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基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统

发布时间: 2022-08-03

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 合作开发
成果类型： 新技术
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术
成果介绍
现有表面缺陷检测系统检出率低、周期性缺陷及表面质量在线分级难，本团队开发 了基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级系统。替代了原有的国外检测系统， 缺陷检出率和识别率分别提高了 3%和7%，实现了热轧表面质量从人工经验到量化模型 的自动评级。已成功推广到海内外多家钢企应用，推动了热轧带钢表面质量和生产效率 的提高，经济和社会效益显著。被行业权威专家评价为总体达到国际先进水平、检测算 法处于国际领先水平。
成果亮点
1. 具有自主知识产权，研究成果已授权发明专利 5 项，申请 2 项。 2. 成果来源： 自然基金面上项目、国家重点研发计划材料基因组项目、宝钢、鞍钢、 马钢、中信特钢、新兴铸管、邯钢企业横向项目等。 3. 技术先进性：国际领先。 4. 获奖情况：该成果已获得 2008 年度冶金工业科学技术一等奖、 2013 年度教育部 科学技术奖二等奖， 2020 年度冶金工业科学技术一等奖。
团队介绍
徐科教授，长期从事先进检测技术的开发、人工智能在工业领域的技术开发与应用、 智能制造理论及应用等方面的研究。自主研发了表面缺陷在线检测系统、铸坯内部质量 快速检测、设备远程运维、无线传感器等新型感知技术， 已在国内外 100 余条产线应用。 在智能制造领域为多家大型冶金企业(钢铁、有色等) 提供智能制造整体解决方案规划， 并承担多项智能制造领域合作项目。团队研究成果在鞍钢、首钢、沙钢、马钢等多家钢 铁企业智能制造与智能工厂建设得到应用，并取得多项创新性成果。
成果资料
产业化落地方案
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