賈俊彪,孔 偉,劉 曄

(寶山鋼鐵股份有限公司中央研究院,上海 201999)

對于熱軋鋼板,圓頭圓尾是中厚板成材率損失的重要組成部分,因此,減少圓頭圓尾的長度成為提升鋼板成材率的重要手段[1]。在使用了各種平面形狀技術以后,鋼板實際的圓頭形狀信息就成了平面形狀控制參數(shù)調整的重要依據(jù),鋼板的頭尾形狀數(shù)據(jù)包含了鋼板圓頭的長度、圓頭的形狀,也能夠反映出軋制過程的一些質量異常情況(例如鐮刀彎、斜軋等),因此對于熱軋板材生產(chǎn)是十分重要的。

輪廓儀PSG(Plate Shape Gauge)是一種可以在線自動測量鋼板平面形狀的專用儀器,其工作原理是通過激光進行面掃描,通過接收反射光信號來計算鋼板的平面形狀,再借由軟件進行指標數(shù)據(jù)的處理[2-3]。輪廓儀PSG的測量精度較高,但系統(tǒng)較為復雜,使用過程中故障率很高,除維護成本高之外,往往丟失了大量寶貴數(shù)據(jù)。隨著相機性能的提升、圖形識別技術的發(fā)展,通過圖像識別獲取形狀數(shù)據(jù)的理念受到了廣泛的關注,寶鋼在5 m厚板成功利用在線表面檢測裝置拍攝鋼板照片,實現(xiàn)了鋼板頭尾輪廓的準確識別。

原始的鋼板頭尾輪廓數(shù)據(jù)是輪廓二維像素點坐標的集合,也可以認為是二維的二值圖像,無法直接與工藝參數(shù)等形成對應關系,因此在這一背景下,研究對輪廓數(shù)據(jù)的特征提取工作是十分必要的。

1 頭尾形狀特征描述

寶鋼5 m厚板采用圖1所示的PVPC(Plan View Profile Control)技術進行頭尾形狀控制[4]。在完成展寬軋制階段的最后一個道次,控制出口鋼板不同長度位置的厚度值,使得在進行最后的順軋階段的鋼板橫截面呈現(xiàn)兩邊厚中間薄的特點,在后續(xù)軋制時由于兩個邊部區(qū)域的變形量更大,軋后長度更長,從而使得鋼板的頭尾更為接近矩形,大大縮短了頭尾異形區(qū)域的長度。

圖1 PVPC控制原理圖

針對此類鋼板頭尾形狀,希望獲取以下數(shù)據(jù):

(1) 切頭長度與圓頭長度。

如圖2所示,切頭長度指的是鋼板頭部不滿足合同剪切要求部分的最大長度,即鋼板頭尾切廢料的長度;圓頭長度指鋼板頭部非矩形部分的最大長度,該部分只考慮邊部圓弧根部以上的區(qū)域。一般而言,因為鋼板頭尾存在一定的側彎,切頭長度大于圓頭長度。切頭長度數(shù)據(jù)可以指導鋼板的剪切,也可用于組坯余量分析,而圓頭長度則是PVPC控制質量的評價指標。

(2) 圓頭輪廓形狀特征點。

經(jīng)過PVPC控制的鋼板頭尾形狀較為復雜,不再是簡單的二次圓弧曲線,而是一種多段的樣條曲線的組合,再加上斜軋等因素的影響,頭部形狀左右也存在不對稱的情況,因此很難通過一些多項式函數(shù)進行擬合?；谶@一特點決定用一些曲線上的特征點來描述整個輪廓形狀。PVPC控制采用了7點厚度控制的方法(如圖3)[4],將鋼板沿寬度方向分為左右對稱的6個區(qū)域,兩邊最外側區(qū)域的寬度固定為60 mm左右,距離較小,且PVPC控制點的設定厚度相同,因此只取最邊部的P1、P7作為特征點,最中間兩個區(qū)域PVPC控制點的厚度設定差異不大,鋼板輪廓形狀一般呈平滑曲線,因此選取PVPC控制點P4、P5、P6作為特征點,剩余的兩個區(qū)域鋼板輪廓曲線較為復雜,一般情況下,該區(qū)域內會有一個曲率較大的點P2(P6)將曲線分為兩段單調且較為平滑的曲線段,因此除PVPC控制點外,再增加該點作為特征點。除了以上7個點外,考慮到鋼板輪廓不一定為左右對稱,選取P3、P5中間區(qū)域中距離P2、P6連線垂直距離最遠的點P8作為特征點之一,最后在P1、P2(P6、P7)之間取P9、P10滿足對此段圓弧曲率的描述。通過這10個特征點,能夠反映圓頭最主要的形狀特征,通過數(shù)據(jù)點之間的數(shù)學關系,可以對圓頭進行數(shù)學描述,從而大大壓縮數(shù)據(jù)量,更方便后續(xù)進行數(shù)據(jù)分析。

圖2 鋼板頭部剪切示意圖

圖3 鋼板頭尾特征點示意圖

(3) 形狀評價數(shù)據(jù)。

將圓頭切割位置以及特征點數(shù)據(jù)進行計算,得到另一些評價圓頭形狀的數(shù)據(jù):① 圖3中P8到P2、P6連線的垂直距離D,反映了頭尾中間部分的矩形程度,該數(shù)值過大或過小,都表明鋼板頭部的矩形度不理想,需要調整頭尾形狀控制參數(shù)。②P2到P6連線與水平方向的夾角θ。P2、P6垂直方向的距離L反映了鋼板左右的不對稱程度,稱為斜度,當鋼板頭尾斜度較大且同向,說明出現(xiàn)了軋制平行四邊形,與軋制時咬鋼異?；蚴晴牭稄澯嘘P,如果頭尾斜度相反,則說明在進行PVPC軋制時,軋制出口的實際厚度與給定的PVPC設置要求不一致,導致展寬結束后鋼板橫向兩側的厚度不一致。

以上這些特征數(shù)據(jù)從多個維度描述了鋼板的圓頭信息,將這些數(shù)據(jù)與軋制工藝參數(shù)進行對應,可以建立兩者的關系。

2 頭尾形狀特征提取

特征提取包含以下幾個步驟:輪廓處理、尋邊、計算切頭和圓頭位置、提取圓頭特征點、特征值計算和存儲(如圖4)。

圖4 頭尾形狀特征提取流程

2.1 輪廓處理

將輪廓數(shù)據(jù)放入一個值為0、1的輪廓矩陣中,矩陣大小與原圖片像素尺寸相同,輪廓處對應的矩陣元素值為1,其余位置為0(如圖5)。

圖5 圖像的矩陣化示意圖

2.2 尋邊

獲取鋼板在原輪廓圖片中的相對位置,可以對輪廓矩陣進行列求和,并與相鄰列的和進行加權求和,獲得輪廓點在寬度方向上的分布。利用鋼板邊部位置最可能落在輪廓點密度最大的幾個列中這一統(tǒng)計特性,認為左右兩側輪廓點數(shù)量最多的列所在位置即為鋼板的邊部位置,完成尋邊(如圖6)。

圖6 尋邊過程示意圖

該方法只進行少量的加法運算,計算速度快,同時借助于統(tǒng)計分布的概念,鋼板輪廓中矩形部分的數(shù)據(jù)將起決定性作用,原輪廓存在的一些局部的輪廓缺失、局部異常識別等干擾項因輪廓點的數(shù)量有限,對單列的計算結果不會有大的影響,從而保證最終的尋邊準確性。同理,鋼板圓頭側彎對尋邊的影響也較小。

2.3 計算切頭和圓頭位置

以步驟2.2獲取的鋼板邊部位置為依據(jù),創(chuàng)建一個維數(shù)與輪廓矩陣的列數(shù)相同的0、1向量,對應鋼板所在位置同時略小于鋼板寬度范圍的元素值為1,其余為0。將此向量與原輪廓矩陣每一行分別進行向量的內積計算,從上往下第一個內積結果為0的位置即為切頭位置(如圖7)。獲得切頭位置后,向上尋找寬度加速減小的位置即為圓頭的位置。

2.4 提取圓頭特征點

在選取的10個特征點中,5個點是PVPC控制厚度設定點所對應的位置,因此在獲取L2模型設定的PVPC工藝參數(shù)后,根據(jù)其寬度方向上的相對位置可以確定,剩余的5個特征點中,先計算P2、P6的位置。根據(jù)輪廓形狀又可以分為兩種情況:第一,所求點處為該段曲線的極值,計算極值位置即可;第二,該段曲線呈單調變化,則將曲線上曲率最大的點作為特征點(如圖8)。通過輪廓曲線走向的變化夾角大小來計算。得到P2、P6之后,計算P3到P5圓弧段上各點到P2、P6連線的垂直距離,確定P8,最后確定P9、P10的位置。

圖7 切頭位置計算過程示意圖

2.5 特征值計算和存儲

根據(jù)尋邊結果、切頭位置、特征點等數(shù)據(jù),可以計算鋼板的寬度、切頭的長度、頭部特征點之間的幾何距離關系以及斜度等一維特征數(shù)據(jù)。以這些特征數(shù)據(jù)為基礎,在寶鋼5 m厚板大數(shù)據(jù)平臺PIDAS中建立鋼板頭尾形狀數(shù)據(jù)庫。相較于用原始輪廓數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)庫,加工過的特征數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量上大幅減小,更有利于節(jié)省寶貴的存儲空間,后續(xù)數(shù)據(jù)的調用和計算也更為方便高效。圖9為數(shù)據(jù)表中輪廓特征數(shù)據(jù)字段的內容。后續(xù)可以直接通過數(shù)據(jù)庫查詢獲取這些特征數(shù)據(jù),進行生產(chǎn)分析。

圖8 P2、P6特征點的定位過程示意圖

圖9 頭尾形狀特征數(shù)據(jù)庫

3 頭尾形狀數(shù)據(jù)的應用

頭尾形狀數(shù)據(jù)的應用包括了剪切指導、組坯設計反饋優(yōu)化等方面。

3.1 剪切指導

通過PIDAS平臺,開發(fā)前端的平面形狀描述頁面,以圖像的增強現(xiàn)實(AR)的形式,向剪切人員提供更豐富的鋼板頭尾數(shù)據(jù)。圖10為PIDAS平臺上平面形狀描述頁面的截圖,頁面中以鋼板的實物照片和鋼板的輪廓(黃色曲線)為背景,添加各類輔助線以及特征點,標明頭尾切割線(紅色)、鋼板的切頭長度、寬度信息(綠色字樣),并在圖片上方給出一些圓頭評價信息(斜度D)。通過與實際鋼板測量結果進行對比,輪廓特征數(shù)據(jù)中,鋼板寬度誤差在±15 mm以內,切頭長度誤差在±150 mm以內。精度雖不滿足測量儀表的精度要求,但可以提供基本的鋼板頭尾信息,操作人員可以直接通過電腦屏幕中頭尾尺寸信息數(shù)據(jù)進行切頭量的初步設定。在圓頭尺寸異?；蛘咪摪蹇傞L度偏短的情況發(fā)生時,圖片中的長度信息也能起到很好的預警作用。如果可以進一步提升切頭長度數(shù)據(jù)的準確度,則可以實現(xiàn)自動化的剪切設定。此外,將頭尾形狀的異常、斜軋等信息反饋給軋線人員,改善后續(xù)產(chǎn)品的質量,可以起到很好的反饋效果。

圖10 頭尾形狀AR顯示畫面

3.2 組坯設計優(yōu)化

通過對鋼板輪廓的批量處理,可以得到歷史上所有鋼板的圓頭長度數(shù)據(jù),用來評估各個規(guī)格產(chǎn)品的實際切損量,從而指導組坯成材率設計。如果設計切頭尾量大于實際情況,則說明組坯有富余,可以進一步提高組坯成材率,反之則需要降低組坯成材率,避免生產(chǎn)中因頭尾過大而導致鋼板有效長度不足,產(chǎn)生短尺余料板。

以實際生產(chǎn)的某鋼種20 mm×4 000 mm×L規(guī)格產(chǎn)品的切頭尾量統(tǒng)計結果為例,選取了2019年1月至2020年3月的生產(chǎn)數(shù)據(jù)(共5 266條)為樣本,對每塊鋼板切頭尾長度之和的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,結果見圖11。從圖11中可以看到該產(chǎn)品切頭切尾數(shù)據(jù)呈偏態(tài)的gamma分布擬合,當設計切頭尾量達到1 500 mm,則有超過95%的鋼板能夠順利定尺,是比較合理的;而如果設計頭尾長度只有1 250 mm,則可能有20%的鋼板總長度不足,產(chǎn)生大量短尺余料。通過這種數(shù)據(jù)驅動的分析方法可以更精確地優(yōu)化組坯設計,達到提升成材率的目的。

圖11 頭尾切割長度分布情況

3.3 PVPC參數(shù)優(yōu)化

如圖12所示,將提取的10個特征點用直線相連(紅色線段),即可基本還原圓頭的形狀,將特征點數(shù)據(jù)與PVPC工藝參數(shù)、產(chǎn)品規(guī)格相結合,利用機器學習的方法,建立以產(chǎn)品規(guī)格、PVPC工藝參數(shù)為輸入,圓頭形狀特征為輸出的預測模型。通過預測模型可以預測不同PVPC工藝參數(shù)下鋼板的頭尾形狀情況,從而幫助工藝人員選取最合理的PVPC參數(shù)進行生產(chǎn)。

圖12 特征點繪制鋼板圓頭效果展示(紅線部分)

4 結論

(1) 通過對輪廓數(shù)據(jù)的特征提取,用多個一維特征數(shù)據(jù)從不同維度對二維的輪廓形狀數(shù)據(jù)進行描述表征,成功將圖像數(shù)據(jù)轉化為常用的結構化數(shù)據(jù)。

(2) 利用結構化的數(shù)據(jù),將頭尾形狀信息運用到剪切指導、組坯優(yōu)化、PVPC工藝參數(shù)優(yōu)化等多個方面,幫助提高鋼板的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量。