CN117606566A - 一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，属于钢铁产品质量评测技术领域，包括重量检测及判断模块、凹陷检测及评分模块、毛刺检测及评分模块、弯曲检测及评分模块、综合评分模块。本发明通过设置的重量检测及判断模块、凹陷检测及评分模块、毛刺检测及评分模块、弯曲检测及评分模块，能够方便准确地对钢铁产品进行重量检测及判断、凹陷检测及评分、毛刺检测及评分、弯曲检测及评分工作，进而得到凹陷检测评分、毛刺检测评分、弯曲检测评分，最后计算得到当前钢铁产品的产品质量评分，实现了基于钢铁产品的检斤数据，结合钢铁产品缺陷数据，对钢铁产品的质量进行综合评测工作。

Description

一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统

技术领域

本发明涉及钢铁产品质量评测技术领域，具体涉及一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统。

背景技术

钢铁产品种类非常多，可根据不同的标准进行分类。了解钢铁产品的种类有助于更好地了解其用途和特性。钢铁检斤数据指的是对钢铁产品进行称重或过磅以确定其重量的数据。检斤通常使用磅秤等设备对钢铁产品进行实际称重，以获得产品的实际重量数据。

浇注钢铁产品是一种制造方法，通过将熔融的铁或钢浇注到模具中，冷却后得到所需形状和尺寸的钢铁产品。浇注过程需要使用到熔炼炉、模具、浇注机等设备和工具，根据不同的产品要求，需要进行不同的工艺参数调整和控制。浇注钢铁产品的优点是可制造出各种形状和尺寸的产品，且生产效率较高，成本较低。但浇注过程中容易出现局部凹陷、毛刺等缺陷，其中存在凹陷的钢铁产品的重量低于标准（无缺陷）钢铁产品的重量，存在毛刺的钢铁产品的重量高于标准钢铁产品的重量。在浇注完成后冷却过程中受内部应力影响时常会出现弯曲现象，弯曲现象一般不会改变钢铁产品的重量。在钢铁产品进行出厂进行交易时，需要钢铁产品的质量进行综合评测，不合格的钢铁产品将要进行回收处理，合格的钢铁产品方可出厂售出。

如何基于钢铁产品的检斤数据，结合钢铁产品缺陷数据，对钢铁产品的质量进行综合评测，是一个亟待解决的问题。为此，提出一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何基于钢铁产品的检斤数据，结合钢铁产品缺陷数据，对钢铁产品的质量进行综合评测，提供了一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括重量检测及判断模块、凹陷检测及评分模块、毛刺检测及评分模块、弯曲检测及评分模块、综合评分模块；

所述重量检测及判断模块，用于对当前钢铁产品的重量进行检测，获得当前钢铁产品的检斤数据，并根据检斤数据与预设的重量标准范围值的比较结果，判断当前钢铁产品的检斤数据是否符合要求；

所述凹陷检测及评分模块，用于在通过重量检测工作后，对当前钢铁产品的表面凹陷进行检测，进而获取当前钢铁产品的凹陷检测评分；

所述毛刺检测及评分模块，用于在通过凹陷检测工作后，对当前钢铁产品的边缘毛刺进行检测，进而获取当前钢铁产品的毛刺检测评分；

所述弯曲检测及评分模块，用于在通过毛刺检测工作后，对当前钢铁产品的弯曲程度进行检测，获得弯曲程度检测数据；并根据弯曲程度检测数据获取当前钢铁产品的弯曲检测评分；

所述综合评分模块，用于对通过重量检测、凹陷检测、毛刺检测、弯曲检测工作的钢铁产品，根据凹陷检测评分、毛刺检测评分、弯曲检测评分计算得到当前钢铁产品的产品质量评分。

更进一步地，所述重量检测及判断模块包括重量检测单元、比较判断单元；所述重量检测单元用于利用称重设备对当前钢铁产品的重量进行检测，获得当前钢铁产品的检斤数据Z，并将获得的当前钢铁产品的检斤数据Z发送至所述比较判断单元中；所述比较判断单元用于根据检斤数据Z与预设的重量标准范围值Z_预设的比较结果，判断当前钢铁产品的检斤数据是否符合要求，当检斤数据Z未处于预设的重量标准范围值Z_预设内时，表示当前钢铁产品的检斤数据不符合要求，当检斤数据Z处于预设的重量标准范围值Z_预设内时，表示当前钢铁产品的检斤数据符合要求。

更进一步地，所述凹陷检测及评分模块包括凹陷检测单元、凹陷评分单元；所述凹陷检测单元用于利用深度相机对当前钢铁产品的各个表面依次分别拍摄，获取多张表面深度图像，然后根据各个表面深度图像进行分别检测，获取多个凹陷区域；所述凹陷评分单元用于根据各个凹陷区域内像素点的像素值获取各个凹陷区域的凹陷子评分，然后根据凹陷子评分计算当前钢铁产品的凹陷总评分，即得到凹陷检测评分。

更进一步地，所述凹陷检测单元的具体处理过程如下：

S11：利用深度相机对当前钢铁产品的各个表面依次分别拍摄，获取多张表面深度图像G_i，其中下标中的i表示第i个表面；

S12：对于各个表面深度图像，利用OpenCV中轮廓的轮廓检测函数对各个表面深度图像中的钢铁产品进行轮廓检测，进而获取各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i；

S13：对各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部的所有像素点的像素值进行获取，将各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部的各个像素点的像素值与预设的像素值P_预设进行分别比较，当像素值大于像素值P_预设时，将该像素值对应的像素点标记为凹陷像素点，获取单个表面深度图像中所有的凹陷像素点，所有的凹陷像素点形成至少一个凹陷区域，进而得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部所有的凹陷区域A_j，其中下标中的j表示第j个凹陷区域；

所述凹陷评分单元的具体处理过程如下：

S21：将各个凹陷区域A_j中各个像素点的像素值分别与允许的最大像素值P_max进行分别比较，当存在任一个凹陷区域中任一像素点的像素值大于允许的最大像素值P_max时，则表示当前钢铁产品不合格，不进入步骤S22，不存在时进入步骤S22；

S22：计算各个凹陷区域A_j中所有像素点的像素值的均值P_avg，根据均值P_avg在像素均值范围-凹陷子评分数据库中进行查找比对，获取各个凹陷区域A_j的凹陷子评分B_j，最后计算各个凹陷区域A_j的凹陷子评分B _j的均值B_avg，即得到凹陷检测评分，像素均值范围-凹陷子评分数据库中存储有均值P_avg范围与凹陷子评分B_j的对应关系。

更进一步地，所述毛刺检测及评分模块包括毛刺检测单元、毛刺评分单元；所述毛刺检测单元用于根据凹陷检测单元获取的各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据，得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值；所述毛刺评分单元用于根据各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值，计算得到各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分，然后根据毛刺子评分计算得到当前钢铁产品的毛刺总评分，即得到毛刺检测评分。

更进一步地，所述毛刺检测单元的具体处理过程如下：

S31：从凹陷检测单元中获取各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i；

S32：根据各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i，计算得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值L_i；

所述毛刺评分单元的具体处理过程如下：

S41：将各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值L_i与允许的最大轮廓线长度值L_max进行分别比较，当存在任一个轮廓线长度值大于允许的最大轮廓线长度值L_max时，则表示当前钢铁产品不合格，不进入步骤S42，不存在时进入步骤S42；

S42：计算各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值的均值L_avg，根据均值L_avg在长度均值范围-毛刺子评分数据库中进行查找比对，获取各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分M_i，最后计算各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分M_i的均值M_avg，即得到毛刺检测评分，长度均值范围毛刺子评分数据库中存储有均值L_avg范围与毛刺子评分M_i的对应关系。

更进一步地，所述弯曲检测及评分模块包括弯曲检测单元、弯曲评分单元；所述弯曲检测单元用于利用弯曲检测机构对当前钢铁产品的弯曲程度进行检测，获得弯曲程度检测数据；所述弯曲评分单元用于根据弯曲程度检测数据获取弯曲检测评分。

更进一步地，所述弯曲检测机构包括辊组，所述辊组安装在底座上，辊组包括多个等间隔且水平布置的辊子，辊子两端分别通过两个对称且竖直设置的弹性杆与底座连接，辊子两端均与弹性杆通过轴承转动连接，所述弹性杆包括内杆、外杆、弹簧，所述内杆一端与底座连接，另一端位于外杆内部，并通过弹簧与外杆连接，所述内杆与弹簧接触的端面设置有压力传感器，用于检测压力数值，所述辊子与底座表面均包裹有耐磨橡胶层。

更进一步地，所述弯曲检测单元的具体处理过程如下：

S51：将当前钢铁产品沿其轴向放入辊组与底座之间的间隙中并定位，辊组中的所有辊子均能够检测压力数值，记为Y_hn，其中下标中的h表示第h个辊子，n取1或2，1表示当前辊子一端的压力传感器，2表示当前辊子另一端的压力传感器；

S52：计算得到各辊子两端的压力传感器检测得到的压力平均值Y_havg，即得到弯曲程度检测数据；

所述弯曲评分单元的具体处理过程如下：

S61：将各个压力平均值Y_havg与允许的最大压力平均值Y_havg-max进行比较，当当存在任一个压力平均值大于允许的最大压力平均值Y_havg-max时，则表示当前钢铁产品不合格，不进入步骤S62，不存在时进入步骤S62；

S62：计算得到各个压力平均值Y_havg的方差F_h；

S63：根据方差F_h在方差范围-弯曲检测评分数据库中进行查找比对，获取钢铁产品的弯曲检测评分Q，方差范围-弯曲检测评分数据库中存储有方差F_h范围与弯曲检测评分Q的对应关系。

更进一步地，在所述综合评分模块中，产品质量评分的计算公式如下：

T=W₁*B_avg+W₂*M_avg+W₃*Q

其中，T为当前钢铁产品的产品质量评分，W₁为凹陷检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₂为毛刺检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₃为弯曲检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₁、W₂、W₃的总和为1。

本发明相比现有技术具有以下优点：该基于检斤数据的钢铁生产评测系统，通过设置的重量检测及判断模块、凹陷检测及评分模块、毛刺检测及评分模块、弯曲检测及评分模块，能够方便准确地对钢铁产品进行重量检测及判断、凹陷检测及评分、毛刺检测及评分、弯曲检测及评分工作，进而得到凹陷检测评分、毛刺检测评分、弯曲检测评分，最后计算得到当前钢铁产品的产品质量评分，实现了基于钢铁产品的检斤数据，结合钢铁产品缺陷数据，对钢铁产品的质量进行综合评测工作。

附图说明

图1是本发明实施例中基于检斤数据的钢铁生产评测系统的结构示意图；

图2是本发明实施例中弯曲检测机构的正视结构示意图；

图3是图2中D处的局部结构示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，用于浇注钢铁产品的综合评测工作中，上述钢铁产品为长方体，所述钢铁生产评测系统包括重量检测及判断模块、凹陷检测及评分模块、毛刺检测及评分模块、弯曲检测及评分模块、综合评分模块；

在本实施例中，所述重量检测及判断模块，用于对当前钢铁产品的重量进行检测，获得当前钢铁产品的检斤数据Z，并根据检斤数据Z与预设的重量标准范围值Z_预设的比较结果，判断当前钢铁产品的检斤数据Z是否符合要求；

作为更具体的，所述重量检测及判断模块包括重量检测单元、比较判断单元；所述重量检测单元用于利用称重设备对当前钢铁产品的重量进行检测，获得当前钢铁产品的检斤数据Z，并将获得的当前钢铁产品的检斤数据Z发送至所述比较判断单元中；所述比较判断单元用于根据检斤数据Z与预设的重量标准范围值Z_预设的比较结果，判断当前钢铁产品的检斤数据是否符合要求；当检斤数据Z未处于预设的重量标准范围值Z_预设内时，表示当前钢铁产品不合格，将要进行回收处理；当检斤数据Z处于预设的重量标准范围值Z_预设内时，方可启动凹陷检测及评分模块，进行当前钢铁产品的凹陷检测及评分工作；毛刺检测及评分模块要在当前钢铁产品通过凹陷检测工作后（凹陷检测合格后）方可启动，弯曲检测及评分模块要在当前钢铁产品通过毛刺检测工作后（毛刺检测合格后）方可启动，综合评分模块要在当前钢铁产品通过弯曲检测工作后（弯曲检测合格后）方可启动。

在本实施例中，所述凹陷检测及评分模块，用于在通过重量检测工作后，对当前钢铁产品的表面凹陷进行检测，进而获取当前钢铁产品的凹陷检测评分；需要说明的是，凹陷检测评分越大，说明凹陷量越小，也即凹陷程度越小。

作为更具体的，所述凹陷检测及评分模块包括凹陷检测单元、凹陷评分单元；所述凹陷检测单元用于利用深度相机对当前钢铁产品（形状为长方体）的各个（六个）表面依次分别拍摄，获取多张表面深度图像，然后根据各个表面深度图像进行分别检测，获取多个凹陷区域；所述凹陷评分单元用于根据各个凹陷区域内像素点的像素值获取各个凹陷区域的凹陷子评分，然后根据凹陷子评分计算当前钢铁产品的凹陷总评分，即得到凹陷检测评分。

作为更进一步地，所述凹陷检测单元的具体处理过程如下：

S11：利用深度相机对当前钢铁产品的各个表面依次分别拍摄，获取多张表面深度图像G_i，其中下标中的i表示第i个表面；

S12：对于各个表面深度图像，利用OpenCV中轮廓的轮廓检测函数对各个表面深度图像中的钢铁产品进行轮廓检测，进而获取各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i；

S13：对各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部的所有像素点的像素值进行获取，将各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部的各个像素点的像素值与预设的像素值P_预设进行分别比较，当像素值大于像素值P_预设时，将该像素值对应的像素点标记为凹陷像素点，获取单个表面深度图像中所有的凹陷像素点，所有的凹陷像素点形成至少一个凹陷区域，进而得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部所有的凹陷区域A_j，其中下标中的j表示第j个凹陷区域。

作为更进一步地，所述凹陷评分单元的具体处理过程如下：

S21：将各个凹陷区域A_j中各个像素点的像素值分别与允许的最大像素值P_max进行分别比较，当存在任一个凹陷区域中任一像素点的像素值大于允许的最大像素值P_max时，则表示当前钢铁产品不合格（将要进行回收处理），不进入步骤S22，不存在时进入步骤S22；

S22：计算各个凹陷区域A_j中所有像素点的像素值的均值P_avg（算术平均），根据均值P_avg在像素均值范围-凹陷子评分数据库中进行查找比对，获取各个凹陷区域A_j的凹陷子评分B_j（算术平均），最后计算各个凹陷区域A_j的凹陷子评分B _j的均值B_avg（算术平均），即得到凹陷检测评分。

需要说明的是，在步骤S22中，像素均值范围-凹陷子评分数据库中存储有均值P_avg范围与凹陷子评分B_j的对应关系。

在本实施例中，所述毛刺检测及评分模块，用于在通过凹陷检测工作后，对当前钢铁产品的边缘毛刺进行检测，进而获取当前钢铁产品的毛刺检测评分；需要说明的是，毛刺检测评分越大，说明毛刺量越小。

作为更进一步地，所述毛刺检测及评分模块包括毛刺检测单元、毛刺评分单元；所述毛刺检测单元用于根据凹陷检测单元获取的各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据，得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值；所述毛刺评分单元用于根据各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值，计算得到各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分，然后根据毛刺子评分计算得到当前钢铁产品的毛刺总评分，即得到毛刺检测评分。

作为更进一步地，所述毛刺检测单元的具体处理过程如下：

S31：从凹陷检测单元中获取各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i；

S32：根据各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i，计算得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值L_i。

作为更进一步地，所述毛刺评分单元的具体处理过程如下：

S41：将各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值L_i与允许的最大轮廓线长度值L_max进行分别比较，当存在任一个轮廓线长度值大于允许的最大轮廓线长度值L_max时，则表示当前钢铁产品不合格（将要进行回收处理），不进入步骤S42，不存在时进入步骤S42；

S42：计算各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值的均值L_avg（算术平均），根据均值L_avg在长度均值范围-毛刺子评分数据库中进行查找比对，获取各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分M_i，最后计算各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分M_i的均值M_avg（算术平均），即得到毛刺检测评分。

需要说明的是，在步骤S42中，长度均值范围毛刺子评分数据库中存储有均值L_avg范围与毛刺子评分M_i的对应关系。

需要说明的是，在浇注钢铁产品中，毛刺主要存在于产品表面相交位置。本实施例中的钢铁产品预先经过初步的除毛刺处理。

在本实施例中，所述弯曲检测及评分模块，用于在通过毛刺检测工作后，对当前钢铁产品的弯曲程度进行检测，获得弯曲程度检测数据；并根据弯曲程度检测数据获取当前钢铁产品的弯曲检测评分；需要说明的是弯曲检测评分越大，说明弯曲量越小，也即弯曲程度越小。

需要说明的是，在本实施例中的浇注钢铁产品中，弯曲主要存在于产品轴向上。

作为更进一步地，所述弯曲检测及评分模块包括弯曲检测单元、弯曲评分单元；所述弯曲检测单元用于利用弯曲检测机构对当前钢铁产品的弯曲程度进行检测，获得弯曲程度检测数据；所述弯曲评分单元用于根据弯曲程度检测数据获取弯曲检测评分。

作为更进一步地，如图2、图3所示，所述弯曲检测机构包括辊组，所述辊组安装在底座3上，辊组包括多个等间隔且水平布置的辊子1。辊子1两端分别通过两个对称且竖直设置的弹性杆4与底座3连接，辊子1两端均与弹性杆4通过轴承转动连接。所述弹性杆4包括内杆41、外杆42、弹簧43，所述内杆41一端与底座3连接，另一端位于外杆42内部，并通过弹簧43与外杆42连接，所述内杆41与弹簧43接触的端面设置有压力传感器44，用于检测压力数值。所述辊子1与底座3表面均包裹有耐磨橡胶层11，用于保护辊子1以及钢铁产品。通过本实施例中的弯曲检测机构，能够更方便准确获取表征钢铁产品弯曲程度的压力数据。

作为更进一步地，所述弯曲检测单元的具体处理过程如下：

S51：将当前钢铁产品沿其轴向放入辊组与底座3之间的间隙中并定位，辊组中的所有辊子1均能够检测压力数值，记为Y_hn，其中下标中的h表示第h个辊子，n取1或2，1表示当前辊子一端的压力传感器44，2表示当前辊子另一端的压力传感器44；

S52：计算得到各辊子两端的压力传感器44检测得到的压力平均值Y_havg，即得到弯曲程度检测数据。

作为更进一步地，所述弯曲评分单元的具体处理过程如下：

S61：将各个压力平均值Y_havg与允许的最大压力平均值Y_havg-max进行比较，当当存在任一个压力平均值大于允许的最大压力平均值Y_havg-max时，则表示当前钢铁产品不合格（将要进行回收处理），不进入步骤S62，不存在时进入步骤S62；

S62：计算得到各个压力平均值Y_havg的方差F_h；

S63：根据方差F_h在方差范围-弯曲检测评分数据库中进行查找比对，获取钢铁产品的弯曲检测评分Q。

需要说明的是，在步骤S63中，所述方差范围-弯曲检测评分数据库中存储有方差F_h范围与弯曲检测评分Q的对应关系。

在本实施例中，所述综合评分模块，用于对通过重量检测、凹陷检测、毛刺检测、弯曲检测工作的（合格的）钢铁产品，根据凹陷检测评分、毛刺检测评分、弯曲检测评分计算得到当前钢铁产品的产品质量评分。

作为更进一步的，产品质量评分的计算公式如下：

T=W₁*B_avg+W₂*M_avg+W₃*Q

其中，T为当前钢铁产品的产品质量评分，W₁为凹陷检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₂为毛刺检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₃为弯曲检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₁、W₂、W₃的总和为1，在本实施例中，W₁=0.4，W₂=0.2，W₃=0.4。

综上所述，上述实施例的基于检斤数据的钢铁生产评测系统，通过设置的重量检测及判断模块、凹陷检测及评分模块、毛刺检测及评分模块、弯曲检测及评分模块，能够方便准确地对钢铁产品进行重量检测及判断、凹陷检测及评分、毛刺检测及评分、弯曲检测及评分工作，进而得到凹陷检测评分、毛刺检测评分、弯曲检测评分，最后计算得到当前钢铁产品的产品质量评分，实现了基于钢铁产品的检斤数据，结合钢铁产品缺陷数据，对钢铁产品的质量进行综合评测工作。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，包括重量检测及判断模块、凹陷检测及评分模块、毛刺检测及评分模块、弯曲检测及评分模块、综合评分模块；

所述重量检测及判断模块，用于对当前钢铁产品的重量进行检测，获得当前钢铁产品的检斤数据，并根据检斤数据与预设的重量标准范围值的比较结果，判断当前钢铁产品的检斤数据是否符合要求；

所述凹陷检测及评分模块，用于在通过重量检测工作后，对当前钢铁产品的表面凹陷进行检测，进而获取当前钢铁产品的凹陷检测评分；

所述毛刺检测及评分模块，用于在通过凹陷检测工作后，对当前钢铁产品的边缘毛刺进行检测，进而获取当前钢铁产品的毛刺检测评分；

所述弯曲检测及评分模块，用于在通过毛刺检测工作后，对当前钢铁产品的弯曲程度进行检测，获得弯曲程度检测数据；并根据弯曲程度检测数据获取当前钢铁产品的弯曲检测评分；

所述综合评分模块，用于对通过重量检测、凹陷检测、毛刺检测、弯曲检测工作的钢铁产品，根据凹陷检测评分、毛刺检测评分、弯曲检测评分计算得到当前钢铁产品的产品质量评分。

2.根据权利要求1所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述重量检测及判断模块包括重量检测单元、比较判断单元；所述重量检测单元用于利用称重设备对当前钢铁产品的重量进行检测，获得当前钢铁产品的检斤数据Z，并将获得的当前钢铁产品的检斤数据Z发送至所述比较判断单元中；所述比较判断单元用于根据检斤数据Z与预设的重量标准范围值Z_预设的比较结果，判断当前钢铁产品的检斤数据是否符合要求，当检斤数据Z未处于预设的重量标准范围值Z_预设内时，表示当前钢铁产品的检斤数据不符合要求，当检斤数据Z处于预设的重量标准范围值Z_预设内时，表示当前钢铁产品的检斤数据符合要求。

3.根据权利要求1所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述凹陷检测及评分模块包括凹陷检测单元、凹陷评分单元；所述凹陷检测单元用于利用深度相机对当前钢铁产品的各个表面依次分别拍摄，获取多张表面深度图像，然后根据各个表面深度图像进行分别检测，获取多个凹陷区域；所述凹陷评分单元用于根据各个凹陷区域内像素点的像素值获取各个凹陷区域的凹陷子评分，然后根据凹陷子评分计算当前钢铁产品的凹陷总评分，即得到凹陷检测评分。

4.根据权利要求3所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述凹陷检测单元的具体处理过程如下：

步骤S11：利用深度相机对当前钢铁产品的各个表面依次分别拍摄，获取多张表面深度图像G_i，其中下标中的i表示第i个表面；

步骤S12：对于各个表面深度图像，利用OpenCV中轮廓的轮廓检测函数对各个表面深度图像中的钢铁产品进行轮廓检测，进而获取各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i；

步骤S13：对各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部的所有像素点的像素值进行获取，将各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部的各个像素点的像素值与预设的像素值P_预设进行分别比较，当像素值大于像素值P_预设时，将该像素值对应的像素点标记为凹陷像素点，获取单个表面深度图像中所有的凹陷像素点，所有的凹陷像素点形成至少一个凹陷区域，进而得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线区域内部所有的凹陷区域A_j，其中下标中的j表示第j个凹陷区域；

所述凹陷评分单元的具体处理过程如下：

步骤S21：将各个凹陷区域A_j中各个像素点的像素值分别与允许的最大像素值P_max进行分别比较，当存在任一个凹陷区域中任一像素点的像素值大于允许的最大像素值P_max时，则表示当前钢铁产品不合格，不进入步骤S22，不存在时进入步骤S22；

步骤S22：计算各个凹陷区域A_j中所有像素点的像素值的均值P_avg，根据均值P_avg在像素均值范围-凹陷子评分数据库中进行查找比对，获取各个凹陷区域A_j的凹陷子评分B_j，最后计算各个凹陷区域A_j的凹陷子评分B _j的均值B_avg，即得到凹陷检测评分，像素均值范围-凹陷子评分数据库中存储有均值P_avg范围与凹陷子评分B_j的对应关系。

5.根据权利要求4所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述毛刺检测及评分模块包括毛刺检测单元、毛刺评分单元；所述毛刺检测单元用于根据凹陷检测单元获取的各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据，得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值；所述毛刺评分单元用于根据各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值，计算得到各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分，然后根据毛刺子评分计算得到当前钢铁产品的毛刺总评分，即得到毛刺检测评分。

6.根据权利要求5所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述毛刺检测单元的具体处理过程如下：

步骤S31：从凹陷检测单元中获取各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i；

步骤S32：根据各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线坐标数据K_i，计算得到各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值L_i；

所述毛刺评分单元的具体处理过程如下：

步骤S41：将各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值L_i与允许的最大轮廓线长度值L_max进行分别比较，当存在任一个轮廓线长度值大于允许的最大轮廓线长度值L_max时，则表示当前钢铁产品不合格，不进入步骤S42，不存在时进入步骤S42；

步骤S42：计算各个表面深度图像中钢铁产品的轮廓线长度值的均值L_avg，根据均值L_avg在长度均值范围-毛刺子评分数据库中进行查找比对，获取各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分M_i，最后计算各个表面深度图像中钢铁产品的毛刺子评分M_i的均值M_avg，即得到毛刺检测评分，长度均值范围毛刺子评分数据库中存储有均值L_avg范围与毛刺子评分M_i的对应关系。

7.根据权利要求6所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述弯曲检测及评分模块包括弯曲检测单元、弯曲评分单元；所述弯曲检测单元用于利用弯曲检测机构对当前钢铁产品的弯曲程度进行检测，获得弯曲程度检测数据；所述弯曲评分单元用于根据弯曲程度检测数据获取弯曲检测评分。

8.根据权利要求7所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述弯曲检测机构包括辊组，所述辊组安装在底座上，辊组包括多个等间隔且水平布置的辊子，辊子两端分别通过两个对称且竖直设置的弹性杆与底座连接，辊子两端均与弹性杆通过轴承转动连接，所述弹性杆包括内杆、外杆、弹簧，所述内杆一端与底座连接，另一端位于外杆内部，并通过弹簧与外杆连接，所述内杆与弹簧接触的端面设置有压力传感器，用于检测压力数值。

9.根据权利要求8所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，所述弯曲检测单元的具体处理过程如下：

步骤S51：将当前钢铁产品沿其轴向放入辊组与底座之间的间隙中并定位，辊组中的所有辊子均能够检测压力数值，记为Y_hn，其中下标中的h表示第h个辊子，n取1或2，1表示当前辊子一端的压力传感器，2表示当前辊子另一端的压力传感器；

步骤S52：计算得到各辊子两端的压力传感器检测得到的压力平均值Y_havg，即得到弯曲程度检测数据；

所述弯曲评分单元的具体处理过程如下：

步骤S61：将各个压力平均值Y_havg与允许的最大压力平均值Y_havg-max进行比较，当当存在任一个压力平均值大于允许的最大压力平均值Y_havg-max时，则表示当前钢铁产品不合格，不进入步骤S62，不存在时进入步骤S62；

步骤S62：计算得到各个压力平均值Y_havg的方差F_h；

步骤S63：根据方差F_h在方差范围-弯曲检测评分数据库中进行查找比对，获取钢铁产品的弯曲检测评分Q，方差范围-弯曲检测评分数据库中存储有方差F_h范围与弯曲检测评分Q的对应关系。

10.根据权利要求9所述的一种基于检斤数据的钢铁生产评测系统，其特征在于，在所述综合评分模块中，产品质量评分的计算公式如下：

T=W₁*B_avg+W₂*M_avg+W₃*Q

其中，T为当前钢铁产品的产品质量评分，W₁为凹陷检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₂为毛刺检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₃为弯曲检测评分在钢铁产品的产品质量评分的权重，W₁、W₂、W₃的总和为1。