基于深度学习的板坯低倍质量评级系统

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低倍检验方法可以快速直接对板坯内部偏析和疏松等影响质量的关键问题进行判断,进而可以对板坯质量进行评级。在实际生产过程中,采用硫印和酸洗的方法对板坯表面进行腐蚀,然后人工根据表面腐蚀程度,通过经验来判断板坯内部缺陷严重程度。为实现质量自动评级,我们独立研发了基于深度学习的板坯低倍质量评级系统。本文介绍了该系统的研发过程以及主要系统构架和功能。该系统采用图像处理技术对板坯低倍检验后的表面进行处理,然后基于深度学习方法通过标定数据来学习判定模型。该系统的判定准确率大于93%,综合F1-score高达95%,系统稳定可靠,并且具备质量判定、信息管理以及自学习功能。
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