轧钢机械装备及其智能化技术 课件 第6章 板厚板形控制与智能化技术.ppt

6.3.2轧件表面缺陷检测——棒材表面缺陷分类凹痕：棒材表面出现的凹陷区域被称为凹痕缺陷。凹痕缺陷的形成原因多种多样，包括但不限于粘槽现象、导卫磨损不均匀、冷却水分布不均导致的孔型磨损不均匀以及料型尺寸偏差引起的孔型磨损不均等。这些因素综合作用，导致棒材表面出现凹痕。划痕（擦伤）：由于表面摩擦力超过轧件表面的高温强度所产生的摩擦磨损所致。按照磨损机制，划痕主要分为两类情况：切削磨损、粘着磨损与磨粒磨损。切削磨损是由尖角、沟槽棱边、积屑瘤等突起物在轧件表面切削出碎屑而产生的机械擦伤。粘着磨损与磨粒磨损则是指一对摩擦副在摩擦力作用下，接触面的表层发生塑性变形，表面的氧化膜等被破坏，露出新鲜金属表面。凹痕划痕（擦伤）6.3.2轧件表面缺陷检测——棒材表面缺陷分类裂纹：裂纹特征表述为沿轧制方向的直线或弯曲裂缝，在棒材表面可能显现为线状或裂隙形态。裂纹的存在可能导致棒材表面强度显著降低，从而对后续使用中的机械性能和耐久性产生负面影响。这些裂纹会成为应力集中点，在外力作用下容易进一步扩展，导致材料的断裂或失效。结疤：结疤是指棒材表面出现的不平整、翘起的金属片状缺陷。结疤通常发生于金属的熔融、凝固或冷却阶段，由于表面形成不均匀的凝固层，使得表面不规则地翘起。这种缺陷的形状不定，大小和高度各异，展现出复杂的表面纹理。结疤的存在不仅影响棒材的外观质量，还可能对其机械性能产生不利影响。裂纹结疤6.3.3轧件形状尺寸测量轮廓测量方法分为接触式检测与非接触式检测。接触式检测能够提供较为全面的轮廓数据，长时间接触钢材表面会导致检测仪器部件磨损加快，寿命缩短，设备维护和零部件更换的成本较高。而基于光学成像技术的非接触式检测方式凭借其检测速度快、设备寿命长、测量精度高等显著优势，逐渐成为行业内的主流检测方法。可以将其细分为两大类别。其中一类主要依赖于图像边缘提取技术和多图像拼接融合算法。另一种检测方式是测量板材表面的宽度信息。6.3.3轧件形状尺寸测量——轮廓测量通过连续拍摄辊道上的板材，捕获大量连续的图像序列。利用先进的边缘提取算法，对每张图像中的板材边缘进行精确描绘，形成轮廓信息。通过拼接融合算法，将这些分散在不同图像上的边缘轮廓进行有效整合，从而得到整个板材的外轮廓全景。这种检测方式虽能全面展示板材的外部轮廓，但在揭示板材宽度方向上的局部细微特征方面尚显不足。6.3.3轧件形状尺寸测量——轮廓测量光学模块速度感知模块轮廓测量系统6.3.3轧件形状尺寸测量——轮廓测量在板材轮廓检测系统中，面阵相机与线激光器作为光学模块的组件被安装在待测板材的正上方，通过预先调节相机确保激光线始终位于相机的可视范围。为了精确捕捉辊道的运动速度，速度接收模块同样被放置在板材的正上方。测量开始时，首先启动并调整各模块的相关参数，然后将板材平稳地放置在运输辊道上，随着辊道的逐步运转，当板材头部进入相机视野时，系统开始捕获图像并进行实时处理，直至板材尾部完全离开相机视野，测量结束。整个板材轮廓检测系统可实现完整的图像采集、轮廓识别、数据通讯等功能，其具体包括:(1)自适应图像对比度，智能调整图像分割阈值。(2)亚像素定位检测算法，识别精度可达单个像素的1/50。(3)轮廓尺寸的矢量化细分算法，不丢失轮廓细节。(4)采用图像自定义区域识别，识别计算时间不大于100ms。(5)提供完善的网络通讯服务接口。(6)每块钢板的图像数据和轮廓数据自动进行数据存储。6.3.3轧件形状尺寸测量——轮廓测量系统采集图像。对钢板图像进行几何畸变校正、灰度化、噪声抑制、对图像进行分割、像素扩充、边界跟踪亚像素边缘定位以及轮廓测量以优化识别算法。确保较高识别速度的同时实现精确测量。像计算机传输尺寸数据。基于机器视觉的板材轮廓测量方法可测得板材的平面尺寸和表面轮廓，为轧机的过程控制系统提供必要的板形修正数据，实现对轧制控制参数的修正补偿，提供准确的尺寸信息。②CVC轧机CVC(ContinuouslyVariableCrown)轧机是德国SMS公司于1982年提出的，称为连续可变凸度轧机。有两辊(CVC-2)、四辊(CVC-4)和六辊(CVC-6)三种结构形式；有工作辊、中间辊和支撑辊三种传动方式，轴向移动可以是工作辊、中间辊或两者同时进行。CVC轧机是将工作辊或中间辊的辊面设计成S形瓶状表面，大小直径差为0.4－0.7mm，两轧辊大小头在轧机上相互成180°方向配置，可以沿轴线相反方向移动，形成正负辊缝凸度，因轴向位移是无级变化的，所以便形成了连续变化辊缝凸度的控制效果。中性辊缝负凸度辊缝正凸度辊缝CVC轧机普通轧机