【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及硅钢钢板领域，尤其涉及一种用于硅钢钢板表面的ai分析系统。
技术介绍
1、含硅为1.0～4.5％，含碳量小于0.08％的硅合金钢叫做硅钢。它具有导磁率高、矫顽力低、电阻系数大等特性，因而磁滞损失和涡流损失都小。主要用作电机、变压器、电器以及电工仪表中的磁性材料。为了制造电器时满足冲剪加工的需要，还要求有一定的塑性。为了提高磁感性能，降低磁滞损耗，要求其有害杂质含量越低越好，并要求板型平整，表面质量好。而硅钢钢板指的是硅钢材料制造的钢板制品。
2、在硅钢钢板的生产过程中，由于制造工艺上的偏差以及制造材料的特性变化，导致每一次生产出来的硅钢钢板的表面光滑度数值存在数值上的细微差别，一旦这种差别超出了硅钢钢板对应的表面光滑度数值范围，则形成了表面光滑度数值不合格的硅钢钢板产品，难以流通到市场上。然而，现有技术中缺乏对硅钢钢板对应的当前光滑度数值执行高精度分析的技术方案。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种用于硅钢钢板表面的ai分析系统，通过识别硅钢钢板在顺序映射图像中的成像区域，获取所述成像区域内的各个像素点分别对应的各个灰度数值，针对所述成像区域内的每一个像素点，基于其灰度数值和其周围像素点的灰度数值判断其灰度数值梯度，以获得硅钢钢板对应的成像区域内的各个像素点分别对应的各份灰度数值梯度，从而为硅钢钢板对应的当前光滑度数值的智能分析提供关键数据，并在智能分析的硅钢钢板对应的当前光滑度数值小于等于设定光滑度阈值时，发出表面粗糙鉴定信号，否则
2、根据本专利技术，提供了一种用于硅钢钢板表面的ai分析系统，所述系统包括：
3、钢板生产机构，用于完成各份硅钢钢板的次序生产，并将最新生产的单份硅钢钢板传输到网络捕获机构的正下方；
4、网络捕获机构，用于将最新生产的单份硅钢钢板作为目标硅钢钢板执行目标硅钢钢板所在场景的可视化数据捕获动作，以获得并输出相应的生产场景图像；
5、顺序映射机构，与所述网络捕获机构连接，用于对接收到的生产场景图像顺序执行边缘锐化处理、引导滤波处理以及同态滤波处理，以获得并输出相应的顺序映射图像；
6、首层捕获机构，与所述顺序映射机构连接，用于识别硅钢钢板在顺序映射图像中的成像区域，获取所述成像区域内的各个像素点分别对应的各个灰度数值，针对所述成像区域内的每一个像素点，基于其灰度数值和其周围像素点的灰度数值判断其灰度数值梯度，以获得硅钢钢板对应的成像区域内的各个像素点分别对应的各份灰度数值梯度；
7、次层捕获机构，用于对深度神经网络执行多次学习操作以获得对应的ai分析模型，所述多次学习操作中的学习次数与硅钢钢板对应的成像区域占据顺序映射图像的面积比例正向关联；
8、末层捕获机构，分别与所述首层捕获机构以及所述次层捕获机构连接，用于利用所述ai分析模型根据硅钢钢板对应的成像区域内的各个像素点分别对应的各份灰度数值梯度、硅钢钢板对应的成像区域内的各个像素点分别对应的各份成像景深数据以及硅钢钢板对应的成像区域占据顺序映射图像的面积比例智能分析硅钢钢板对应的当前光滑度数值；
9、表面鉴定机构，与所述末层捕获机构连接，用于在智能分析的硅钢钢板对应的当前光滑度数值小于等于设定光滑度阈值时，发出表面粗糙鉴定信号，还用于在智能分析的硅钢钢板对应的当前光滑度数值大于所述设定光滑度阈值时，发出表面光滑鉴定信号。
10、因此，本专利技术具备了以下四处突出的技术效果：
11、第一处：识别硅钢钢板在顺序映射图像中的成像区域，获取所述成像区域内的各个像素点分别对应的各个灰度数值，针对所述成像区域内的每一个像素点，基于其灰度数值和其周围像素点的灰度数值判断其灰度数值梯度，以获得硅钢钢板对应的成像区域内的各个像素点分别对应的各份灰度数值梯度，从而为硅钢钢板对应的当前光滑度数值的智能分析提供关键数据；
12、第二处：对深度神经网络执行多次学习操作以获得对应的ai分析模型，所述多次学习操作中的学习次数与硅钢钢板对应的成像区域占据顺序映射图像的面积比例正向关联；
13、第三处：利用ai分析模型根据硅钢钢板对应的成像区域内的各个像素点分别对应的各份灰度数值梯度、硅钢钢板对应的成像区域内的各个像素点分别对应的各份成像景深数据以及硅钢钢板对应的成像区域占据顺序映射图像的面积比例智能分析硅钢钢板对应的当前光滑度数值；
14、第四处：引入表面鉴定机构用于在智能分析的硅钢钢板对应的当前光滑度数值小于等于设定光滑度阈值时，发出表面粗糙鉴定信号，还用于在智能分析的硅钢钢板对应的当前光滑度数值大于所述设定光滑度阈值时，发出表面光滑鉴定信号，从而实现对每一件最新生产的硅钢钢板的表面光滑程度的智能化鉴定处理。
15、本专利技术的用于硅钢钢板表面的ai分析系统逻辑紧凑、设计智能。由于通过识别硅钢钢板的各项视觉数据采用ai分析模型智能分析硅钢钢板对应的当前光滑度数值，其中对深度神经网络执行多次学习操作以获得对应的ai分析模型，从而完成每一块硅钢钢板对应的当前光滑度数值的智能分析。
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1.一种用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求3所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于：
5.如权利要求4所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于：
6.如权利要求5所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于：
7.如权利要求3-6任一所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
8.如权利要求7所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于：
9.如权利要求7所述的用于硅钢钢板表面的AI分析系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种用于硅钢钢板表面的ai分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的用于硅钢钢板表面的ai分析系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的用于硅钢钢板表面的ai分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
4.如权利要求3所述的用于硅钢钢板表面的ai分析系统，其特征在于：
5.如权利要求4所述的用于硅钢钢板表面...
【专利技术属性】
技术研发人员：何金昌，侯建文，石登峰，张蔚然，
申请(专利权)人：南京特皓发机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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