所述热乳带钢正常。
[0017] 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。
[0018] 进一步地，所述判断单元还包括：第二判断模块，用于当所述热乳带钢为边裂缺陷 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，则读取所述图 像上的边裂缺陷的面积、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。
[0019] 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和像素平均灰度值小 于80,则判定所述热轧带钢正常。
[0020] 进一步地，还包括：优化单元，用于存储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，对所述第一获得单元进行分类优化。
[0021] 进一步地，所述第一获得单元对所述热轧带钢的分类准确率大于90%。
[0022] 本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0023] 1、本发明实施例提供的热轧带钢边部缺陷报警方法，在获取带有边部缺陷的图像 后，将边部缺陷进行分类，并判断边部缺陷的严重程度，在边部缺陷较为严重的情况下，发 出报警信号以及发出控制信号封闭当前热轧带钢，防止当前热轧带钢输入到下游客户，有 效的降低了下游客户在冷轧工艺中断带事故的发生几率，降低了下游客户的经济损失。
[0024] 2、本发明实施例提供的热轧带钢边部缺陷报警装置，在检测到带有严重缺陷的热 轧带钢时，能够自动产生报警信号并自动封闭当前热轧带钢，准确性高，避免了缺陷热轧带 钢输送到下游客户。
【附图说明】
[0025]图1为本发明实施例提供的热轧带钢边部缺陷报警方法流程图；
[0026] 图2为本发明实施例提供的热轧带钢边部缺陷报警装置结构框图。
【具体实施方式】
[0027] 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。
[0028] 本发明实施例中的技术方案为解决上述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，总体思路如下：
[0029] 获得有缺陷的热轧带钢的实时图像，根据实时图像显示的缺陷将热轧带钢分类为 边部异物压入缺陷或边裂缺陷；获得热轧带钢的边部异物压入缺陷或边裂缺陷的位置信 息；获得实时图像上的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； 根据位置信息以及实时图像上的边部异物压入缺陷或边裂缺陷的面积、像素个数和像素平 均灰度值判断热轧带钢是否正常；当热轧带钢不正常时，进行报警并封闭当前热轧带钢。
[0030] 下面结合具体的实施例对本发明提供的热轧带钢边部缺陷报警方法及装置进行 说明：
[0031] 参见图1，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：
[0032] 步骤10、获得有缺陷的热轧带钢的实时图像，并根据实时图像显示的缺陷将热轧 带钢分类为边部异物压入缺陷或边裂缺陷。
[0033] 具体为：获取热轧带钢的实时图像；当获取显示有缺陷的图像时，根据图像显示 的缺陷特征，将热轧带钢分为边部异物压入缺陷或边裂缺陷。需要说明的是，当获取的某一 图片既有边部异物压入缺陷特征，又有边裂缺陷特征时，需要将该图片所对应的热轧带钢 既分类为边部异物压入缺陷又分类为边裂缺陷。本实施例中，采用Parsytec表面检测系统 自带的分类软件CBE对带有缺陷的热轧带钢分类，Parsytec表面检测系统为热轧领域常用 的带钢表面检测系统。
[0034] 步骤20、获得热轧带钢的边部异物压入缺陷或边裂缺陷的位置信息。
[0035] 上述位置信息为边部异物压入缺陷或边裂缺陷的中心点位置，可根据实时图像与 实物的比例计算得出。
[0036] 步骤30、获得实时图像上的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。
[0037] 步骤40、根据位置信息以及实时图像上的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热轧带钢是否正常。
[0038] 具体为：当热轧带钢为边部异物压入缺陷时，判断热轧带钢上的边部异物压入缺 陷是否在热轧带钢的前、后两端以外的区域。若热轧带钢上的边部异物压入缺陷在热轧带 钢的前、后两端以外的区域，则判断热轧带钢上的边部异物压入缺陷与热轧带钢侧边的最 小垂直距离是否小于50mm(判断边部异物压入缺陷与热轧带钢侧边的最小垂直距离时，以 该边部异物压入缺陷的中心为距离计算起点）。若热轧带钢上的边部异物压入缺陷不在热 轧带钢的前、后两端以外的区域，则判定热乳带钢正常。其中，热乳带钢的前、后两端的长度 都为3m，热轧带钢的前、后两端在后续工艺中需要切割移除，边部异物压入缺陷分布在热轧 带钢的前、后两端并不对后续的冷轧工艺造成影响。
[0039] 若热轧带钢上的边部异物压入缺陷与热轧带钢侧边的最小垂直距离小于50mm，则 读取实时图像上的边部异物压入缺陷的面积、像素个数和像素平均灰度值；若热轧带钢上 的边部异物压入缺陷与热轧带钢侧边的最小垂直距离大于或等于50mm，则判定热轧带钢正 常。
[0040] 若实时图像上的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热轧带钢（边部异物 压入缺陷同时满足面积大于400mm 2、像素个数大于440以及像素平均灰度值小于80,说明 该边部异物压入缺陷较为严重，会对后续的冷轧工艺造成影响）。若实时图像上的边部异物 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 判定热轧带钢正常。
[0041] 当热轧带钢为边裂缺陷时，判断热轧带钢上的所述边裂缺陷是否在热轧带钢的 前、后两端以外的区域。若热轧带钢上的边裂缺陷在热轧带钢的前、后两端以外的区域，则 读取实时图像上的边裂缺陷的面积、像素个数和像素平