钢板头部形状识别与分类技术研究

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1、钢板头部形状识别与分类技术研究王志强2016年1月中图分类号：TQ028.1UDC分类号：540钢板头部形状识别与分类技术研究作者姓名王志强学院名称自动化学院指导教师费庆高工答辩委员会主席伍清河教授申请学位工学硕士学科专业控制科学与工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月ResearchonRecognitionandClassificationofSteelPlateHeadShapeCandidateName：ZhiqiangWangSchoolorDepartment:SchoolofAutomationFacultyMentor:Prof.QingFeiChair,

2、ThesisCommittee：Prof.QingheWuDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：ControlScienceandEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合

3、作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：摘要在中厚板轧制中，通常情况下，精轧机出口的钢板会出现鱼尾形或舌形的形状，其中钢板的头部和尾部的非矩形形状是钢板在轧制过程中的延展不同造成的。这部分因为需要在精整过程中剪切掉，以保证成品钢板的矩形尺寸，所以会导致板材率降低。因而，通过相关的控制和优化技术，改善钢板头尾的不规则形状，是减小头尾裁剪量，提高成材率，节能降耗的重要手段。平面形状控制中的一大难题是平面形状的识别和分类。本文对钢板轧制现场的情况和图像分割方法进行了研究，在此基础上，提出了用条件随机场算法进行图像识别，用统计分类算法进行图

4、像分类，进而准确获取钢板形状信息，为钢板轧制过程中的平面形状控制提供了依据。本文的主要研究内容和成果如下：首先，对轧钢现场条件进行分折，针对现场的复杂条件及恶劣环境，选取并安装图像采集系统，获取钢板头部图像；其次，针对采集到的图像，采用了多种算法对钢板头部形状进行识别。实验结果表明，采用条件随机场算法对钢板头部形状的识别具有更高的精确度；然后，对识别后的图像，采用基于统计的分类方法进行分类。与k近邻法相比，该方法具有更高的灵活性和分类准确率；最后，设计开发钢板平面形状在线检测系统软件，实现了本文所提出的图像识别—分类算法，完成对钢板平面形状的实时检测。实验表明，本文提出的算法具有一定的实

5、用性，能够对现场采集的钢板图像进行有效的识别和分类。关键词：中板轧制；平面形状；边缘检测算子；条件随机场；统计分类IAbstractInplaterolling,normally,theplateoutofthefinishingmillwillbefishtail-shapedorear-shaped,thenon-rectangularshapeoftheheadandtailiscausedbythedifferentdeformationinrolling.Thispartshouldbecutofftoensuretheproductisinrectangularsize,wh

6、ichwillreducetheyield.Therefore,therelevantcontrolandoptimizationtechnologytoimprovetheirregularplateshapebecomesanimportantmeansofreducingheadandtailcuttingamount,improvingtheyieldandsavingenergy.Anissueinthecontrolishowtorecognizeandclassifytheflatshapes.Inthispaper,thesituationandimagesegmenta

7、tionmethodareanalyzedandstudiedbasedonthesteelrolling.Then,Iproposeaconditionalrandomfieldalgorithmforimagerecognition,astatisticalclassificationmethodforimageclassification,andthusobtainapieceofaccurateinformationabou