基于構件的軋鋼MES工器具管理系統(tǒng)研究與實現(xiàn)的開題報告一、選題背景及意義鋼鐵產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)，軋鋼是鋼鐵生產(chǎn)過程的關鍵環(huán)節(jié)之一，影響其產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率。為了提高軋鋼生產(chǎn)的管理效率和質量，大多數(shù)鋼鐵企業(yè)已經(jīng)采用了MES系統(tǒng)（制造執(zhí)行系統(tǒng)）。但是，傳統(tǒng)的MES系統(tǒng)僅僅關注整個生產(chǎn)線的控制，而忽略了軋鋼過程中構件的精確控制。構件的輪廓（如軋輥的直徑和輪緣上的凸出物）對軋鋼的工藝要求非常高，如果不能精確定位、跟蹤和控制構件的位置和狀態(tài)，將會影響軋鋼質量和生產(chǎn)效率。為了解決這個問題，一種基于構件的軋鋼MES工器具管理系統(tǒng)被提出。該系統(tǒng)旨在將與構件相關的數(shù)據(jù)覆蓋到整個生產(chǎn)線的MES系統(tǒng)中，并使用特定的工具和方法來對構件進行跟蹤和控制，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量，降低生產(chǎn)成本。因此，研究和實現(xiàn)該系統(tǒng)是非常有意義的。二、研究內容和技術路線2.1研究內容（1）構件識別：開發(fā)基于視覺的構件識別算法，將該算法集成到系統(tǒng)中，實現(xiàn)實時構件的識別和測量。（2）構件跟蹤：基于構件識別算法開發(fā)跟蹤算法，將其集成到系統(tǒng)中，實現(xiàn)實時構件的跟蹤和位置控制。（3）工器具識別和定位：基于視覺算法開發(fā)工器具識別和定位算法，將其集成到系統(tǒng)中實現(xiàn)對工器具的位置控制。（4）系統(tǒng)框架設計：設計基于構件的軋鋼MES工器具管理系統(tǒng)的系統(tǒng)框架和實現(xiàn)方案，包括硬件和軟件。（5）系統(tǒng)實現(xiàn)與測試：根據(jù)系統(tǒng)框架和實現(xiàn)方案，實現(xiàn)系統(tǒng)并進行測試和優(yōu)化。2.2技術路線（1）構件識別：采用圖像處理技術，將實時監(jiān)測到的軋鋼場景中的構件提取出來，然后通過特征描述符（如SIFT、SURF、ORB）建立鋼材表面構件的識別模型。（2）構件跟蹤：采用基于特征匹配（如L-K光流法）和卡爾曼濾波算法對構件進行跟蹤和位置控制。（3）工器具識別和定位：通過特征匹配技術將工器具在場景中進行識別和定位，然后使用機器人臂控制其位置。（4）系統(tǒng)框架設計：采用模塊化設計思想，分模塊開發(fā)系統(tǒng)硬件和軟件，使用物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術輔助構建集成和管理平臺。（5）系統(tǒng)實現(xiàn)與測試：實現(xiàn)開發(fā)的系統(tǒng)，并在實際軋鋼生產(chǎn)線上進行測試和優(yōu)化。三、預期成果（1）基于構件的軋鋼MES工器具管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。（2）具有高效準確的構件識別和跟蹤、工器具識別和定位等核心功能的系統(tǒng)。（3）基于物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術，具有強大的集成和管理能力的集成平臺。（4）在實際軋鋼生產(chǎn)線上得到驗證，并取得一定的經(jīng)濟效益及社會效益。四、進度計劃本項目的實驗室實驗將在2022年6月至2023年3月期間進行，計劃分為以下幾個階段：2022年6月-2022年9月：開發(fā)構件識別和跟蹤算法。2022年10月-2022年12月：開發(fā)工器具識別和定位算法。2023年1月-2023年3月：系統(tǒng)框架設計與實現(xiàn)，系統(tǒng)測試、調試和優(yōu)化。五、研究難點（1）如何實現(xiàn)構件精準識別和跟蹤。（2）如何實現(xiàn)工器具精準識別和定位。（3）如何設計并實現(xiàn)系統(tǒng)的硬件和軟件架構。（4）如何實現(xiàn)系統(tǒng)的無縫集成和管理。六、參考文獻1.Ye,J.,Zheng,J.,An,Y.,&Mao,X.(2021).Machinelearning-basedsurfacedefectdetectioninrolledsteelbarusingcomputervisiontechniques.Sensors,21(4),1370.2.Li,X.,&Li,Z.(2020).Amachinevision-basedsurfaceinspectionsystemforsteelproducts.Sensors,20(11),3073.3.Li,Z.,Li,X.,&Zhang,J.(2020).Steelproductnon-destructivetestingbasedonpiezoelectricultrasonictechnology.JournalofMaterialsScience:MaterialsinElectronics,31(7),5488-5502.4.Li,Z.,Li,X.,&Zhang,J.(2020).Steelproductnon-destructivetestingbasedonpiezoelectricultrasonictechnology.JournalofMaterialsScience:MaterialsinElectronics,31(7),5488-5502.5.ZolghadriJahromi,M.,&Koliha,J.J.(2019).Real-timedefect