發(fā)布時間：2023-04-09 02:30

　　連鑄作為鋼液凝固成型的主要過程，無缺陷鑄坯生產(chǎn)水平的高低直接決定了后續(xù)軋制工藝的效率和連貫性。隨著連鑄坯熱送熱裝和直接連軋（CC-HC/CC-DR）工藝技術(shù)的發(fā)展，對高噪聲下連鑄坯表面質(zhì)量在線監(jiān)控技術(shù)的要求越來越高。連鑄坯表面缺陷的在線準(zhǔn)確檢測是鑄坯CC-HC和CC-DR工藝順利進(jìn)行的重要保證；目前，很難從生產(chǎn)工藝上保證100%無缺陷坯生產(chǎn)，因此，通過表面缺陷在線檢測技術(shù)及時發(fā)現(xiàn)并剔除帶缺陷坯，對提高最終產(chǎn)品質(zhì)量和節(jié)約生產(chǎn)成本具有重要意義。 基于Charge-coupled Device（CCD）掃描成像檢測方法（線掃描和面掃描）是一種新興的連鑄坯表面缺陷無損探傷技術(shù)，具有非接觸、響應(yīng)快、大視場、抗干擾性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，目前已成為鋼材生產(chǎn)中如連鑄坯和帶鋼表面質(zhì)量評估的重要手段和研究熱點(diǎn)。通過CCD線掃描或面掃描方式，可將被監(jiān)控對象表面信息采用圖像處理、模式識別、人工智能等技術(shù)對缺陷區(qū)域（ROI）進(jìn)行檢索定位、形態(tài)識別以及量化分析。 因此，針對連鑄熱坯表面缺陷形態(tài)在線精確檢測，文中基于異源CCD激光掃描成像與信息融合處理技術(shù)，開展了如下研究內(nèi)容并獲得了相應(yīng)研究成果： ①連鑄熱坯表面常隨機(jī)分布呈...

【文章頁數(shù)】：160 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 連鑄坯表面缺陷形態(tài)及主要成因分析
        1.1.2 連鑄熱坯表面缺陷在線檢測的必要性
    1.2 連鑄坯表面缺陷檢測技術(shù)分析及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 連鑄坯無損檢測技術(shù)分析
        1.2.2 國內(nèi)外連鑄坯表面缺陷檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 異源 CCD 掃描成像檢測方法及優(yōu)越性
        1.2.4 高噪聲下連鑄坯 CCD 激光掃描成像技術(shù)
    1.3 連鑄坯表面 CCD 激光掃描與信息融合成像方法研究
        1.3.1 連鑄熱坯表面缺陷異源 CCD 激光掃描成像方法研究
        1.3.2 基于異源 CCD 信息融合的連鑄坯缺陷檢測技術(shù)研究
    1.4 課題研究內(nèi)容及技術(shù)方案
        1.4.1 主要研究內(nèi)容
        1.4.2 研究技術(shù)方案
2 連鑄熱坯表面異源 CCD 激光掃描成像方法研究
    2.1 高噪聲下連鑄坯表面光學(xué)成像控制方法
        2.1.1 基于最大信息熵的連鑄坯表面 LSI 成像控制方法研究
        2.1.2 連鑄熱坯表面最佳 LSI 成像控制方法
    2.2 連鑄坯表面激光條紋最佳成像提取方法研究
        2.2.1 基于 TenenGrad 梯度的激光條紋成像控制方法
        2.2.2 高溫狀態(tài)下 ASI 激光條紋成像與提取方法
    2.3 基于調(diào)制點(diǎn)梯度方向的激光條紋快速提取技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
3 連鑄熱坯表面成像異源 CCD 信息融合技術(shù)研究
    3.1 異源 CCD 連鑄坯表面信息融合成像技術(shù)研究
        3.1.1 基于畸變矯正的 CCD 掃描成像模型
        3.1.2 異源 CCD 激光掃描成像方法
    3.2 連鑄坯表面異源 CCD 掃描成像控制技術(shù)
    3.3 連鑄坯表面異源 CCD 成像關(guān)鍵技術(shù)
        3.3.1 異源 CCD 掃描成像結(jié)構(gòu)空間設(shè)計(jì)
        3.3.2 異源 CCD 互信息配準(zhǔn)方法研究
    3.4 本章小結(jié)
4 連鑄熱坯表面成像信息中的缺陷定位與描繪方法
    4.1 基于相對模糊連接度(IRFC)的 ROI 區(qū)精確描繪方法
        4.1.1 連鑄坯表面 RFC 區(qū)域描繪算法研究
        4.1.2 連鑄坯表面 LSI 圖像信息中的隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)
    4.2 ASI 成像信息的 ROI 區(qū)定位算法
        4.2.1 連鑄坯 ASI 三維特征缺陷區(qū)域識別方法
        4.2.2 基于粗糙集的模糊重分類區(qū)域定義
    4.3 連鑄坯表面多 ROI 區(qū)同步描繪算法研究
        4.3.1 RFC 模糊區(qū)域自動重分類方法設(shè)計(jì)
        4.3.2 基于局部自由尺度的模糊連接度
    4.4 異源 CCD 圖像信息融合處理方法
        4.4.1 連鑄坯 ASI 圖像二維形態(tài)不完整性描述
        4.4.2 異源 CCD 缺陷檢測融合處理方法
        4.4.3 融合處理與對比實(shí)驗(yàn)分析
    4.5 本章小結(jié)
5 連鑄熱坯表面缺陷三維特征量化方法研究
    5.1 連鑄坯表面形貌深度檢測標(biāo)定方法研究
        5.1.1 激光條紋調(diào)制平面確定方法
        5.1.2 反投影二維空間平面快速標(biāo)定方法
    5.2 連鑄坯表面形態(tài)深度值精確檢測關(guān)鍵技術(shù)
        5.2.1 激光調(diào)制點(diǎn)斜投影誤差分析及糾正方法
        5.2.2 畸變誤差分析與激光掃描驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    5.3 系統(tǒng)測量精度檢驗(yàn)與高溫掃描實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 掃描成像魯棒性檢驗(yàn)
        5.3.2 高溫在線掃描實(shí)驗(yàn)研究
    5.4 連鑄坯表面圖像 ROI 區(qū)二維形態(tài)特征分析
        5.4.1 CCD 成像尺度與區(qū)域信息完整性
        5.4.2 連鑄坯 ROI 區(qū)二維形態(tài)特征描述算法研究
        5.4.3 RFC 描繪參數(shù)訓(xùn)練與結(jié)果評價方法
    5.5 連鑄坯表面三維形態(tài)異源信息融合重構(gòu)
    5.6 本章小結(jié)
6 算法模塊設(shè)計(jì)與工業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)研究
    6.1 軟件實(shí)現(xiàn)與模塊設(shè)計(jì)
        6.1.1 系統(tǒng)最佳實(shí)施方案
        6.1.2 軟件實(shí)現(xiàn)與模塊設(shè)計(jì)
    6.2 成像信息中假噪聲點(diǎn)處理與缺陷深度量化特征
        6.2.1 成像信息中假噪聲處理算法
        6.2.2 缺陷形態(tài)特征與成像信息量化結(jié)果分析
    6.3 現(xiàn)場應(yīng)用防護(hù)方法研究
    6.4 連鑄熱坯掃描檢測實(shí)驗(yàn)
        6.4.1 振痕干擾下的缺陷提取方法
        6.4.2 連鑄坯表面缺陷檢測的方向敏感性
        6.4.3 連鑄熱坯現(xiàn)場掃描實(shí)驗(yàn)
    6.5 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    A. 作者在攻讀學(xué)位期間完成的論文目錄
    B. 作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果目錄
    C. 作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目及獲獎情況



本文編號：3786901