【技术实现步骤摘要】
本申请涉及铸轧机，更具体地说，涉及一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法。
技术介绍
1、铸轧机是一种用于生产铝板带、铝合金板带等产品的重要设备，通常用于铝板的连铸和连轧过程。这种设备将铝液连续浇铸成板坯，然后通过一系列的轧制工序，将板坯轧制成所需的厚度和宽度，最终生产出具有特定尺寸和表面质量的铝板产品。
2、现有技术公开号为cn204122710u的文献提供铝铸轧机，该装置通过用机械手将初始轧制出的含有杂质的铝板折断，自动化操作，工作效率高，解决了人工折断铝板劳动强度大，工作环境恶劣等问题，有利于实现铝铸轧的自动化。
3、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷；该装置在进行使用时，由于铸轧件在生产时，铸轧产品表面存在缺陷(如凹痕、斑点、气泡等)，此时由于该装置不便于及时的检测到产品上的缺陷，会影响铸轧产品的质量，实用性较差，
4、鉴于此，我们提出一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本申请的目的在于提供一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，解决了上述
技术介绍
中提出的技术问题，实现了便于及时的检测到产品上的缺陷，保证铸轧产品的质量的技术效果。
3、2.技术方案
4、本申请实施例提供了一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，包括：铸轧件图像采集模块、铸轧件图像预处理模块、铸轧件图像特征提取模块、铸轧件表面质量
5、铸轧件图像采集模块：所述铸轧件图像采集模块将高分辨率摄像头安装在铸轧机上，用于捕捉铸轧件的表面图像；
6、铸轧件图像预处理模块：所述铸轧件图像预处理模块对摄像头捕获的图像进行预处理，包括灰度化、边缘检测等；
7、铸轧件图像特征提取模块：所述铸轧件图像特征提取模块从图像中提取与表面质量相关的特征，如表面平整度、气泡、裂纹等；
8、铸轧件表面质量检测模型训练模块：所述铸轧件表面质量检测模型训练模块训练一个机器学习模型，用于学习图像特征与表面质量之间的关系；
9、液位模拟控制系统模块：所述液位模拟控制系统模块采用pid(比例、积分、微分)控制算法，根据液位传感器的反馈自动调整液位。
10、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述铸轧件图像采集模块将高分辨率摄像头安装在铸轧机上，用于实时捕捉铸轧件的表面图像，并将其传输到系统内进行储存。
11、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述铸轧件图像预处理模块对摄像头捕获的图像进行预处理，包括灰度化、边缘检测等，所述灰度化：摄像头捕获的图像通常是彩色的，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，它减少了图像数据的维度，简化了后续处理，并提高了计算效率；
12、所述边缘检测：边缘检测是图像处理中的一个重要步骤，用于识别图像中的边界和轮廓，在铸轧件检测中，边缘检测能够帮助突出铸轧件的轮廓，从而更容易地识别和分割出目标对象。
13、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述铸轧件图像特征提取模块从图像中提取与表面质量相关的特征，如表面平整度、气泡、裂纹等，所述表面平整度：通过灰度共生矩阵的方法计算图像的纹理特征信息等来评估表面平整度；
14、所述气泡：气泡通常表现为图像中的亮色区域，能够通过设置形态学操作等方法来检测并提取气泡特征；
15、所述裂纹：裂纹通常表现为图像中的细长、连续的暗色区域，能够通过边缘检测算法(如canny边缘检测)方法来提取裂纹特征。
16、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述铸轧件表面质量检测模型训练模块训练一个卷积神经网络的机器学习模型，用于学习图像特征与表面质量之间的关系，将训练好的模型部署到实际生产中，实现对铸轧件表面质量的实时在线检测与评估，定期更新和维护模型，以适应生产过程中的变化和提高模型的鲁棒性。
17、作为本申请文件技术方案的一种可选方案，所述液位模拟控制系统模块采用pid(比例、积分、微分)控制算法，根据液位传感器的反馈自动调整液位，将铸轧件表面质量检测模型和液位控制系统进行整合，将表面质量检测的结果作为反馈信号，用于调整液位控制系统，以确保在高质量表面的同时，保持适当的液位，以实现对铸轧件表面质量和铝液液位的自动监测和控制。
18、一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，包括以下步骤：
19、s1、在铸轧机铸轧件的生产时，通过铸轧件图像采集模块将高分辨率摄像头安装在铸轧机上，用于实时捕捉铸轧件的表面图像，并将其传输到系统内进行储存；
20、s2、利用铸轧件图像预处理模块对摄像头捕获的图像进行预处理，包括灰度化、边缘检测等，灰度化：摄像头捕获的图像通常是彩色的，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，它减少了图像数据的维度，简化了后续处理，并提高了计算效率；
21、边缘检测：边缘检测是图像处理中的一个重要步骤，用于识别图像中的边界和轮廓，在铸轧件检测中，边缘检测能够帮助突出铸轧件的轮廓，从而更容易地识别和分割出目标对象；
22、s3、然后铸轧件图像特征提取模块从图像中提取与表面质量相关的特征，如表面平整度、气泡、裂纹等，表面平整度：通过灰度共生矩阵的方法计算图像的纹理特征信息等来评估表面平整度；
23、气泡：气泡通常表现为图像中的亮色区域，能够通过设置形态学操作等方法来检测并提取气泡特征；
24、裂纹：裂纹通常表现为图像中的细长、连续的暗色区域，能够通过边缘检测算法(如canny边缘检测)方法来提取裂纹特征；
25、s4、通过铸轧件表面质量检测模型训练模块训练一个卷积神经网络的机器学习模型，用于学习图像特征与表面质量之间的关系，将训练好的模型部署到实际生产中，实现对铸轧件表面质量的实时在线检测与评估，定期更新和维护模型，以适应生产过程中的变化和提高模型的鲁棒性；
26、s5、根据液位模拟控制系统模块采用pid(比例、积分、微分)控制算法，根据液位传感器的反馈自动调整液位，将铸轧件表面质量检测模型和液位控制系统进行整合，将表面质量检测的结果作为反馈信号，用于调整液位控制系统，以确保在高质量表面的同时，保持适当的液位，以实现对铸轧件表面质量和铝液液位的自动监测和控制。
27、3.有益效果
28、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
29、1.本申请由于采用了铸轧件图像采集模块等技术手段，所以有效解决了现有技术中的技术问题，进而实现了在铸轧机进行铸轧件的生产过程中，通过采集铸轧件的图像数据，利用训练好的模型对铸轧件的表面质量进行检测，便于及时的检测到产品上的缺陷，保证铸轧产品的质量，并将表面质量检测的结果作为反馈信号，用于调整液位控制系统，以确保在高质量表面的同时，保持适当的液位，以实现本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，包含：铸轧件图像采集模块、铸轧件图像预处理模块、铸轧件图像特征提取模块、铸轧件表面质量检测模型训练模块、液位模拟控制系统模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，其特征在于：所述铸轧件图像采集模块将高分辨率摄像头安装在铸轧机上，用于实时捕捉铸轧件的表面图像，并将其传输到系统内进行储存。
3.根据权利要求1所述的铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，其特征在于：所述铸轧件图像预处理模块对摄像头捕获的图像进行预处理，包括灰度化、边缘检测等，所述灰度化：摄像头捕获的图像通常是彩色的，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，它减少了图像数据的维度，简化了后续处理，并提高了计算效率；
4.根据权利要求1所述的铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，其特征在于：所述铸轧件图像特征提取模块从图像中提取与表面质量相关的特征，如表面平整度、气泡、裂纹等，所述表面平整度：通过灰度共生矩阵的方法计算图像的纹理特征信息等来评估表面平整度；
5.根据权利要求1所述的铸轧机铝液
6.根据权利要求1所述的铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，其特征在于：所述液位模拟控制系统模块采用PID(比例、积分、微分)控制算法，根据液位传感器的反馈自动调整液位，将铸轧件表面质量检测模型和液位控制系统进行整合，将表面质量检测的结果作为反馈信号，用于调整液位控制系统，以确保在高质量表面的同时，保持适当的液位，以实现对铸轧件表面质量和铝液液位的自动监测和控制。
7.一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，包含：铸轧件图像采集模块、铸轧件图像预处理模块、铸轧件图像特征提取模块、铸轧件表面质量检测模型训练模块、液位模拟控制系统模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，其特征在于：所述铸轧件图像采集模块将高分辨率摄像头安装在铸轧机上，用于实时捕捉铸轧件的表面图像，并将其传输到系统内进行储存。
3.根据权利要求1所述的铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，其特征在于：所述铸轧件图像预处理模块对摄像头捕获的图像进行预处理，包括灰度化、边缘检测等，所述灰度化：摄像头捕获的图像通常是彩色的，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，它减少了图像数据的维度，简化了后续处理，并提高了计算效率；
4.根据权利要求1所述的铸轧机铝液液位模拟控制系统及控制方法，其特征在于：所述铸轧件图像特征提取模块从图像中提取与表面质量相关的特征，如表面平整度、气泡、裂纹等，所...
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