CN202111247576.4一种冷轧硅钢厚度缺陷识别方法、装置及系统

权利要求

1.一种冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集带钢设定厚度及其实际测量厚度并保存；

将带钢实际测量厚度与带钢设定厚度相减得到实时厚度差；

根据实时厚度差计算厚度缺陷评分；

根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

2.如权利要求1所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，其特征在于：根据实时厚度差计算厚度缺陷评分，具体包括如下步骤：

带钢全长方向的厚度差构成了一个数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)；

依次寻找关键点，包括：

定义函数1，名称为func1，func1(h
ⁱ)＝h
ⁱ⁺¹-h
ⁱ；

定义函数2，名称为func2，当|func1(h
ⁱ)|<err时，则func2(h
ⁱ)＝0,当|func1(h
ⁱ)|>＝err时，则func2(h
ⁱ)＝func1(h
ⁱ)；

定义函数3，名称为func3，func3(h
ⁱ)＝func2(h
ⁱ)*func2(h
ⁱ⁺¹)，当func3(h
ⁱ)<0时,对应的i点为关键点；

关键点数组为：K＝(h
^k1,h
^k2,…h
^km)；

计算相邻两个关键点的绝对斜度：j＝|(h
^kj+1–h
^kj)/(kj+1–kj)|；

计算标准差，即为评分：score＝sqrt(((j
¹)
²+(j
²)
²+…+(j
^m)
²)/m)，sqrt表示开方求根号。

3.如权利要求2所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，其特征在于：带钢全长方向的厚度差构成了一个原始数组A＝(a
¹,a
²,…a
^p)，根据需要对数据进行处理，构成了一个新的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)；

根据需要对数据进行处理，包括：对数据进行打薄，构成了一个新的数组B＝(b
¹,b
²,…b
^q)；

过滤掉头尾厚度差异常的部分，构成一个新的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)。

4.如权利要求1所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，其特征在于：根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级，具体包括：将评分Score按照大小分为多个区间，每个区间对应一个缺陷等级，判断计算的评分Score位于哪个区间，即可判定该带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

5.如权利要求4所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，其特征在于：根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级，具体包括：将评分Score与设定的第一阈值qu1、第二阈值qu2进行比较，第一阈值qu1小于第二阈值qu2，当Score<qu1时，则表示无厚度质量问题；当Score≥qu1且Score≤qu2时，则表示可能存在厚度质量问题；当Score>qu2时，则表示存在厚度质量问题。

6.如权利要求1所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，其特征在于：采集带钢设定厚度及其实际测量厚度并保存，包括：基础自动化系统管理硅钢轧机的自动化运行控制，并采集测厚仪的实时数据，使用数据采集系统获取基础自动化系统的各类运行信号，包括带钢设定厚度及测厚仪的实时数据。

7.一种冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，其特征在于，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

8.一种冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，其特征在于，包括数据获取模块、厚度差计算模块、厚度缺陷评分模块、缺陷评定模块；

所述数据获取模块用于获取带钢设定厚度及其实际测量厚度；

所述厚度差计算模块用于将带钢实际测量厚度与带钢设定厚度相减得到实时厚度差；

所述厚度缺陷评分模块用于根据实时厚度差计算厚度缺陷评分；

所述缺陷评定模块用于根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

9.如权利要求8所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，其特征在于：所述厚度缺陷评分模块用于根据带钢全长方向的厚度差构成的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)依次寻找关键点，包括：

定义函数1，名称为func1，func1(h
ⁱ)＝h
ⁱ⁺¹-h
ⁱ；

定义函数2，名称为func2，当|func1(h
ⁱ)|<err时，则func2(h
ⁱ)＝0,当|func1(h
ⁱ)|>＝err时，则func2(h
ⁱ)＝func1(h
ⁱ)；

定义函数3，名称为func3，func3(h
ⁱ)＝func2(h
ⁱ)*func2(h
ⁱ⁺¹)，当func3(h
ⁱ)<0时,对应的i点为关键点；

关键点数组为：K＝(h
^k1,h
^k2,…h
^km)；

并计算相邻两个关键点的绝对斜度：j＝|(h
^kj+1–h
^kj)/(kj+1–kj)|；

以及计算标准差，即为评分：score＝sqrt(((j
¹)
²+(j
²)
²+…+(j
^m)
²)/m)，sqrt表示开方求根号；

所述缺陷评定模块用于判断计算的评分Score位于哪个区间，即可判定该带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

10.一种冷轧硅钢厚度缺陷识别系统，其特征在于：包括基础自动化系统、数据采集系统以及如权利要求8或9所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，所述基础自动化系统用于管理硅钢轧机的自动化运行控制，并采集测厚仪的实时数据，所述数据采集系统与基础自动化系统连接，用于获取基础自动化系统的各类运行信号，包括带钢设定厚度及其实际测量厚度；所述冷轧硅钢厚度缺陷识别装置用于从数据采集系统获取厚度数据，包括带钢设定厚度及其实际测量厚度，并通过运算处理得到厚度缺陷评分，根据评分确定厚度缺陷等级。

说明书

一种冷轧硅钢厚度缺陷识别方法、装置及系统

技术领域

本发明属于冷轧硅钢技术领域，具体涉及一种冷轧硅钢厚度缺陷识别方法、装置及系统。

背景技术

冷轧硅钢(正式场合也叫电工钢)是一种具有极高附加值的钢铁品种，它是电力、电子和军事工业不可缺少的重要软磁合金，亦是产量最大的金属功能材料，主要用作各种电机、发电机和变压器的铁芯。

目前冷轧硅钢的质量缺陷主要检测手段有：铁损、磁感、表面质量。这些参数是作为硅钢交货的重要质量依据。目前已知的事实是：冷轧硅钢全长的厚度对质量有极大的影响。一方面，大的厚度偏差会影响下游工序的生产效率；另一方面，叠片系数随着厚度不均匀性增大而降低，叠片系数每降低1％，相当于铁损升高2％，磁感降低1％，间接影响硅钢片的磁性能。

虽然冷轧硅钢的厚度是一个重要质量维度，但是目前来说，并没有一个可以量化或者评定厚度缺陷的方案。发明人曾经使用沿带钢长度方向上(剔除了异常点)的厚度最大值、最小值、平均值、中位值、超过一定偏差的比例、偏差的绝对值的平均值等等用来量化硅钢厚度质量，可是与人工评定的并不完全吻合，究其原因在于，相较于厚度偏差，硅钢对厚度的波动情况更加敏感。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别方法、装置及系统，其能成功识别冷轧硅钢的厚度缺陷，设别准确性较高，提高了冷轧硅钢生产水平。

本发明的技术方案是这样实现的：本发明公开了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，包括如下步骤：

采集带钢设定厚度及其实际测量厚度并保存；

将带钢实际测量厚度与带钢设定厚度相减得到实时厚度差；

根据实时厚度差计算厚度缺陷评分；

根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

进一步地，根据实时厚度差计算厚度缺陷评分，具体包括如下步骤：

带钢全长方向的厚度差构成了一个数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)；

依次寻找关键点，包括：

定义函数1，名称为func1，func1(h
ⁱ)＝h
ⁱ⁺¹-h
ⁱ；

定义函数2，名称为func2，当|func1(h
ⁱ)|<err时，则func2(h
ⁱ)＝0,当|func1(h
ⁱ)|>＝err时，则func2(h
ⁱ)＝func1(h
ⁱ)；

定义函数3，名称为func3，func3(h
ⁱ)＝func2(h
ⁱ)*func2(h
ⁱ⁺¹)，当func3(h
ⁱ)<0时,对应的i点为关键点；

关键点数组为：K＝(h
^k1,h
^k2,…h
^km)；

计算相邻两个关键点的绝对斜度：j＝|(h
^kj+1–h
^kj)/(kj+1–kj)|；

计算标准差，即为评分：score＝sqrt(((j
¹)
²+(j
²)
²+…+(j
^m)
²)/m)，sqrt表示开方求根号。

进一步地，带钢全长方向的厚度差构成了一个原始数组A＝(a
¹,a
²,…a
^p)，根据需要对数据进行处理，构成了一个新的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)；

根据需要对数据进行处理，包括：对数据进行打薄，构成了一个新的数组B＝(b
¹,b
²,…b
^q)；

过滤掉头尾厚度差异常的部分，构成一个新的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)。

进一步地，根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级，具体包括：将评分Score按照大小分为多个区间，每个区间对应一个缺陷等级，判断计算的评分Score位于哪个区间，即可判定该带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

进一步地，根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级，具体包括：将评分Score与设定的第一阈值qu1、第二阈值qu2进行比较，第一阈值qu1小于第二阈值qu2，当Score<qu1时，则表示无厚度质量问题；当Score≥qu1且Score≤qu2时，则表示可能存在厚度质量问题；当Score>qu2时，则表示存在厚度质量问题。

进一步地，采集带钢设定厚度及其实际测量厚度并保存，包括：基础自动化系统管理硅钢轧机的自动化运行控制，并采集测厚仪的实时数据，使用数据采集系统获取基础自动化系统的各类运行信号，包括带钢设定厚度及测厚仪的实时数据。

本发明公开了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行如上所述冷轧硅钢厚度缺陷识别方法的步骤。

本发明公开了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，包括数据获取模块、厚度差计算模块、厚度缺陷评分模块、缺陷评定模块；

所述数据获取模块用于获取带钢设定厚度及其实际测量厚度；

所述厚度差计算模块用于将带钢实际测量厚度与带钢设定厚度相减得到实时厚度差；

所述厚度缺陷评分模块用于根据实时厚度差计算厚度缺陷评分；

所述缺陷评定模块用于根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

进一步地，所述厚度缺陷评分模块用于根据带钢全长方向的厚度差构成的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)依次寻找关键点，包括：

定义函数1，名称为func1，func1(h
ⁱ)＝h
ⁱ⁺¹-h
ⁱ；

定义函数2，名称为func2，当|func1(h
ⁱ)|<err时，则func2(h
ⁱ)＝0,当|func1(h
ⁱ)|>＝err时，则func2(h
ⁱ)＝func1(h
ⁱ)；

定义函数3，名称为func3，func3(h
ⁱ)＝func2(h
ⁱ)*func2(h
ⁱ⁺¹)，当func3(h
ⁱ)<0时,对应的i点为关键点；

关键点数组为：K＝(h
^k1,h
^k2,…h
^km)；

并计算相邻两个关键点的绝对斜度：j＝|(h
^kj+1–h
^kj)/(kj+1–kj)|；

以及计算标准差，即为评分：score＝sqrt(((j
¹)
²+(j
²)
²+…+(j
^m)
²)/m)，sqrt表示开方求根号；

所述缺陷评定模块用于判断计算的评分Score位于哪个区间，即可判定该带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

本发明公开了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别系统，包括基础自动化系统、数据采集系统以及如上所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，所述基础自动化系统用于管理硅钢轧机的自动化运行控制，并采集测厚仪的实时数据，所述数据采集系统与基础自动化系统连接，用于获取基础自动化系统的各类运行信号，包括带钢设定厚度及其实际测量厚度；所述冷轧硅钢厚度缺陷识别装置用于从数据采集系统获取厚度数据，包括带钢设定厚度及其实际测量厚度，并通过运算处理得到厚度缺陷评分，根据评分确定厚度缺陷等级。

进一步地，基础自动化系统、数据采集系统实时运行，冷轧硅钢厚度缺陷识别装置在道次结束或者带钢生产完成时触发运行。

本发明至少具有如下有益效果：本发明提出了上述针对冷轧硅钢的厚度评估方案，评估过程考虑了厚度波动情况，并进行量化，能成功识别冷轧硅钢的厚度缺陷，设别准确性较高，提高了冷轧硅钢生产水平，为冷轧硅钢质量控制提供依据。

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，下面将对实施例或现有技术描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的冷轧硅钢厚度缺陷识别方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的冷轧硅钢厚度缺陷识别装置的原理示意图；

图3为本发明实施例提供的冷轧硅钢厚度缺陷识别系统的原理示意图。

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它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参见图1，本发明实施例提供一种冷轧硅钢厚度缺陷识别方法，包括如下步骤：

采集带钢设定厚度及其实际测量厚度并保存；

将带钢实际测量厚度与带钢设定厚度相减即得到实时厚度差；

根据实时厚度差计算厚度缺陷评分；

根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

进一步地，根据实时厚度差计算厚度缺陷评分，具体包括如下步骤：

带钢全长方向的厚度差构成了一个数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)；

依次寻找关键点，包括：

定义函数1，名称为func1，func1(h
ⁱ)＝h
ⁱ⁺¹-h
ⁱ；

定义函数2，名称为func2，当|func1(h
ⁱ)|<err时，则func2(h
ⁱ)＝0,当|func1(h
ⁱ)|>＝err时，则func2(h
ⁱ)＝func1(h
ⁱ)；err表示容差，单位是μm，例如取值为0.5μm。当|func1(h
ⁱ)|<err时，则func2(h
ⁱ)＝0表示当h
ⁱ⁺¹与h
ⁱ之差的绝对值非常小时即小于设定的容差err，则认为h
ⁱ⁺¹与h
ⁱ相等。

定义函数3，名称为func3，func3(h
ⁱ)＝func2(h
ⁱ)*func2(h
ⁱ⁺¹)，当func3(h
ⁱ)<0时,对应的i点为关键点；

关键点数组为：K＝(h
^k1,h
^k2,…h
^km)；

计算相邻两个关键点的绝对斜度：j＝|(h
^kj+1–h
^kj)/(kj+1–kj)|；j单位是μm/ms。

计算标准差，即为评分：score＝sqrt(((j
¹)
²+(j
²)
²+…+(j
^m)
²)/m)，sqrt表示开方求根号。

进一步地，带钢全长方向的厚度差构成了一个原始数组A＝(a
¹,a
²,…a
^p)，根据需要对数据进行处理，构成了一个新的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)；

根据需要对数据进行处理，包括：对数据进行打薄，如本实施例每10ms选取平均数或者中位数，构成了一个新的数组B＝(b
¹,b
²,…b
^q)。

过滤掉头尾显著异常的数据，构成一个新的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)。

本发明过滤掉头尾显著异常的数据有两种方案：

方案一：对头尾数据中厚差的绝对值大于100μm的数据进行过滤。

方案二：对头尾数据中对应速度(如带钢生产速度等，可以根据实际需要进行选择)小于指定速度的数据进行过滤。

进一步地，根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级，具体包括如下步骤：将评分Score按照大小分为多个区间，每个区间对应一个缺陷等级，判断计算的评分Score位于哪个区间，即可判定该带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

本实施例将评分Score按照大小分为三档，设定第一阈值qu1、第二阈值qu2，第一阈值qu1小于第二阈值qu2，将评分Score与第一阈值qu1、第二阈值qu2进行比较，当Score<qu1时，则表示表示无厚度质量问题；当Score≥qu1，且Score≤qu2时，则表示可能存在厚度质量问题，需要通过本工序或者下工序过程控制来修正；当Score>qu2时，则表示存在厚度质量问题，产品需要降级。如某冷轧硅钢车间实施例，取qu1＝50μm/ms，qu2＝100μm/ms。

进一步地，采集带钢设定厚度及其实际测量厚度并保存，包括：

基础自动化系统获取机组数据：冷轧硅钢轧机生产线上的基础自动化系统是必不可少的。基础自动化系统(L1级)主要由PLC,远程I/0和HMI组成，控制生产线的运行。其功能主要包括生产线的各种传动控制，工艺和仪表的开环和闭环控制，采集生产线的重要状态信息，质量数据和消耗量数据，并报送上级(L2级)系统。提供操作员画面，方便生产线的操作和维护。

ibaPDA数据采集：使用ibaPDA从基础自动化系统中采集带钢设定厚度及其实际测量厚度，数据以dat文件的格式存到指定的文件夹。本实施例采集间隔设置为1～10ms，当然是间隔越小越好。

将带钢实际测量厚度与带钢设定厚度相减得到实时厚度差，具体包括：读取上述dat文件，并解析获取带钢实际测量厚度及带钢设定厚度，相减即得到实时厚差。

实施例二

本发明实施例还公开了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行如实施例一所述冷轧硅钢厚度缺陷识别方法的步骤。

实施例三

参见图2，本发明实施例还公开了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，包括数据获取模块、厚度差计算模块、厚度缺陷评分模块、缺陷评定模块；

所述数据获取模块用于获取带钢设定厚度及其实际测量厚度；

所述厚度差计算模块用于将带钢实际测量厚度与带钢设定厚度相减得到实时厚度差；

所述厚度缺陷评分模块用于根据实时厚度差计算厚度缺陷评分；

所述缺陷评定模块用于根据评分结果，确定带钢在厚度这一指标的缺陷等级。

进一步地，所述厚度缺陷评分模块用于根据带钢全长方向的厚度差构成的数组H＝(h
¹,h
²,…h
ⁿ)依次寻找关键点，包括：

定义函数1，名称为func1，func1(h
ⁱ)＝h
ⁱ⁺¹-h
ⁱ；

定义函数2，名称为func2，当|func1(h
ⁱ)|<err时，则func2(h
ⁱ)＝0,当|func1(h
ⁱ)|>＝err时，则func2(h
ⁱ)＝func1(h
ⁱ)；

定义函数3，名称为func3，func3(h
ⁱ)＝func2(h
ⁱ)*func2(h
ⁱ⁺¹)，当func3(h
ⁱ)<0时,对应的i点为关键点；

关键点数组为：K＝(h
^k1,h
^k2,…h
^km)；

并计算相邻两个关键点的绝对斜度：j＝|(h
^kj+1–h
^kj)/(kj+1–kj)|；

以及计算标准差，即为评分：score＝sqrt(((j
¹)
²+(j
²)
²+…+(j
^m)
²)/m)，sqrt表示开方求根号。

所述缺陷评定模块用于将评分Score与设定的第一阈值qu1、第二阈值qu2进行比较，第一阈值qu1小于第二阈值qu2，当Score<qu1时，则表示表示无厚度质量问题；当Score>＝qu1，且Score<qu2时，则表示表示厚度可能存在厚度质量问题，需要通过本工序或者下工序过程控制来修正；当Score>qu2时，则表示存在厚度质量问题，产品需要降级。

实施例四

参见图3，本发明实施例还公开了一种冷轧硅钢厚度缺陷识别系统，包括基础自动化系统、数据采集系统以及如实施例二或实施例三所述的冷轧硅钢厚度缺陷识别装置，所述基础自动化系统用于管理硅钢轧机的自动化运行控制，并采集测厚仪的实时数据，所述数据采集系统与基础自动化系统连接，用于获取基础自动化系统的各类运行信号，包括各测厚仪实际厚度和设定厚度；所述冷轧硅钢厚度缺陷识别装置用于从数据采集系统获取厚度数据，包括带钢实际厚度和设定厚度，并通过运算处理得到厚度缺陷评分，根据评分确定厚度缺陷等级。

进一步地，基础自动化系统、数据采集系统实时运行，冷轧硅钢厚度缺陷识别装置在道次结束或者带钢生产完成时触发运行。

本实施例的数据采集系统采用IBA系统。其中，IBA系统选用ibaPDA软件，它是一个源于德国的工业数据采集软件，在钢铁领域，它是多年以来用于维护和生产的最为通用的数据采集系统之一，其采集间隔最低可达1ms，由于优秀的表现，很少有竞争者。本发明可以对道次入口带钢厚度进行缺陷评分也可以对道次出口带钢厚度进行缺陷评分。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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。