一种热轧带钢边部缺陷报警方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及热轧技术领域，特别涉及一种热轧带钢边部缺陷报警方法及装置。
【背景技术】
[0002] 热轧厂的下游客户对热轧带钢的表面质量的要求较高，具有严重边部缺陷（如边 部异物压入缺陷或边裂缺陷）的热轧带钢不能输送到下游客户。下游客户在冷轧轧制过程 中，沿带钢轧制方向会建立一定的张力，如果热轧带钢边部存在严重缺陷会造成应力的局 部集中，最终导致带钢拉断（即断带事故）。由于冷轧往往是高速轧制，断带后通常需要停 机处理8-12小时，严重的需要20小时以上，还可能伴随着伤辊等事故，断带事故会给企业 带来严重的经济损失。目前，部分热轧厂应用了表面质量检测系统，通过科学的优化表面质 量检测系统可以提高热轧带钢边部缺陷的分类率，现场质量人员通过查看这些缺陷的图片 即可得到热轧带钢表面的质量信息，手动将边部缺陷严重的热轧带钢封闭，避免发给下游 冷轧客户。
[0003] 但本发明的发明人在实现本发明实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术 至少存在如下技术问题：人为查看缺陷图片时难免会有疏漏，导致部分具有严重边部缺陷 的热轧带钢输送到下游客户，增加了下游客户在冷轧轧制过程中发生断带事故的几率。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例通过提供一种热轧带钢边部缺陷报警方法及装置，解决了现有技术 中部分具有严重边部缺陷的热轧带钢输送到下游客户，导致下游客户在冷轧轧制过程中发 生断带事故的问题。有效的避免了具有严重边部缺陷的热轧带钢输入到下游客户，降低了 下游客户在冷轧工艺中断带事故的发生几率。
[0005] 本发明实施例提供了一种热轧带钢边部缺陷报警方法，包括：获得有缺陷的所述 热轧带钢的实时图像，并根据所述实时图像显示的缺陷将所述热轧带钢分类为边部异物压 入缺陷或边裂缺陷。获得所述热轧带钢的边部异物压入缺陷或边裂缺陷的位置信息。获 得所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷或边裂缺陷的面积、像素个数和像素平均灰度 值。根据所述位置信息以及所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷或边裂缺陷的面积、 像素个数和像素平均灰度值判断所述热轧带钢是否正常。当所述热轧带钢不正常时，进行 报警并封闭当前所述热轧带钢。
[0006] 进一步地，所述根据所述位置信息以及所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷 或边裂缺陷的面积、像素个数和像素平均灰度值判断所述热轧带钢是否正常，包括：
[0007] 当所述热轧带钢为边部异物压入缺陷时，判断所述热轧带钢上的所述边部异物压 入缺陷是否在所述热轧带钢的前、后两端以外的区域；若所述热轧带钢上的所述边部异物 压入缺陷在所述热轧带钢的前、后两端以外的区域，则判断所述热轧带钢上的所述边部异 物压入缺陷与所述热轧带钢侧边的最小垂直距离是否小于50mm ;若所述热轧带钢上的所 述边部异物压入缺陷不在所述热轧带钢的前、后两端以外的区域，则判定所述热轧带钢正 常；其中，所述热轧带钢的前、后两端的长度都为3m。
[0008] 若所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷与所述热轧带钢侧边的最小垂直距 离小于50mm，则读取所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷的面积、像素个数和像素平 均灰度值；若所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷与所述热轧带钢侧边的最小垂直距 离大于或等于50mm，则判定所述热乳带钢正常。
[0009] 若所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷同时满足面积大于400mm2、像素个数 大于440和像素平均灰度值小于80,则进行边部异物压入缺陷报警并封闭当前所述热轧带 钢；若所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷不同时满足面积大于400mm 2、像素个数大 于440以及像素平均灰度值小于80,则判定所述热轧带钢正常。
[0010] 进一步地，所述根据所述位置信息以及所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷 或边裂缺陷的面积、像素个数和像素平均灰度值判断所述热轧带钢是否正常，还包括：
[0011] 当所述热轧带钢为边裂缺陷时，判断所述热轧带钢上的所述边裂缺陷是否在所述 热轧带钢的前、后两端以外的区域；若所述热轧带钢上的所述边裂缺陷在所述热轧带钢的 前、后两端以外的区域，则读取所述实时图像上的所述边裂缺陷的面积、像素个数和像素平 均灰度值；若所述热轧带钢上的所述边裂缺陷不在所述热轧带钢的前、后两端以外的区域， 则判定所述热轧带钢正常。
[0012] 若所述实时图像上的所述边裂缺陷同时满足面积大于400mm2、像素个数大于440 和像素平均灰度值小于80,则进行边裂缺陷报警并封闭当前所述热轧带钢；若所述实时图 像上的所述边裂缺陷不同时满足面积大于400mm 2、像素个数大于440和像素平均灰度小于 80,则判定所述热轧带钢正常。
[0013] 进一步地，在所述获得有缺陷的所述热轧带钢的实时图像，根据所述实时图像显 示的缺陷将所述热轧带钢分类为边部异物压入缺陷或边裂缺陷之前，获取30~50张标准 边裂缺陷图片和50~80张标准边部异物压入缺陷图片进行分类优化。
[0014] 进一步地，控制所述热轧带钢的分类准确率大于90%。
[0015] 本发明实施例还提供了一种热轧带钢边部缺陷报警装置，包括：第一获得单元，用 于获得有缺陷的所述热轧带钢的实时图像，根据所述实时图像显示的缺陷将所述热轧带钢 分类为边部异物压入缺陷或边裂缺陷。第二获得单元，用于获得所述热轧带钢的边部异物 压入缺陷或边裂缺陷的位置信息。第三获得单元，用于获得所述实时图像上的所述边部异 物压入缺陷或边裂缺陷的面积、像素个数和像素平均灰度值。判断单元，用于根据所述位置 信息以及所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷或边裂缺陷的面积、像素个数和像素平 均灰度值判断所述热轧带钢是否正常。报警单元，用于当所述热轧带钢不正常时，进行报警 并封闭当前所述热轧带钢。进一步地，所述判断单元包括：第一判断模块，用于当所述热轧 带钢为边部异物压入缺陷时，判断所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷是否在所述热 轧带钢的前、后两端以外的区域；若所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷在所述热轧 带钢的前、后两端以外的区域，则判断所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷与所述热 轧带钢侧边的最小垂直距离是否小于50mm ;若所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷 不在所述热轧带钢的前、后两端以外的区域，则判定所述热轧带钢正常；其中，所述热轧带 钢的前、后两端的长度都为3m。
[0016] 若所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷与所述热轧带钢侧边的最小垂直距 离小于50mm，则读取所述实时图像上的所述边部异物压入缺陷的面积、像素个数和像素平 均灰度值；若所述热轧带钢上的所述边部异物压入缺陷与所述热轧带钢侧边的最小垂直距 离大于或等于50mm，则判定