【摘 要】
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板带钢是一种基础的工业生产材料,随着社会经济的高速发展,各行业对板带钢的质量要求越来越高。而板形是用来衡量板带钢产品质量的一项重要性能指标,并且板形识别是冷轧过程控制中地重要一环,对产品质量有着直接影响。本文基于人工智能算法针对板形识别模型展开深入研究,主要研究工作分为两部分,一部分是基于图像的板形识别方法研究,另一部分为基于接触式板形检测方法的板形识别模型研究。主要工作如下:针对表观板形不良,基
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板带钢是一种基础的工业生产材料,随着社会经济的高速发展,各行业对板带钢的质量要求越来越高。而板形是用来衡量板带钢产品质量的一项重要性能指标,并且板形识别是冷轧过程控制中地重要一环,对产品质量有着直接影响。本文基于人工智能算法针对板形识别模型展开深入研究,主要研究工作分为两部分,一部分是基于图像的板形识别方法研究,另一部分为基于接触式板形检测方法的板形识别模型研究。主要工作如下:针对表观板形不良,基于图像的板形识别方法具有非接触性检测、直观、智能性等优点。本文将高斯核函数应用到图像的特征提取,提出了高斯卷积。与传统卷积相比,高斯卷积以增加少量参数和计算复杂度为代价,将非线性引入到卷积运算中。并提出了一种由标准卷积、高斯卷积和其他非线性卷积组成的混合非线性卷积神经网络（HN-CNN）,它能够同时提取输入信息的线性特征和非线性特征并实现有效的特征融合,提高了模型的容量和表达能力,增强了模型的泛化能力。最后,建立基于HNCNN的板形识别模型来有效地揭示光学特性与板形缺陷之间的关系,实现精确的非接触式板形缺陷识别。仿真结果表明,本文提出的HN-CNN的收敛效果以及识别精度均优于标准卷积,此外,基于HN-CNN建立的板形识别模型能够较好地识别出板形缺陷,并且与现有识别方法相比,平均精度提高了5.6%。对于潜在板形不良,针对现有的使用欧氏距离、主成分分析（PCA）等方法对板形应力值信号进行特征提取时存在的特征提取不充分、自适应能力差等问题,使用自动编码器（AE）代替欧氏距离、PCA等方法,即用一种非监督学习方法对板形信号进行特征提取,并结合RBF神经网络设计了AE-RBF板形识别模型。针对遗传算法存在的不足,设计了一种随着进化的进行,其交叉率、变异率动态变化的改进自适应遗传算（IAGA）,有效地提高了模型的训练效果。最后仿真实验表明,所设计的IAGA优化AE-RBF板形识别模型能够较好的完成板形缺陷识别,并且其在测试样本的平均识别精度上高于现有方法。
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