * | 1988-08-11 | 1990-02-21 | Toshiba Corp | 板材の形状制御方法および装置 |
KR20020036142A (ko) * | 2000-11-08 | 2002-05-16 | 이구택 | 다항식 결합법을 이용한 냉연강판의 형상인식방법 및 이를이용한 형상제어방법 |
CN101905248A (zh) * | 2010-07-27 | 2010-12-08 | 上海梅山钢铁股份有限公司 | 一种带钢断面形状检测识别方法 |
CN102279190A (zh) * | 2011-04-29 | 2011-12-14 | 广州有色金属研究院 | 一种激光焊接不等厚板焊缝表面缺陷图像检测方法 |
CN103377318A (zh) * | 2013-07-05 | 2013-10-30 | 燕山大学 | 冷轧带钢在线板形统计方法 |
EP2799828A2 (en) * | 2013-05-03 | 2014-11-05 | The Boeing Company | System and method for predicting distortion of a workpiece resulting from a peening machine process |
CN104307892A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-01-28 | 广西柳州银海铝业股份有限公司 | 连轧穿带过程中带材头部纠偏的方法 |
CN106066534A (zh) * | 2012-03-27 | 2016-11-02 | Ppg俄亥俄工业有限公司 | 制造定径切趾光圈的方法 |
WO2017126686A1 (ja) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | 旭化成株式会社 | 非水系リチウム蓄電素子 |
CN107252819A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-17 | 太原科技大学 | 一种多层金属轧制复合装置 |
CN107358542A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-11-17 | 同济大学 | 一种励磁系统性能评估模型的参数确定方法 |
CN108334897A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-27 | 上海海事大学 | 一种基于自适应高斯混合模型的海上漂浮物轨迹预测方法 |
CN109530449A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-29 | 东北大学 | 一种中厚板平面形状控制中的可控点设定方法 |
CN111209967A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-29 | 太原科技大学 | 一种基于支持向量机的轧制过程板凸度预测方法 |
CN113614592A (zh) * | 2019-03-28 | 2021-11-05 | 东洋纺株式会社 | 防反射用圆偏光板和使用其的图像显示装置 |
CN113732073A (zh) * | 2020-05-29 | 2021-12-03 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种精轧出口带钢平直度缺陷的修正方法 |
CN115525033A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-27 | 太原科技大学 | 一种基于ds证据理论的带钢板形调控方法 |
-
2023
- 2023-08-23 CN CN202311061483.1A patent/CN116803561B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0252114A (ja) * | 1988-08-11 | 1990-02-21 | Toshiba Corp | 板材の形状制御方法および装置 |
KR20020036142A (ko) * | 2000-11-08 | 2002-05-16 | 이구택 | 다항식 결합법을 이용한 냉연강판의 형상인식방법 및 이를이용한 형상제어방법 |
CN101905248A (zh) * | 2010-07-27 | 2010-12-08 | 上海梅山钢铁股份有限公司 | 一种带钢断面形状检测识别方法 |
CN102279190A (zh) * | 2011-04-29 | 2011-12-14 | 广州有色金属研究院 | 一种激光焊接不等厚板焊缝表面缺陷图像检测方法 |
CN106066534A (zh) * | 2012-03-27 | 2016-11-02 | Ppg俄亥俄工业有限公司 | 制造定径切趾光圈的方法 |
EP2799828A2 (en) * | 2013-05-03 | 2014-11-05 | The Boeing Company | System and method for predicting distortion of a workpiece resulting from a peening machine process |
CN103377318A (zh) * | 2013-07-05 | 2013-10-30 | 燕山大学 | 冷轧带钢在线板形统计方法 |
CN104307892A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-01-28 | 广西柳州银海铝业股份有限公司 | 连轧穿带过程中带材头部纠偏的方法 |
WO2017126686A1 (ja) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | 旭化成株式会社 | 非水系リチウム蓄電素子 |
CN107252819A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-17 | 太原科技大学 | 一种多层金属轧制复合装置 |
CN107358542A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-11-17 | 同济大学 | 一种励磁系统性能评估模型的参数确定方法 |
CN108334897A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-27 | 上海海事大学 | 一种基于自适应高斯混合模型的海上漂浮物轨迹预测方法 |
CN109530449A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-29 | 东北大学 | 一种中厚板平面形状控制中的可控点设定方法 |
CN113614592A (zh) * | 2019-03-28 | 2021-11-05 | 东洋纺株式会社 | 防反射用圆偏光板和使用其的图像显示装置 |
CN111209967A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-29 | 太原科技大学 | 一种基于支持向量机的轧制过程板凸度预测方法 |
CN113732073A (zh) * | 2020-05-29 | 2021-12-03 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种精轧出口带钢平直度缺陷的修正方法 |
CN115525033A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-27 | 太原科技大学 | 一种基于ds证据理论的带钢板形调控方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
A.D. NORMAN等: "Morphing of curved corrugated shells", INTERNATIONAL JOURNAL OF SOLIDS AND STRUCTURES, vol. 46, pages 1624 - 1633, XP025959870, DOI: 10.1016/j.ijsolstr.2008.12.009 * |
J.R. XIAO等: "Meshless solutions of 2D contact problems by subdomain variational inequality and MLPG method with radial basis functions", ENGINEERING ANALYSIS WITH BOUNDARY ELEMENTS, vol. 29, pages 95 - 106 * |
SHIHAO DONG等: "The method for accurate acquisition of pavement macro-texture and corresponding finite element model based on three-dimensional point cloud data", CONSTRUCTION AND BUILDING MATERIALS, vol. 312, pages 1 - 12 * |
WEN ZHANG等: "Plate shape recognition based on Gaussian function and particle swarm optimization for roller quenching process", JOURNAL OF PROCESS CONTROL, vol. 119, pages 115 - 117 * |
ZHIQUAN HUANG等: "Inhibitory effects of prefabricated crown on edge crack of rolled AZ31 magnesium alloy plate", JOURNAL OF MATERIALS PROCESSING TECHNOLOGY, vol. 246, pages 85 - 92, XP085013165, DOI: 10.1016/j.jmatprotec.2017.01.034 * |
刘江等: "板形模式高斯分解", 北京科技大学学报, vol. 25, no. 5, pages 455 - 457 * |
张进之等: "厚度自动控制系统及平整机控制系统数学模型分析", 世界钢铁, vol. 12, no. 1, pages 42 - 45 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116803561B (zh) | 2023-10-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111207695A (zh) | 一种基于双线结构光的热轧带钢端部三维轮廓测量方法 | |
CN111054782B (zh) | 一种宽厚板板形检测装置及方法 | |
CN116309576B (zh) | 一种锂电池焊缝缺陷检测方法、系统及存储介质 | |
CN111899230B (zh) | 基于钢铸坯低倍组织三维特征的质量量化及自动多级评判方法 | |
CN110223267A (zh) | 基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法 | |
CN105180886A (zh) | 一种测量冷轧薄钢板应变分布的方法 | |
CN105571511A (zh) | 一种船舶外板成型精度在线检测方法 | |
CN116803561B (zh) | 一种拟高斯分布的板凸度测量方法 | |
CN115601313A (zh) | 一种钢化玻璃生产工艺可视化监控管理系统 | |
CN106937109A (zh) | 低成本判断摄像头分辨率水平的方法 | |
CN1863612A (zh) | 操作一个金属带轧机机列的方法和控制设备 | |
CN111611699A (zh) | 一种获取板材残余应力分布特征的智能矫直机 | |
Wang et al. | Real-time vision-assisted electrochemical machining with constant inter-electrode gap | |
CN111080835B (zh) | 基于灰色综合关联度的热轧带钢楔形缺陷诊断方法及系统 | |
CN111476792B (zh) | 一种板带钢图像轮廓的提取方法 | |
CN104346505B (zh) | 冷连轧轧机摩擦系数预测方法 | |
CN110288644A (zh) | 基于拟合平面法向量的耐火砖表面倾斜角的测量方法 | |
CN115656182A (zh) | 基于张量投票主成分分析的板材点云缺陷检测方法 | |
CN116105606A (zh) | 一种钢铁宽厚板长度视觉测量系统和方法 | |
CN113343537B (zh) | 一种定宽压力机定宽过程狗骨截面形状预测及评价方法 | |
CN114841971A (zh) | 金属块凹坑缺陷检测方法、系统及装置 | |
CN110280597B (zh) | 一种轧机衬板空间位置模拟优化的方法及装置 | |
CN110174409B (zh) | 一种基于实时检测结果的中厚板周期性缺陷控制方法 | |
CN113744194B (zh) | 钢板缺陷检测方法及计算机可读存储介质 | |
CN111495983A (zh) | 不锈钢宽厚冷硬板轧制大肚板板形缺陷的控制方法 |
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 |