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申请/专利权人：山东鑫泰新材料科技有限公司

摘要：本发明公开了一种冷轧钢板的缺陷智能检测方法及装置，涉及钢板缺陷检测技术领域，包括S1、统计冷轧钢板的生产环节；S2、冷轧钢板的生产环节检测；S3、筛分冷轧钢板的缺陷生产环节。统计第一轧制环节、第二退火环节和第三酸洗处理环节进行检测，并得到相应的缺陷检测结果，最终对冷轧钢板的缺陷生产环节进行筛选和提示，综合分析了冷轧钢板的生产数据和实时检测结果，并通过与冷轧钢板的缺陷阈值数据的比对，可以识别出异常环节并进行自动化的提示，有助于及时采取措施防止质量问题的进一步延续，提高冷轧钢板的质量，进一步降低质量风险和成本损失，从而保障了冷轧钢板缺陷智能检测的有效性和可持续性。

主权项：1.一种冷轧钢板的缺陷智能检测方法，其特征在于，包括：统计冷轧钢板的生产环节，包括第一轧制环节、第二退火环节以及第三酸洗处理环节，并分析得到冷轧钢板的缺陷阈值数据；对冷轧钢板的生产环节进行检测，包括第一轧制环节检测、第二退火环节检测以及第三酸洗处理环节检测，得到第一轧制环节、第二退火环节以及第三酸洗处理环节的缺陷检测结果；根据所述冷轧钢板的缺陷阈值数据，并根据第一轧制环节、第二退火环节以及第三酸洗处理环节的缺陷检测结果，筛分冷轧钢板的缺陷生产环节并进行提示；所述第一轧制环节、第二退火环节以及第三酸洗处理环节的缺陷检测结果，分别包括：冷轧钢板的第一轧制环节缺陷表征值、冷轧钢板的第二退火环节缺陷表征值以及冷轧钢板的第三酸洗处理环节缺陷表征值；所述冷轧钢板的第一轧制环节缺陷表征值，是通过对冷轧钢板的第一轧制环节进行检测分析得到的用于评估冷轧钢板在第一轧制环节缺陷程度的量化结果；所述冷轧钢板的第二退火环节缺陷表征值表示通过对对冷轧钢板的第二退火环节进行检测分析，得到的用于评估冷轧钢板在第二退火环节的缺陷程度的量化结果；所述冷轧钢板的第三酸洗处理环节缺陷表征值表示通过对对冷轧钢板的第三酸洗处理环节进行检测分析，得到的用于评估冷轧钢板在第三酸洗处理环节的缺陷程度的量化结果；所述第一轧制环节检测，用于对冷轧钢板的第一轧制环节进行检测，得到第一轧制环节的缺陷检测结果，具体分析过程为：采集冷轧钢板的第一轧制环节终止时间点的图像，并与云数据库中存储的冷轧钢板的参照轧制图像进行比对，由此统计得到冷轧钢板的轧辊印痕数量和凹陷数量；随机布设若干筛核点，统计冷轧钢板的各筛核点在第一轧制环节起始时间点和终止时间点的厚度，通过差值处理，得到冷轧钢板的各筛核点在第一轧制环节的厚度偏差值，并根据冷轧钢板的轧辊印痕数量和凹陷数量，经处理得到冷轧钢板的第一轧制环节缺陷表征值，并作为第一轧制环节的缺陷检测结果；所述第二退火环节进行检测，用于对冷轧钢板的第二退火环节进行检测，得到第二退火环节的缺陷检测结果，具体分析过程为：将第二退火环节布置若干监测时间点，在各监测时间点对冷轧钢板的退火温度进行监测，由此构建第二退火环节的温度时间变化曲线，并进行积分得到第二退火环节的冷轧钢板的退火时间；提取第二退火环节的起始时刻以及结束时刻时的退火温度以及第二退火环节的的时长，得到冷轧钢板在第二退火环节的的冷却速率，并根据第二退火环节的冷轧钢板的退火时间，经处理得到冷轧钢板的第二退火环节缺陷表征值，并作为第二退火环节的缺陷检测结果；所述第三酸洗处理环节进行检测，用于对冷轧钢板的第三酸洗处理环节进行检测，得到第三酸洗处理环节的缺陷检测结果，具体分析过程为：在第三酸洗处理环节后将冷轧钢板布设若干检测区域，在各检测区域对冷轧钢板的表面粗糙度、表面疵点密度进行监测，经处理得到冷轧钢板的第三酸洗处理环节缺陷表征值，并作为第三酸洗处理环节的缺陷检测结果；所述冷轧钢板的第一轧制环节缺陷表征值，具体分析条件为： ；式中，表示冷轧钢板的第一轧制环节缺陷表征值，表示第j个筛核点在第一轧制环节的厚度偏差值，表示设定的界定厚度偏差值，表示冷轧钢板的轧辊印痕数量，表示设定的厚度偏差值对应的修正因子，表示设定的单个轧辊印痕对应的缺陷影响因子，j表示各筛核点的编号，，m表示筛核点的总数；所述冷轧钢板的第二退火环节缺陷表征值，具体分析条件为： ;式中，表示冷轧钢板的第二退火环节缺陷表征值，表示冷轧钢板在第二退火环节的的冷却速率，表示第二退火环节的冷轧钢板的退火时间，表示设定的参照冷却速率，表示设定的参照退火时间，表示设定的冷却速率对应的修正因子，表示设定的退火时间对应的修正因子。

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