科创中国

       钢板在精整区需要经过切头、切尾、切双边、定尺等操作，本成果利用横向分布的多个线阵相机拍摄钢板表面，整合各相机的图像，将表面覆盖的相机的图像进行拼接，形成整个钢板的拼接图像，并对轮廓数据进行初步拟合。首先通过对拼接后钢板图像进行阈值处理，获取钢板的感兴趣区域（即二值化后的图像），通过寻找图像上外围有梯度变化的点来遍历整个钢板轮廓，得到轮廓的像素坐标表示。绘制虚拟钢板轮廓，通过系统给出的钢板宽度规格，自动判断钢板的可剪切长度，从而指导剪切操作，不造成板材的浪费，此外此系统还可检测镰刀弯等板型异常。通过获取表检仪的缺陷信息，可以确定哪些缺陷可以被切除，哪些缺陷无法切除，从而对钢板有所考量。系统在现场应用中通过有效的量化数据，为使用人员提供了精确的裁剪数值，依据这些数据进行钢板裁剪，大大减少了因人工目测裁剪过程中出现的钢板尺寸不足的问题，进而大大提高了钢板成材率。

成果亮点：

1. 具有自主知识产权，研究成果已授权发明专利2项。

2. 技术先进性：该技术降低了钢材浪费、提高钢板成材率。

性能指标：

      宽度误差±10mm；长度误差±50mm；历史数据存储容量≥10万卷。

技术优势：

       基于钢板精确轮廓检测的优化剪切技术，搭载在表面缺陷在线检测系统上，利用表面检测系统采集得到的清晰钢板图像，通过图像拼接、轮廓提取、轮廓数据精度优化等操作，获取钢板轮廓形态数据；然后基于轮廓数据进行分析，可提供针对镰刀弯和剪切尺度的量化数据，为裁剪人员提供技术参考。此方法应用成本低，检测精度高，对于中厚板生产中合理利用板材，减少板材浪费，提高成材率等方面有重要指导作用。基于表面缺陷在线检测系统的高清成像进行轮廓分析，有效的利用了检测系统图像高分辨率的优势，在宽度和长度的方向达到了约0.25的分辨率。并且有效的节约了硬件成本，减少了设备维护量。本套系统通过轮廓提取的方法为优化剪切提供了一种准确的非接触测量手段，通过用户提供计划剪切宽度，自动计算出头尾可切割余量，同时结合表面缺陷检测系统提供的缺陷数据信息，实现了智能优化剪切在现场的应用。

中国钢铁行业生产传统产品产能严重过剩,但用于生产高端装备及国防等行业所急需的高品质宽厚钢板供不应求,其生产设备全部依靠进口,钢铁行业转型发展受制于人。滚切剪机是宽厚板轧制生产线上三大关键主体设备之一,但进口滚切剪设备在使用过程中暴露出结构复杂、体积庞大,主要承载零部件寿命低及板形断口质量差等问题,尤其是剪切又宽又厚的钢板十分困难,严重制约着钢铁工业的转型发展，亟需相关技术。

技术转移的重点领域为钢铁行业，主要集中在宽厚板厂，钢板在由生产到成品出库的过程中，需要根据用户需求的尺寸对钢板进行裁剪。目前钢板的剪切过程多依赖于人工目测判断，随机性很大，很容易造成头部切割过多，板长不能满足需求的情况，这样本来可满足尺寸切割要求的长板会因人工目测失误而造成废板。因此如何通过检测数据对剪切过程进行量化变的越来越重要。

项目组负责人：杨朝霖，长期从事智能制造和人工智能的研究。北京科技大学工程技术研究院自动化团队主要从事钢铁、有色等行业的精准控制、质量管控、智能制造等技术的研究，并为行业提供了大量的自动化、信息化、智能化系统解决方案，除了完成科研及研究生培养任务外，还承担了大量科技成果转化的工程任务，所研发的多项国内首台套自动化系统都打破了国外技术垄断，为国家节约了大量外汇，为企业创造了大量利润。主要人员：邓能辉，吴昆鹏，石杰，王少聪，郭亚男，焦小松。

剪切机组未与ERP系统联网，作业班组接受生产计划任务，生产过程控制以及完工汇报均需人工处理，ERP的每个生产作业任务都需在剪切机组控制台二次输入作业信息，加工过程中测厚测长宽以及称重等操作和数据亦需人工记录，由此消耗较多工时人力，且存在一定的差错率，生产节拍也较慢，设备综合效率（OEE）无法提高。基于钢板精确轮廓检测的优化剪切技术保证不规则的头尾形状被彻底切除，并提高了0.1%的成材率，每年减少切损2.7万吨，大大提高了钢厂的经济效益。同时此技术还有利于企业智能化改造、数字化转型。

合作方式：技术许可

目前处于何种研发阶段：小批量生产

推广应用情况：该技术目前已经在广西北港金压钢材有限公司进行工业示范，实现了更为准确的钢板剪切工作，大大减少了剪切过程中钢料的浪费，并且有效的提高了成材率。该项目具有良好的应用前景。

期望技术转移成交价格（大概金额）：面议。