基于BP神经网络的金属材料翘曲图像捕捉及参数调整  

作　　者：罗茹俊 

机构地区：[1]河钢集团唐钢公司设备机动部,河北唐山063000

出　　处：《信息记录材料》2023年第5期140-142,145,共4页Information Recording Materials

摘　　要：热板翘曲缺陷是影响成品质量和生产进度的重要原因,以往采用的人工修正、有限元预测、在线监测均未取得良好的效果。因此,本文开发一套基于BP神经网络的翘曲自动化控制策略。首先采用机器视觉技术对翘曲程度进行定量化测量,利用现场数据建立预测翘曲值的BP神经网络模型,并验证模型的性能。其次根据神经网络模型,结合生产规程和实际数据制定翘曲自动化控制策略,完成对SKI值的修正,以得到最小程度的翘曲。经过测试,该策略满足生产现场的实际需求,可以为后续自动化控制系统的开发提供依据。

关 键 词：BP神经网络 金属材料 生产线 自动化控制 SKI值 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]