基于大數據平臺的表面缺陷分析系統功能的實現

張曉琳，余威，曹來福，張國紅，亢小敏

基于大數據平臺的表面缺陷分析系統功能的實現

張曉琳，余威，曹來福，張國紅，亢小敏

（北京首鋼股份有限公司，北京 100000）

帶鋼表面質量的控制是鋼鐵產品重要質量水平的體現，如何提升表面質量水平，減少表面問題成為各鋼鐵企業研究的重點。在大數據時代，先進的大數據挖掘技術為工業制造提供了全新的智能支持[1]，經過表檢儀中缺陷數據與表面圖片的研究，結合表面缺陷分析的應用場景，依托大數據技術，建立一貫制過程質量控制系統表面缺陷分析功能。

分析系統；表面缺陷；缺陷分析；大數據

首鋼股份公司全流程共20個機組，共10個表檢儀，涵蓋工序為熱軋、冷軋，表檢儀類型包括百事泰與康耐視。首鋼前期質量分析應用系統中只成功實現曲線和單值的展示與分析，為加強表面缺陷的系統應用，進行表面缺陷展示與分析，首鋼一貫制過程質量控制系統的開發進行了大數據平臺建設與應用系統功能建立，實現了首鋼首次完成全流程表面缺陷分析功能。

1 表面缺陷數據與圖片的大數據平臺存儲

大數據平臺是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數據量大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術[1]。為保證應用系統數據穩定，系統選擇搭建大數據平臺作為數據支持，通過數據采集將表面缺陷圖片與缺陷數據由表檢儀服務器進行采集，采用多線程技術，各產線數據采集相互獨立，具有斷點續傳功能，大數據平臺基于Hadoop開源架構實現多源異構數據存儲，滿足缺陷圖片、缺陷數據的存儲需求，為系統提供穩定的表面數據與圖片的數據支撐。

2 系統功能設計與建立

影響帶鋼產品質量的表面缺陷形貌多樣、機理復雜，涉及冶金成分控制、鑄坯質量、熱軋、冷軋等多個工藝環節[2]。缺陷分析需要進行表檢圖片與數據的查看，尋找缺陷特點與發生規律，再與工藝參數相結合進行缺陷原因研究。以往表檢數據與圖片只能在表檢儀終端查看，登錄人數有限，且所有分析只能在線下完成。為提高表面分析的自動化程度，基于大數據平臺技術進行系統功能的設計與實現。

2.1 單工序表面缺陷分析

單工序表面缺陷分析可進行單工序單卷表面缺陷分析、單工序表面缺陷分析、單工序表面缺陷分布特征分析，功能主要如下。

2.1.1 單工序單卷表面缺陷分析

用于單卷上下表面聯合分析，可展示缺陷概略圖與缺陷圖片，進行上下表面缺陷的對應分析。

單工序單卷表面缺陷分析如圖1所示。

圖1 單工序單卷表面缺陷分析

2.1.2 單工序表面缺陷分析

實現單工序同表面缺陷分析，可同時進行多卷分析，可進行上下表面轉換，表面缺陷概略圖橫縱向展示轉換，實現各卷間缺陷演變與規律分析。

2.1.3 單工序表面缺陷分布特征分析

為幫助實現缺陷分布規律分析，設計了單工序表面缺陷分布特征分析功能，分為操作側、傳動側、中心線、頭部、尾部、寬度方向、長度方向的分析，通過分布特征閾值與判斷方法的設置，如表1所示，計算各卷符合規律的情況，實現缺陷集中規律查找與分析。

2.2 跨工序表面缺陷分析

為分析全流程各工序表面缺陷演變，通過研究各工序頭尾與操作傳動兩側的翻轉規律，系統實現任一卷在生產制程中有表檢儀工序的缺陷查詢分析，具備各工序缺陷概略圖合并的功能，實現全流程表面缺陷演變與跨工序缺陷對比規律分析。

2.3 跨工序表面缺陷和參數對比分析

表面缺陷分析完成后，為研究表面缺陷原因，系統實現了表面缺陷與工藝參數對比分析，進行表面缺陷原因分析，為表面攻關確定指明方向，如圖2所示。

3 結論

首鋼一貫制過程質量控制系統基于大數據平臺技術，實現表面缺陷展示與分析，是首鋼首次完成全流程表面缺陷應用系統建立。

系統實現單工序單卷表面缺陷分析、單工序表面缺陷分析、單工序表面缺陷分布特征分析、跨工序表面缺陷分析、跨工序表面缺陷和參數對比分析功能，進行表面缺陷各維度研究分析，為表面攻關確定指明方向。

表1 單工序表面缺陷分布特征判斷

項目分類類型數據 缺陷特征縱向集中表現操作側操作側起寬度10% 傳動側傳動側起寬度10% 中心線寬度45%～55% 長度方向去除頭尾與寬度兩側覆蓋范圍，寬度10等分，長度100等分，共1 000個區域 橫向集中表現頭部頭部起長度5% 尾部尾部起長度5% 寬度方向去除頭尾與寬度兩側覆蓋范圍，寬度10等分，長度100等分，共1 000個區域 特征閾值單區域顯著操作側、傳動側、中心線、頭部、尾部，為0.001×0.75；寬度、長度，為0.001×1.5 整體顯著60% 判斷方法單區域顯著判斷區域內某缺陷數量與整卷該缺陷數量占比大于閾值 整體是否顯著顯著區域的數量占比大于閾值 是否指定缺陷如指定缺陷，按指定缺陷計算；未指定，按照所有缺陷計算，任一缺陷顯著，既整卷顯著

圖2 跨工序表面缺陷和參數對比分析

［1］張鵬.工業大數據在煉鐵生產過程中的應用［J］.世界金屬導報，2020（B15）：1-5.

［2］王少.熱軋板帶表面質量智能化自動判定系統的開發應用［J］.中國冶金，2019（29）：70-73.

2095－6835（2020）10－0139－02

TP311.13

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.10.062

張曉琳（1984—），女，碩士，中級工程師，研究方向為質量管理。

〔編輯：王霞〕