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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了一种对于连铸坯内部裂纹评级的方法及系统，涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯裂纹的分割及裂纹等级的计算，从而实现在识别裂纹时有着较高的准确率及效率，便于用户使用及数据采集，能够替代传统的人工评级方式，提高了评级效率与准确性，减少了主观因素的影响。针对裂纹在连铸坯中占比少，难以分割的问题，采用具有多尺度融合能力的pspnet对其进行分割，得到了精准的裂纹分割效果，通过构建连铸工艺参数及相应铸坯等级的数据库，便于用户对比数据，对连铸工艺进行优化。
主权项：1.一种对于连铸坯内部裂纹评级的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对连铸坯试样进行低倍热酸腐蚀，使用数码相机采集腐蚀后的连铸坯低倍试样图像；S2：将采集的图像送往深度学习模型进行训练；S3：设定待评价连铸坯的铸坯工艺信息及采集的包含待评价连铸坯低倍试样图像；所述铸坯工艺信息包括工艺参数及尺寸；S4：利用已训练好的深度学习模型，将采集的图像中连铸坯低倍试样与背景进行分割，并统计连铸坯低倍试样等效矩形宽像素数为N1；S5：利用已训练好的深度学习模型对待评价连铸坯低倍试样进行裂纹类别判断及分割，如存在裂纹，则对分割后的裂纹图像进行骨架化操作，并计算出中间裂纹、角部裂纹、三角区裂纹中骨架像素数最大值N2、N3、N4；S6：根据S4、S5所得的N1、N2、N3、N4，得出连铸坯中间裂纹、角部裂纹、三角区裂纹相对比率W1＝N2N1*100％，W2＝N3N1*100％，W3＝N4N1*100％；通过铸坯实际宽度尺寸、铸坯图像像素数及裂纹骨架长计算得中间裂纹、角部裂纹、三角区裂纹实际长度L1＝S*N2N1、L2＝S*N3N1、L3＝S*N4N1；S7：根据裂纹相对比率，结合冶金行业标准对所选连铸坯低倍试样图像进行评级，并将评级结果及裂纹实际长度输出；S8：将铸坯工艺信息及评级结果记录至数据库，便于用户查找及对比，以此优化连铸工艺。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种对于连铸坯内部裂纹评级的方法及系统
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