CN117443931B - 奥氏体不锈钢轧制设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及金属材料加工技术领域，尤其涉及一种奥氏体不锈钢轧制设备，包括冷轧机、冷却单元、图像采集单元、图像分析单元和过程控制模块。图像分析单元根据冷轧卷材的厚度图像和表面图像分析冷轧卷材的波浪区域和凹陷状态，和，根据冷轧卷材的波浪区域和凹陷状态确定波浪控制策略和中松控制策略；过程控制模块根据波浪控制策略和中松控制策略调整不锈钢冷轧工艺。本发明通过运用图像分析技术和智能过程控制的方法，有效降低波浪和凹陷缺陷的发生概率，提高了生产线的稳定性和产品的质量。
Description
技术领域
本发明涉及金属材料加工技术领域，尤其涉及一种奥氏体不锈钢轧制设备。
背景技术
轧制设备是用于对金属或其他材料进行轧制加工的关键工业设备。轧制工艺在金属加工中具有重要地位，通过轧制可以调整材料的厚度、宽度和形状，从而满足不同工业领域的需求。这些设备通常包括轧辊、轧辊轴承、传动系统等关键组件，通过压力和摩擦力的作用，将原材料逐渐压扁并塑形成所需的最终产品。轧制设备的设计和技术涉及材料科学、机械工程、控制系统等多个领域，以确保高效、精确和可靠的生产过程。在现代工业中，轧制设备广泛应用于生产板材、线材、型材等各种金属制品，对于制造业的发展和产品质量的提升起着至关重要的作用。
中国专利公开号CN114101326B公开了一种钢带加工用冷轧机及冷轧工艺，该发明包括底板和安装在底板上的冷轧机构，冷轧机构的一侧设置有安装在底板上的放卷机构，冷轧机构的另一侧设置有收卷机构，冷轧机构与放卷机构之间设置有第一导向辊，冷轧机构与收卷机构设置有第二导向辊；冷轧机构与第一导向辊之间设置有导向机构，导向机构包括支撑架和两个第一安装块，支撑架的上表面开设有滑槽，两个第一安装块的底端均固定有与滑槽滑动连接的滑块，支撑架上设置有驱动组件；两个第一安装块均开设有第一安装槽，第一安装槽内设置有第一导向轮，钢带位于两个第一导向轮之间。该申请具有使钢带减小发生偏移的可能，提高钢带的加工质量的效果。由此可见，该发明未能考虑通过分析冷轧卷材的板型缺陷而调整冷轧工艺，以提高冷轧精度的问题。
发明内容
为此，本发明提供一种奥氏体不锈钢轧制设备，用以克服现有技术中无法通过对冷轧卷材板型缺陷的检测，有针对性地改善不锈钢的冷轧工艺从而提高奥氏体不锈钢卷材的加工精度的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种奥氏体不锈钢轧制设备，包括：
冷轧机，用以对热轧卷材进行二次加工以制备冷轧卷材；
冷却单元，包括安装在冷轧机中平行于工作辊和冷轧卷材表面的辊冷却器，以使乳化液喷洒在工作辊和冷轧卷材上；
图像采集单元，其设置在所述冷轧机的出口端，用以拍摄冷轧卷材的厚度图像和冷轧表面图像；
图像分析单元，其与所述图像采集单元相连，用以根据冷轧卷材的厚度图像和表面图像分析冷轧卷材的波浪区域和凹陷状态，和，根据冷轧卷材的波浪区域和凹陷状态确定波浪控制策略和中松控制策略；
过程控制模块，其分别与所述冷轧机、所述冷却单元和所述图像分析单元相连，用以根据波浪控制策略和中松控制策略调整不锈钢冷轧过程的运行参数；
其中，所述辊冷却器中各喷水孔的喷水方向和喷水压力可单独调节；
所述运行参数包括冷轧的轧制力、横向窜辊量和冷却参数；
波浪控制策略根据波浪区域的偏差参考值和偏差稳定度确定；
中松控制策略根据中松检测区域的凹陷连续参量状态和凹陷聚集状态确定。
进一步地，所述图像采集单元包括：
设置在出口端用以拍摄冷轧卷材两侧厚度图像的第一图像拍摄装置和第二图像拍摄装置，以及，设置在所述冷轧机出口端远离地面一侧用以拍摄冷轧卷材表面图像的第三图像拍摄装置；
所述第一图像拍摄装置用以拍摄冷轧卷材的第一厚度图像，所述第二图像拍摄装置用以拍摄冷轧卷材的第二厚度图像，所述第三图像拍摄装置用以拍摄冷轧表面图像；
其中，所述厚度图像包括第一厚度图像和第二厚度图像，所述第一厚度图像为冷轧卷材靠近第一图像拍摄装置一侧的厚度图像，所述第二厚度图像为冷轧卷材靠近第二图像拍摄装置一侧的厚度图像。
进一步地，图像分析单元根据所述厚度图像计算对应的若干偏差值和偏差参考值，根据所述偏差参考值是否超过预设偏差值确定冷轧卷材两侧是否存在波浪区域，以及，根据波浪区域的宽度确定表面图像的中松检测区域；
其中，所述偏差值为所述厚度图像中各极值点与标准高度之间的距离；
所述偏差参考值，包括第一偏差参考值和第二偏差参考值；
所述标准高度为所述冷轧机中两工作辊连线中点在所述厚度图像上的高度；
所述波浪区域包括第一波浪区域和第二波浪区域；
所述波浪区域的宽度为波浪区域在所述冷轧表面图像上的宽度。
进一步地，图像分析单元在冷轧卷材任一侧存在波浪区域时根据所述偏差参考值确定冷轧卷材对应侧的波浪区域的宽度；
其中，所述波浪区域的宽度与所述偏差参考值成正比。
进一步地，图像分析单元在冷轧卷材任一侧存在波浪区域时，根据冷轧卷材的若干偏差值确定对应的偏差稳定度，并根据所述偏差稳定度确定对应的波浪控制策略；
其中，所述波浪控制策略包括调节所述冷轧机中间传动辊的横向窜辊量、调节所述冷轧机的轧制力和调节工作辊的热凸度。
进一步地，偏差稳定度根据各所述厚度图像中预设长度周期内存在的偏差值数量确定；
在偏差稳定度小于等于标准稳定值时，所述图像分析单元制定的波浪控制策略包括调节所述冷轧机的轧制力和修正横向窜辊量，或，在偏差稳定度大于标准稳定值时，所述图像分析单元制定的波浪控制策略包括调节工作辊的热凸度。
进一步地，图像分析单元根据所述冷轧表面图像和所述波浪区域确定中松检测区域；
其中，所述中松检测区域为冷轧表面图像减去所述波浪区域后剩下的部分。
进一步地，图像分析单元根据所述中松检测区域内的凹陷连续参量状态和凹陷聚集状态确定中松控制策略；
其中，所述凹陷连续参量状态包括第一凹陷连续参量状态和第二凹陷连续参量状态；
所述凹陷聚集状态包括第一凹陷聚集状态和第二凹陷聚集状态。
进一步地，在对所述中松检测区域进行检测时，若存在至少一个子检测区域内的凹陷平均面积大于预设面积，所述图像分析单元根据所述中松检测区域内的凹陷平均面积和凹陷连续性确定所述凹陷连续参量状态，所述凹陷连续参量状态的确定方法包括：
将所述中松检测区域按长度方向分为若干子检测区域；
分别确定各所述子检测区域内是否均存在凹陷，和，各所述子检测区域的凹陷平均面积是否大于预设面积；
各所述子检测区域内均存在凹陷且其凹陷平均面积大于预设面积时，记为第一凹陷连续参量状态；
若任一所述子检测区域内无凹陷，且存在凹陷的任一所述子检测区域内的凹陷平均面积大于预设面积确定为第二凹陷连续参量状态。
进一步地，图像分析单元在存在凹陷的各所述子检测区域内的凹陷平均面积均小于等于预设面积时，确定凹陷聚集状态的方法包括：
确定各所述子检测区域内存在凹陷数量最多的子检测区域的子图像；
在所述子图像中依次以每个凹陷为圆心设置检索圆，检测各检索圆内的凹陷数量；
若存在任一检索圆内凹陷数量大于预设值时，所述图像分析单元将该检索圆记为多凹圆并更换使用的润滑剂；
其中，所述检索圆的半径为预设半径。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明提供的奥氏体不锈钢轧制设备通过对冷轧卷材板型缺陷的检测，有针对性地改善不锈钢的冷轧工艺从而提高奥氏体不锈钢卷材的加工精度的问题。
进一步地，通过冷轧机、冷却单元、图像采集单元、图像分析单元以及过程控制模块等组件，实现了对热轧卷材的高效二次加工；其中，冷却单元配备辊冷却器，可在工作辊和冷轧卷材表面均匀喷洒乳化液，有效降低摩擦和温度，有助于提高轧制质量。
进一步地，通过图像采集单元和图像分析单元的协同作用，该设备能够实时拍摄并分析冷轧卷材的厚度图像和表面图像，准确识别波浪区域和凹陷状态。基于这些分析结果，进一步确定并实施波浪控制策略和中松控制策略，从而提高生产效率和产品质量。
进一步地，过程控制模块通过与冷轧机、冷却单元和图像分析单元的连接，能够根据波浪控制策略和中松控制策略智能地调整不锈钢冷轧过程中的运行参数；其中，辊冷却器中各喷水孔的单独调节功能为精细控制提供了可能，进一步优化了冷却效果。
进一步地，本发明提供的不锈钢轧制设备通过综合运用先进的图像分析技术和智能过程控制手段，有效降低波浪和凹陷缺陷的发生概率，提高了生产线的稳定性和产品的质量，具备显著的经济效益和生产效率提升。
附图说明
图1为本发明实施例奥氏体不锈钢轧制设备的连接图；
图2为本发明实施例厚度图像的示意图；
图3为本发明实施例第一波浪区域和中松检测区域的示意图；
图4为本发明实施例第二波浪区域和中松检测区域的示意图；
图5为本发明实施例第一波浪区域、第二波浪区域和中松检测区域的示意图；
图中：1，极值点；2，标准高度；3，第一波浪区域；4，第二波浪区域；5，中松检测区域。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
为更好地理解本方案，下面将本方案中的名词进行解释：
热凸度：轧制时，轧辊温度升高后的轧辊凸度；
横向窜辊量：轧机辊系由支撑辊、中间传动辊和工作辊组成，呈上下对称布置；横向窜辊指的是中间传动辊沿辊身方向横向移动。
请参阅图1所示，其为本发明实施例奥氏体不锈钢轧制设备的连接图。本发明实施例提供一种奥氏体不锈钢轧制设备，包括：
冷轧机，用以对热轧卷材进行二次加工以制备冷轧卷材；
冷却单元，包括安装在冷轧机中平行于工作辊和冷轧卷材表面的辊冷却器，以使乳化液喷洒在工作辊和冷轧卷材上；
图像采集单元，其设置在所述冷轧机的出口端，用以拍摄冷轧卷材的厚度图像和冷轧表面图像；
图像分析单元，其与所述图像采集单元相连，用以根据冷轧卷材的厚度图像和表面图像分析冷轧卷材的波浪区域和凹陷状态，和，根据冷轧卷材的波浪区域和凹陷状态确定波浪控制策略和中松控制策略；
过程控制模块，其分别与所述冷轧机、所述冷却单元和所述图像分析单元相连，用以根据波浪控制策略和中松控制策略调整不锈钢冷轧过程的运行参数；
其中，所述辊冷却器中各喷水孔的喷水方向和喷水压力可单独调节；
所述运行参数包括冷轧的轧制力、横向窜辊量和冷却参数；
波浪控制策略根据波浪区域的偏差参考值和偏差稳定度确定；
中松控制策略根据中松检测区域5的凹陷连续参量状态和凹陷聚集状态确定。
可以理解的是，轧钢过程包括热轧粗轧和冷轧精轧。
在实施中，不锈钢轧制设备应当包括原料供给系统、热轧机、冷轧机、退火炉、酸洗线、镀锌线、切割机、卷取机和过程控制系统；
原料供给系统用以储存、传送和准备原材料，原材料包括钢锭和钢坯；
热轧机将加热后的原材料通过轧制辊将其轧薄和延展，以获得所需的热轧卷材尺寸和形状；
冷轧机对所述热轧卷材二次加工，通过改善其表面质量、尺寸精度和硬度，以得到冷轧卷材；
其中，冷轧机通过将热轧卷材通过辊轧制成所需的薄板或带材；
退火炉通过对冷轧卷材进行热处理恢复其内部晶体结构，以降低其硬度和提高可加工性；退火炉通常将卷材加热到特定温度后通过控制冷却过程来获得所需的性能；
酸洗线用以去除卷材表面的氧化层和杂质，以改善其表面质量；
镀锌线将卷材浸入锌溶液中，以在卷材表面形成锌保护层，提高耐腐蚀性能；
切割机用于将不锈钢卷材切割成所需的长度；
卷取机将加工好的不锈钢卷材卷取成卷，以便于存储、运输和交付。
在实施中，辊冷却器包括若干平行设置的喷水装置，各喷水装置均与所述工作辊和冷轧卷材在冷轧机中的表面平行。
请参阅图2所示，其为本发明实施例厚度图像的示意图；图中实线为厚度图像表示波浪区域的波浪变化，虚线表示标准高度2。本发明实施例中图像采集单元包括：
设置在出口端两侧用以拍摄冷轧卷材两侧厚度图像的第一图像拍摄装置和第二图像拍摄装置，以及，设置在所述冷轧机出口端远离地面一侧用以拍摄冷轧卷材表面图像的第三图像拍摄装置；
所述第一图像拍摄装置用以拍摄冷轧卷材的第一厚度图像，所述第二图像拍摄装置用以拍摄冷轧卷材的第二厚度图像，所述第三图像拍摄装置用以拍摄冷轧表面图像；
其中，所述厚度图像包括第一厚度图像和第二厚度图像，所述第一厚度图像为冷轧卷材靠近第一图像拍摄装置一侧的厚度图像，所述第二厚度图像为冷轧卷材靠近第二图像拍摄装置一侧的厚度图像。
可以理解的是，采集的厚度图像为去除所有环境图像，仅保留冷轧卷材波浪变化的图像；该图像可以由函数图像表示。
请参阅图3-图5所示，其分别为本发明实施例第一波浪区域3和中松检测区域5的示意图、本发明实施例第二波浪区域4和中松检测区域5的示意图和本发明实施例第一波浪区域3、第二波浪区域4和中松检测区域5的示意图，其中，
波浪区域：本发明中的波浪区域为产生边浪的区域，可以分为单边波浪区域、双边波浪区域和无波浪区域三种情况；其中，单边波浪区域包括第一波浪区域3或第二波浪区域4。
中松检测区域5：本发明中的中松检测区域5为使用第三图像拍摄装置拍摄的冷轧卷材表面图像中去掉波浪区域后剩下的区域。
本发明实施例中图像分析单元根据所述厚度图像计算对应的若干偏差值和偏差参考值，根据所述偏差参考值是否超过预设偏差值确定冷轧卷材两侧是否存在波浪区域，以及，根据波浪区域的宽度确定表面图像的中松检测区域5；
其中，所述偏差值为所述厚度图像中各极值点1与标准高度2之间的距离；
所述偏差参考值，包括第一偏差参考值和第二偏差参考值；
所述标准高度2为所述冷轧机中两工作辊连线中点在所述厚度图像上的高度；
所述波浪区域包括第一波浪区域3和第二波浪区域4；
所述波浪区域的宽度为波浪区域在所述冷轧表面图像上的宽度。
可以理解的是，预设偏差值为冷轧卷材不考虑边波浪缺陷的最大值，由加工精度确定，冷轧卷材的预设偏差值与加工精度成反比，随加工精度的增加而减小。
可以理解的是，厚度图像中的极值点1左右邻域的函数值都小于或多大于这个点的值，则该点为极值点1，极值点1的个数大于等于1；如图2所示，图中去掉两个实线的端点后包含五个极值点1，分别是两个极大值点和三个极小值点，图中仅标出了两个极值点1（一个极大值点和极小值点）。
可以理解的是，偏差参考值B为若干偏差值的标准差，由以下公式计算：
，
式中，(hi-h0)为第i个极值点1的偏差值，n为极值点1的个数，h0为标准高度2在厚度图像上的纵坐标，hi为第i个极值点1在厚度图像上的纵坐标。
可以理解的是，在第一厚度图像中第一偏差参考值大于预设偏差值时存在第一波浪区域3，第一偏差参考值小于等于预设偏差值时不存在第一波浪区域3；
在第二厚度图像中第二偏差参考值大于预设偏差值时存在第二波浪区域4，第二偏差参考值小于等于预设偏差值时不存在第二波浪区域4。
仅存在第一波浪区域3或第二波浪区域4时为单边波浪，第一波浪区域3和第二波浪区域4都存在时为双边波浪。
具体而言，图像分析单元在冷轧卷材任一侧存在波浪区域时，根据所述偏差参考值确定冷轧卷材对应侧的波浪区域的宽度；
其中，所述波浪区域的宽度与所述偏差参考值成正比。
所述波浪区域宽度W由以下公式计算：
，
其中，k为宽度系数，σ为偏差参考值，σ0为预设偏差值，1＜k≤1.3。
可以理解的是，存在第一波浪区域3时第一波浪区域3宽度；存在第二波浪区域4时第二波浪区域4宽度/>。
具体而言，图像分析单元在冷轧卷材任一侧存在波浪区域时，根据冷轧卷材的若干偏差值确定对应的偏差稳定度，并根据所述偏差稳定度确定对应的波浪控制策略；
其中，所述波浪控制策略包括调节所述冷轧机中间传动辊的横向窜辊量、调节所述冷轧机的轧制力和调节工作辊的热凸度。
在实施中，冷轧卷材为单边波浪时的控制策略首先应包括调整辊压力（减小有波浪一侧的辊压力，使辊压力分布均匀），然后再根据偏差稳定度确定波浪控制策略。其中，调整辊压力的具体调整方法有：（1）调整辊缝间隙，确保辊缝间隙在整个轧制宽度上均匀以减小压力差异；（2）调整有波浪一侧的辊的位置，以改变压力分布使辊压力分布均匀。
冷轧卷材为双边波浪时的控制策略仅根据偏差稳定度确定。
具体而言，偏差稳定度根据各所述厚度图像中预设长度周期内存在的偏差值数量确定；
在偏差稳定度小于等于标准稳定值时，所述图像分析单元制定的波浪控制策略包括调节所述冷轧机的轧制力和修正横向窜辊量，或，在偏差稳定度大于标准稳定值时，所述图像分析单元制定的波浪控制策略包括调节工作辊的热凸度。
在实施中，偏差稳定度小于等于标准稳定值时调整横向窜辊量和轧制力的具体方法为：（1）根据卷材宽度将中间传动辊向两侧窜动；（2）减少轧制力。
偏差稳定度大于标准稳定值时调整热凸度的具体方法为：增加辊身中部的热凸度；其中，增加辊身中部热凸度的方式为减小辊身中部的冷却液流量/压力，或，增加辊身边部的冷却液流量/压力。
可以理解的是，偏差稳定度A由以下公式进行计算：，
式中：n为极值点1的个数，xi为第i各预设长度周期内存在的偏差值数量，为各预设长度周期内存在的偏差值数量的平均值，/>。
可以理解的是，在求得偏差稳定度A时，偏差稳定度无量纲，其消去量纲的过程在此不再赘述。
在实施中，标准稳定值=1；预设长度周期由冷轧卷材的长度确定为冷轧卷材长度的百分之一，或自定义预设长度周期。
在实施中，若存在第一波浪区域3时存在第一偏差稳定度A1；若存在第二波浪区域4时存在第二偏差稳定度A2；若同时存在第一波浪区域3和第二波浪区域4时存在第一偏差稳定度A1和第二偏差稳定度A2；其中，A1和A2均由上述公式计算。
例如，仅存在第一波浪区域3，自定义预设长度周期为0.1m，第一厚度图像包括5个预设长度周期，第一个预设长度周期内偏差值数量x1=7，第二个预设长度周期内偏差值数量x2=6，第三个预设长度周期内偏差值数量x3=5，第四个预设长度周期内偏差值数量x4=4，第五个预设长度周期内偏差值数量x5=3；则第一偏差稳定度A1的值为：
,
；
由于1.2＞1则边浪控制策略为先调节辊压力，然后调节工作辊的热凸度，即首先减小第一厚度图像侧的辊压力使辊压力分布均匀，然后增加辊身靠近第一厚度图像那边的冷却液流量/压力。
例如，仅存在第二波浪区域4，并且计算得到的第二偏差稳定度A2≤1，则边浪控制策略为先调节辊压力，然后调节工作辊的横向窜辊量和轧制力，即首先减小第二厚度图像侧的辊压力使辊压力分布均匀，然后根据卷材宽度将中间传动辊向两侧窜动或减小轧制力。
例如，同时存在第一波浪区域3和第二波浪区域4时，无需调节辊压力，直接根据计算得到的偏差稳定度确定双边浪控制策略。
请继续参阅图3-图5所示，图像分析单元根据所述冷轧表面图像和所述波浪区域确定中松检测区域5；
其中，所述中松检测区域5为冷轧表面图像减去所述波浪区域后剩下的部分。具体而言，图像分析单元根据所述中松检测区域5内的凹陷连续参量状态和凹陷聚集状态确定中松控制策略；
其中，所述凹陷连续参量状态包括第一凹陷连续参量状态和第二凹陷连续参量状态；
所述凹陷聚集状态包括第一凹陷聚集状态和第二凹陷聚集状态。
具体而言，在对所述中松检测区域进行检测时，若存在至少一个子检测区域内的凹陷平均面积大于预设面积，所述图像分析单元根据所述中松检测区域5内的凹陷平均面积和凹陷连续性确定所述凹陷连续参量状态，所述凹陷连续参量状态的确定方法包括：
将所述中松检测区域5按长度方向分为若干子检测区域；
分别确定各所述子检测区域内是否均存在凹陷，和，各所述子检测区域的凹陷平均面积是否大于预设面积；
各所述子检测区域内均存在凹陷且其凹陷平均面积大于预设面积时，记为第一凹陷连续参量状态；
若任一所述子检测区域内无凹陷，且存在凹陷的任一所述子检测区域内的凹陷平均面积大于预设面积确定为第二凹陷连续参量状态。
可以理解的是，预设面积由加工精度确定，与加工精度成反比，即加工精度越高预设面积越小。
在实施中，第一凹陷连续参量状态下的中松控制策略为：（1）根据卷材宽度将中间传动辊向中间窜动；（2）增加轧制力；（3）使用辅助装置（如中部支撑辊和/或中部支撑装置）支持卷材中部，防止其发生周期性中松的板型缺陷。第二凹陷连续参量状态下的中松控制策略为使用轧制辅助装置（如在线形状测量仪和/或张力控制装置）以及时发现和调整不规则中松板型。
具体而言，图像分析单元在存在凹陷的各所述子检测区域内的凹陷平均面积均小于等于预设面积时，确定凹陷聚集状态的方法包括：
确定各所述子检测区域内存在凹陷数量最多的子检测区域的子图像；
在所述子图像中依次以每个凹陷为圆心设置检索圆，检测各检索圆内的凹陷数量；
若存在任一检索圆内凹陷数量大于预设值时，所述图像分析单元将该检索圆记为多凹圆并更换使用的润滑剂；
其中，所述检索圆的半径为预设半径；
可以理解的是，若任一检索圆内凹陷数量均小于等于预设值时无需针对中松检测区域内的凹陷进行调节。
可以理解的是，冷轧卷材形成的麻点缺陷中的单个麻点呈不规则分布，整体呈现带状分布。麻点在微观上由许多微小的凹坑组成，凹坑内部看到很多细小的颗粒。凹坑部分杂质元素与结晶器保护渣成分基本一致，说明这些夹杂主要来自结晶器保护渣。
在实施中，多凹圆通常由塑性基体金属在高速转动的轧辊表面粘附而形成，因此需要更换使用的润滑剂以清除润滑系统中的污染物，如颗粒、杂质和沉淀物，有助于提高润滑剂的纯净度，减少对设备的损害；换用新的润滑液还可以改善在摩擦表面形成的润滑膜，减少摩擦和磨损，以防止多凹圆（麻点）缺陷的形成和发展。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种奥氏体不锈钢轧制设备，其特征在于，包括：
冷轧机，用以对热轧卷材进行二次加工以制备冷轧卷材；
冷却单元，包括安装在冷轧机中平行于工作辊和冷轧卷材表面的辊冷却器，以使乳化液喷洒在工作辊和冷轧卷材上；
图像采集单元，其设置在所述冷轧机的出口端，用以拍摄冷轧卷材的厚度图像和冷轧表面图像；
图像分析单元，其与所述图像采集单元相连，用以根据冷轧卷材的厚度图像和表面图像分析冷轧卷材的波浪区域和中松检测区域，和，根据冷轧卷材的波浪区域和中松检测区域确定波浪控制策略和中松控制策略；
过程控制模块，其分别与所述冷轧机、所述冷却单元和所述图像分析单元相连，用以根据波浪控制策略和中松控制策略调整不锈钢冷轧过程的运行参数；
其中，所述辊冷却器中各喷水孔的喷水方向和喷水压力可单独调节；
所述运行参数包括冷轧的轧制力、横向窜辊量和冷却参数；
波浪控制策略根据波浪区域的偏差参考值和偏差稳定度确定；
中松控制策略根据中松检测区域的凹陷连续参量状态和凹陷聚集状态确定;
所述图像采集单元包括：
设置在出口端用以拍摄冷轧卷材两侧厚度图像的第一图像拍摄装置和第二图像拍摄装置，以及，设置在所述冷轧机出口端远离地面一侧用以拍摄冷轧卷材表面图像的第三图像拍摄装置；
所述第一图像拍摄装置用以拍摄冷轧卷材的第一厚度图像，所述第二图像拍摄装置用以拍摄冷轧卷材的第二厚度图像，所述第三图像拍摄装置用以拍摄冷轧表面图像；
其中，所述厚度图像包括第一厚度图像和第二厚度图像，所述第一厚度图像为冷轧卷材靠近第一图像拍摄装置一侧的厚度图像，所述第二厚度图像为冷轧卷材靠近第二图像拍摄装置一侧的厚度图像;
所述图像分析单元根据所述厚度图像计算对应的若干偏差值和偏差参考值，根据所述偏差参考值是否超过预设偏差值确定冷轧卷材两侧是否存在波浪区域，以及，根据波浪区域的宽度确定表面图像的中松检测区域；
其中，所述偏差值为所述厚度图像中各极值点与标准高度之间的距离；
所述偏差参考值，包括第一偏差参考值和第二偏差参考值；
所述标准高度为所述冷轧机中两工作辊连线中点在所述厚度图像上的高度；
所述波浪区域包括第一波浪区域和第二波浪区域；
所述波浪区域的宽度为波浪区域在所述冷轧表面图像上的宽度;
所述图像分析单元在冷轧卷材任一侧存在波浪区域时，根据冷轧卷材的若干偏差值确定对应的偏差稳定度，并根据所述偏差稳定度确定对应的波浪控制策略；
其中，所述波浪控制策略包括调节所述冷轧机中间传动辊的横向窜辊量、调节所述冷轧机的轧制力和调节工作辊的热凸度;
所述偏差稳定度根据各所述厚度图像中预设长度周期内存在的偏差值数量确定；
在偏差稳定度小于等于标准稳定值时，所述图像分析单元制定的波浪控制策略包括调节所述冷轧机的轧制力和修正横向窜辊量，或，在偏差稳定度大于标准稳定值时，所述图像分析单元制定的波浪控制策略包括调节工作辊的热凸度;
所述偏差稳定度A由以下公式进行计算：，式中：n为所述极值点的个数，xi为第i个预设长度周期内存在的偏差值数量，/>为各预设长度周期内存在的偏差值数量的平均值。
2.根据权利要求1所述的奥氏体不锈钢轧制设备，其特征在于，所述图像分析单元在冷轧卷材任一侧存在波浪区域时根据所述偏差参考值确定冷轧卷材对应侧的波浪区域的宽度；
其中，所述波浪区域的宽度与所述偏差参考值成正比。
3.根据权利要求1所述的奥氏体不锈钢轧制设备，其特征在于，所述图像分析单元根据所述冷轧表面图像和所述波浪区域确定中松检测区域；
其中，所述中松检测区域为冷轧表面图像减去所述波浪区域后剩下的部分。
4.根据权利要求3所述的奥氏体不锈钢轧制设备，其特征在于，所述图像分析单元根据所述中松检测区域内的凹陷连续参量状态和凹陷聚集状态确定中松控制策略；
其中，所述凹陷连续参量状态包括第一凹陷连续参量状态和第二凹陷连续参量状态；
所述凹陷聚集状态包括第一凹陷聚集状态和第二凹陷聚集状态。
5.根据权利要求4所述的奥氏体不锈钢轧制设备，其特征在于，在对所述中松检测区域进行检测时，若存在至少一个子检测区域内的凹陷平均面积大于预设面积，所述图像分析单元根据所述中松检测区域内的凹陷平均面积和凹陷连续性确定所述凹陷连续参量状态，所述凹陷连续参量状态的确定方法包括：
将所述中松检测区域按长度方向分为若干子检测区域；
分别确定各所述子检测区域内是否均存在凹陷，和，各所述子检测区域的凹陷平均面积是否大于预设面积；
各所述子检测区域内均存在凹陷且其凹陷平均面积大于预设面积时，记为第一凹陷连续参量状态；
若任一所述子检测区域内无凹陷，且存在凹陷的任一所述子检测区域内的凹陷平均面积大于预设面积确定为第二凹陷连续参量状态。
6.根据权利要求5所述的奥氏体不锈钢轧制设备，其特征在于，所述图像分析单元在存在凹陷的各所述子检测区域内的凹陷平均面积均小于等于预设面积时，确定凹陷聚集状态的方法包括：
确定各所述子检测区域内存在凹陷数量最多的子检测区域的子图像；
在所述子图像中依次以每个凹陷为圆心设置检索圆，检测各检索圆内的凹陷数量；
若存在任一检索圆内凹陷数量大于预设值时，所述图像分析单元将该检索圆记为多凹圆并更换使用的润滑剂；
其中，所述检索圆的半径为预设半径。
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