一种基于热成像数据处理的热轧板坯两侧温差分析方法与系统与流程

本发明涉及热轧带钢制造，具体涉及一种基于热成像数据处理、用于量化热轧板坯宽度方向温度分布差异，特别是传动侧（drive side，ds）与工作侧（operationside，os）之间温差的分析方法与系统。

背景技术：

1、在热轧带钢生产过程中，板坯在加热炉、粗轧、精轧及层流冷却等工序中的横向温度分布均匀性是影响最终带钢板形、组织性能和成材率的关键因素。板坯两侧（传动侧ds与工作侧os）的显著温差会导致带钢镰刀弯、跑偏、楔形、浪形甚至废钢等一系列生产质量问题。特别是对于某些电工钢生产而言，即使较小的板坯两侧温差也会导致较严重的头尾镰刀弯。

2、目前，热轧产线常规设置是采用测温仪进行带钢中线测温，部分热轧产线为了掌握板坯或带钢宽度方向温度均匀性，采用红外热成像仪对板坯或带钢表面进行连续测温，生成包含横向和纵向温度分布的二维热图及相关数据。然而，现有热轧产线仅对热成像热图进行简单目视观测，未对相关数据进行深度挖掘及开发。另外现有技术对热成像数据的处理与分析存在以下不足：（1）边界识别精度低：现有轧制板材的区域检测技术多采用固定阈值进行图像二值化处理以确定板材边界。例如，公开号为cn117173185b的中国专利公开了一种轧制板材的区域检测方法，通过评估待检测板材图像的亮度，基于轮廓线像素值确定自适应阈值后进行二值化处理，但其阈值确定依赖于轮廓线像素值统计，在处理板坯边缘温度梯度平缓的热成像数据时，容易因边缘区域温度过渡缓慢而将背景环境（如水雾、辊道辐射）误识别为板坯有效区域，或丢失边缘有效温度数据，无法满足热轧现场复杂工况下对板坯温度检测的高精度要求。（2）温差计算缺乏标准化：在板坯宽度方向温度均匀性评价方面，公开号为cn110732559a的中国专利公开了一种方法，利用热成像仪对中间坯进行测温，将热成像图导入计算机后采用photoshop软件填充十字网格进行人工分析。该方法依赖人工操作，分析过程繁琐、耗时长且主观性强，无法实现自动化批量处理。此外，目前大多数产线仍依靠操作人员主观选取断面位置或固定百分比像素点进行温度读取，导致同板坯不同次测量结果可重复性差，难以进行横向对比。（3）缺少统计意义的判定：在板坯温度均匀性控制领域，公开号为cn202011373195.6的中国专利公开了一种车底式加热炉出炉板坯全长温度均匀性的控制方法，通过沿钢坯长度方向设置采样点进行数据融合和自适应修正，以减少头尾温差。该技术侧重于温度控制策略，仅关注温度值的偏差大小，未对温差数据的统计分布特征进行分析。公开号为cn202411055045的中国专利申请公开了一种控制板坯同板差的方法，通过炉内电热偶检测温度和特性温度曲线调节烧嘴参数，同样仅关注温差值本身，未引入假设检验方法判断温差是否具有统计学显著性。现有技术无法有效区分真实工艺偏差与随机波动，难以为工艺调整提供量化决策依据。

3、因此，亟需一种能够自动化、高精度处理热成像数据，并系统化分析板坯两侧温差的智能方法，对于提高热轧带钢产品质量和生产效率具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有热轧板坯热成像数据开发不足，以及热成像处理技术中，板坯边界识别精度低、两侧温差计算标准不统一以及缺乏系统化统计判定方法的技术问题，提供一种集成了动态边界识别、标准化区域温度计算及统计学显著差异判定的自动化分析方法与系统。

2、第一方面，本发明提供一种基于热成像数据处理的热轧板坯两侧温差分析方法，包括：

3、步骤s1：获取板坯全长热成像数据，生成原始温度矩阵x和对应的距离向量y，并对原始温度矩阵x进行预处理得到平滑温度矩阵x_smooth，向量y的每个元素代表对应板坯行断面距离板坯头部的距离；

4、步骤s2：针对平滑温度矩阵x_smooth基于动态温度阈值逐行识别板坯左边界和右边界，并根据热成像仪的布置位置确定左、右边界与传动侧、工作侧的对应关系，遍历所有行后取有效行边界的中位数作为全局固定边界；

5、步骤s3：按预设的两侧区域宽度占比side_ratio和边缘忽略像素数edge_ignore，在每一有效行分别提取传动侧温度采样数组和工作侧温度采样数组，并计算两侧平均温度t_ds_i和t_os_i；

6、步骤s4：计算每行断面温差δt_i=t_ds_i-t_os_i，将 y_i 作为横轴，将计算出的该断面温差 δt_i 作为纵轴，生成全长温差分布序列，y_i表示向量y中的第i个元素；

7、步骤s5：对所述温差分布序列进行描述性统计、单样本t检验和分段分析，输出包含统计指标及显著性判定的分析报告；

8、步骤s6：基于板坯数据展示热图及边界、任意断面温度、两侧全长温度及温差。

9、在一些实例中，步骤s1中所述预处理包括：首先应用中值滤波去除随机噪声，随后应用savitzky-golay滤波器进行平滑，以保留温度分布的边缘特征。

10、在一些实例中，步骤s2中所述动态温度阈值t_edge=t_max_i×relative_threshold，其中，t_max_i为x_smooth中第i行温度最大值，relative_threshold为相对阈值比例系数。

11、在一些实例中，步骤s2中所述全局固定边界的确定方式为：

12、从max_i向左搜索，找到第一个温度≤t_edge的像素列，得到左边界left_i，max_i为第i行温度最大值所在列索引；

13、从max_i向右搜索，找到第一个温度≤t_edge的像素列，得到右边界right_i；

14、遍历所有行后，筛选满足left_i

15、在一些实例中，步骤s3包括：

16、对每一有效行i，由width_i=right_i-left_i+1得到板坯宽度width_i，由side_width_px=max(1,floor(width_i×side_ratio))得到两侧区域宽度side_width_px，其中floor表示向下取整，由actual_side_width=max(1,side_width_px-edge_ignore)得到有效采样宽度actual_side_width；

17、取当前行中从第left_i+edge_ignore列至第left_i+edge_ignore+actual_side_width-1列的温度值，记为ds_region作为传动侧ds温度采样数组；

18、取当前行中从第right_i-actual_side_width-edge_ignore+1列至第right_i-edge_ignore列的温度值，记为os_region作为工作侧os温度采样数组；

19、分别对ds_region和os_region中的温度值求算术平均得到传动侧平均温度t_ds_i和工作侧平均温度t_os_i。

20、在一些实例中，步骤s5中所述单样本t检验的判定标准为：对温差序列进行单样本t检验，计算p值，若p<0.05，则判定板坯两侧存在显著温度差；若p≥0.05，则判定板坯两侧无显著温度差。

21、在一些实例中，步骤s5中所述分段分析为：将板坯按长度方向分为头部、中部和尾部三个区段，分别计算各区段的平均温差；所述头部为板坯全长前25%长度区间，所述中部为板坯全长中间50%长度区间，所述尾部为板坯全长后25%长度区间。

22、第二方面，本发明提供一种基于热成像数据处理的热轧板坯两侧温差分析系统，包括：

23、数据管理模块，用于获取板坯全长热成像数据，生成原始温度矩阵x和对应的距离向量y，并对原始温度矩阵x进行预处理得到平滑温度矩阵x_smooth，向量y的每个元素代表对应板坯行断面距离板坯头部的距离；

24、动态边界识别模块，用于针对平滑温度矩阵x_smooth基于动态温度阈值逐行识别板坯左边界和右边界，并根据热成像仪的布置位置确定左、右边界与传动侧、工作侧的对应关系，遍历所有行后取有效行边界的中位数作为全局固定边界；

25、两侧区域温度计算模块，用于按预设的两侧区域宽度占比side_ratio和边缘忽略像素数edge_ignore，在每一有效行分别提取传动侧温度采样数组和工作侧温度采样数组，并计算两侧平均温度t_ds_i和t_os_i；

26、温差分析模块，用于计算每行断面温差δt_i=t_ds_i-t_os_i，将 y_i 作为横轴，将计算出的该断面温差 δt_i 作为纵轴，生成全长温差分布序列，y_i表示向量y中的第i个元素；

27、数据可视化模块，用于对所述温差分布序列进行描述性统计、单样本t检验和分段分析，输出包含统计指标及显著性判定的分析报告；基于板坯数据展示热图及边界、任意断面温度、两侧全长温度及温差。

28、第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

29、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

30、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

31、通过动态温度阈值逐行识别板坯边界并取中位数作为全局固定边界，能够自适应不同板坯宽度及产线背景噪声，显著提高复杂工况下的边界识别精度；通过按预设宽度占比和边缘忽略像素标准化提取两侧区域温度，消除了人工选点的主观性，确保温差数据的可比性；通过对全长温差序列进行单样本t检验及头中尾分段分析，能够客观区分真实工艺偏差与随机波动，精准定位温差问题发生的具体区段，为工艺调整提供量化决策依据；同时，该方法实现了从数据加载、预处理、边界识别、温差计算到统计报告生成及可视化的全流程自动化，显著提升分析效率，满足工业现场批量处理与实时性要求。