一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制系统及方法与流程

本发明涉及钢制品加工，具体涉及一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制系统及方法。

背景技术：

1、钢制品加工生产线通常包括供料区、缓存区及加工区。供料区用于将待加工钢材输送至缓存区或者加工区，缓存区用于调节供料设备与下游加工设备之间的运行节拍，加工区用于完成钢材的切割、轧制、冲压、成形或者表面处理等加工工序。供料过程的连续性和稳定性会直接影响后续加工设备的进料精度及生产效率。

2、现有钢材供料设备通常根据预设输送速度、压紧力及纠偏量运行，并通过光电传感器、编码器或者人工巡检方式判断钢材是否到位。部分供料系统虽然设置有工业相机或者位置传感器，但其采集结果通常仅用于钢材有无检测或者局部定位，未能将钢材的中心偏移量、倾斜角、相邻钢材间距以及缓存区负荷等参数进行综合分析。

3、然而，钢材的规格尺寸、初始放置位置及表面摩擦状态存在差异，且下游加工设备的加工节拍、缓存区库存状态和生产任务负载会动态变化。采用固定供料参数或者仅根据单一状态参数调整供料速度，难以同时兼顾下游加工需求与供料安全。当供料强度过高时，容易出现钢材跑偏、碰撞、堆叠或者缓存区积压；当供料强度过低时，又可能造成加工设备待料，影响生产线的连续运行。

4、此外，现有供料系统在发生堵料、跑偏、堆叠、输送速度波动或者压紧异常时，通常采用报警停机或者人工调整的处理方式，缺少根据异常类型自动修正供料输送速度、供料压紧力及供料纠偏量的闭环控制机制。即使异常状态已经解除，控制参数直接恢复至原设定值也可能造成供料冲击，使供料系统再次进入不稳定状态。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明第一方面提供了一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，包括以下步骤：s1、获取钢材状态参数及缓存状态参数；

2、s2、基于钢材状态参数及缓存状态参数构建供料状态表征模型，确定供料风险指数；

3、s3、基于供料风险指数和生产运行状态构建供料需求评估模型，并确定实时供料需求指数；

4、s4、基于供料风险指数和实时供料需求指数构建供料参数优化模型，确定最优供料控制参数；

5、s5、基于最优供料控制参数执行动态供料及反馈控制；

6、s6、基于供料状态构建异常检测模型，确定供料异常状态；

7、s7、响应于供料异常状态构建自恢复控制模型，修正供料控制参数。

8、第二方面提供了一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制系统，用于执行上述方案中所述的基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，包括：

9、获取模块，用于获取钢材状态参数及缓存状态参数；

10、第一确定模块，用于基于钢材状态参数及缓存状态参数确定供料风险指数；

11、第二确定模块，用于基于供料风险指数及生产运行状态确定实时供料需求指数；

12、第三确定模块，用于基于供料风险指数及实时供料需求指数确定最优供料控制参数；

13、执行反馈控制模块，用于执行最优供料控制参数并进行反馈修正；

14、第四确定模块，用于基于连续供料状态确定供料异常状态及异常状态类型；

15、自恢复控制模块，用于响应供料异常状态修正供料控制参数，并在异常解除后执行平滑恢复。

16、通过采用上述技术方案，本方案主要具有以下技术效果：

17、1、通过视觉识别获取钢材的中心偏移量、倾斜角及相邻钢材间距，并结合缓存区当前钢材数量确定供料风险指数；进一步结合加工节拍、缓存缺口及生产任务负载确定实时供料需求指数，并对候选供料控制参数执行状态预测及优化选择。由此，能够使供料输送速度、供料压紧力及供料纠偏量同时匹配钢材实际状态和下游加工需求，减少因固定供料参数造成的跑偏、碰撞、堆叠、缓存积压或者加工设备待料，提高钢材供料的稳定性和连续性。

18、2、通过实时采集供料设备的实际执行状态，对供料控制参数进行闭环反馈修正，并根据供料异常风险指数及多源状态参数识别堵料、跑偏、堆叠、输送速度异常和压紧异常。检测到异常后，根据异常类型对供料控制参数进行针对性修正，并在异常解除后将控制参数逐步恢复至最优供料控制参数，从而减少异常处理对人工干预的依赖，降低参数突变引起的供料冲击及再次失稳风险，提高供料系统的运行安全性和异常恢复能力。

1.一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、获取钢材状态参数及缓存状态参数；

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，s3包括：s301、分别确定加工节拍系数、缓存缺口系数及生产任务负载系数；

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，s5包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，s6包括：

5.根据权利要求2所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，所述供料状态表征模型为：

6.根据权利要求5所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，所述供料状态预测模型为：

7.根据权利要求3所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，所述反馈调节矩阵为：

8.根据权利要求4所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，所述供料状态风险项为：

9.根据权利要求4所述的一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，其特征在于，s604包括：所述供料异常状态类型包括堵料异常、跑偏异常、堆叠异常、输送速度异常及压紧异常；

10.一种基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制系统，其特征在于，用于执行权利要求1-9中任一项所述的基于视觉识别的钢制品加工动态供料控制方法，包括：