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   在傳統的厚壁鋼管行業，厚壁鋼管跟蹤墓本上采用PLC和人工參與的方式，實現按爐號或批號跟蹤，對于全過程的逐支跟蹤實現的比較少.厚壁鋼管生產是一種離散、非連續的加工模式，生產過程中的不合格產品下線、返工現象不可避免，一般都是通過人工輸入計算機記錄，對于產品工藝質量的追溯，都是按爐或批實現的，就某一根厚壁鋼管而言無法追溯到其加工過程中的具體工藝參數.在國外，厚壁鋼管行業厚壁鋼管跟蹤的情況與國內相似，只有日本的ME公司、德國的蒂森·克會伯公司等實現了厚壁鋼管生產過程中的逐支跟蹤，大多數企業采用的還是按爐或批號跟蹤。

    在厚壁鋼管這種大直徑產品的生產中，加工原料單一、處理工藝復雜、報廢成本相對較大，每根厚壁鋼管在各個工位生產檢測信息的實時獲取，對于生產效率的保障至關重要.厚壁鋼管的生產并不是簡單地離散加工，加工過程中隨時都可能出現不合格下線或返工等現象.厚壁鋼管復雜的生產工藝決定它不可能像普通產品加工那樣按照先進先出進行跟蹤，對厚壁鋼管的跟蹤必須要定位到具體的每一只上，實現逐支跟蹤.在厚壁鋼管生產過程中，加工現場環境惡劣，存在油污、高溫、高壓、水霧、噪聲等干擾因素，且光照條件的變化和波動較大，背景區域較為繁雜，這對厚壁鋼管管號的定位和提取造成一定程度上的干擾，所以一直以來厚壁鋼管的標識識別技術是實現厚壁鋼管逐支跟蹤的難點.根據現在的研究情況，標記識別技術主要有條形碼識別、圖像識別、顏色識別、RFID ( Radio Frequency Identification)即射頻識別幾種:

1、條形碼技術

    條形碼技術在當今自動識別技術領域占據著極其重要的地位，可以說自動識別技術是伴隨著條形碼技術發明使用而發展起來的.條形碼是由一系列按規則排列的線條、空白以及數字組成的，條碼中蘊涵著與該物品相關的數字信.息、符號信息、字母信.息(26.271.這些線條和空白通過不同的組合方法構成不同的圖形符號，又蘊含著不同的含義，也就是所謂的碼制，如UEAN. UPC碼(商品條碼)、Code39碼(多應用于管理領域)、1TF25碼(多應用于物流管理)、Codebar碼(多用于醫療、圖書領域)、Code93碼、Code128碼都是比較常見的編碼方法.以上列舉的都是一維的條形碼，隨著該領域技術的不斷發展，又在此簽礎上提出了按矩陣方式或堆棧方式排列信息的二維條形碼，其中所包含的數據以一種二維空間的編碼形態，對一定面積上的信息量和信息密度有了質的提高.

    條形碼技術在厚壁鋼管行業的應用，主要是通過在厚壁鋼管表面粘貼或噴印條形碼，再通過條碼掃描機獲取厚壁鋼管編碼.其識別機制如下:掃描儀發出激光得到一組反射光信號，根據反射光的明暗程度，以及持續的時間長度，得到一組與線條空白相對應的電子訊號，對應編碼庫解碼即可得出條碼的具體意義，從而識別對應厚壁鋼管的管號.條形碼技術是一種非常經濟實用的自動識別技術，具有輸入速度快、數據錄入準確性高、使用成本低、采集信息量大等諸多優點，并且具有一定的自動糾錯能力，但是將條形碼技術運用于厚壁鋼管行業依然存在一定的困難:

》掃描儀掃描條碼時對條碼位里和對中程度要求較高，厚壁鋼管直徑較大，且而生產過程中伴隨厚壁鋼管的運動和滾動，條碼位置控制很難達到自動掃描要求。

》條碼使用粘貼方式時，厚壁鋼管表面可能不光滑或存在乳化液和水，造成鉆貼不牢，且生產過程中會與水接觸可能造成條碼損壞或脫落.

》條碼使用噴印方式時，厚壁鋼管運輸過程中可能存在擦傷或磨損，這給識別帶來一定困難.

2、圖像識別技術

    圖像識別是指感覺器官接受圖像刺激，將其與人腦中的經驗圖像對比進而識別圖像的過程.圖像識別技術就是編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，這是一種從大量數據和信息出發，根據專家經驗和已有的認識，運用計算機技術和數學算法對形狀、曲線、數字、模式、字符格式和圖形自動完成識別、評價的過程.識別過程包括兩個階段，即處理階段和實現階段:處理階段是對目標進行特征提取，尋找分類的規律;實現階段是根據分類規律對目標分類和識別.從這個過程中可以看出，識別是以圖像的主要特征為基礎的，排除輸入的多余信息，抽出關鍵的信息，并且要經過關鍵信息與樣本庫中存儲信息比較加工的過程，才能實現對圖像識別.

    利用圖像識別技術進行厚壁鋼管標識識別，首先在厚壁鋼管表面貼上或噴碼機直接噴印厚壁鋼管編碼，然后通過攝像頭抓取編碼圖像，對圖像處理得到實際的厚壁鋼管編碼.圖像識別的主要是采用一些數學方法，通過計算機對拍攝的圖像按照特定的方法處理，其處理大致經過拍照或攝像獲取編碼圖像、圖像預處理、圖像識別幾個過程.圖像預處理主要是通過色彩空問轉換、圖像灰度拉伸算法、圖像平滑算法等方法將編碼從背景圖像中分離出來以便于識別.厚壁鋼管生產現場環境比較惡劣，光照不均、噪聲污染、電磁污染嚴重，所以采集到的原始圖像往往存在著圖像失真、編碼不清晰、色度不均勻等情況，無法直接識別厚壁鋼管編碼，所以在圖像識別前必須先進行預處理.對于厚壁鋼管標記識別系統來說，并不需要逼近原圖像，只需將圖像的目標區域提取出來，采取一些圖像增強的手段提取特征值使目標圖像從背景中分離出來，再將所提取的特征值與目標樣本庫中的標準圖像進行匹配以識別出厚壁鋼管的編碼.

    由于厚壁鋼管生產現場復雜的生產環境，一般采用攝像頭抓取圖像，事先進行圖像預處理，所以系統讀取編碼的可靠性高，但是由于識別的復雜過程系統整體的造價高，對拍攝時厚壁鋼管標識所在的位置要求較高，攝像頭抓取圖像時厚壁鋼管處于運動狀態，圖像在沿物體的運動方向會有一定的皮化，會造成一定的誤報率，可能有時需要人工的干預，圖像識別技術應用相對較窄，在鋼鐵行業的運用不夠成熟.

3.顏色識別技術

    隨著計算機技術的發展，對數據處理能力不斷增強，僅靠提取灰度信息獲取圖像結果已經不能滿足人們的要求，顏色識別技術逐步興起，得到了大力的發展.顏色作為物體的重要特征在計算機視覺領域得到廣泛應用，顏色識別雖然提出時間較晚，但在實時檢測系統以及自動控制方面有著重要的意義，許多學者已經在目標跟蹤、圖像分割和圖像識別等方面做了嘗試，并取得了一定的成果.

    顏色識別技術綜合了圖像識別和條碼識別的共同特點，它不以嚴格的圖像形狀作為識別依據，因此識別的準確度比圖像識別技術更為可靠，同時也不以條碼的精確寬度作為識別依據，因此對噴印精度的要求比條形碼噴印技術要低，顏色識別技術綜合了兩者的優點，同時該識別方式對噴印碼的掃描精度的要求更高，輕微的擦傷對識別影響不大.但其噴印識別的過程較條形碼技術和圖像識別技術而言更為復雜，成本也更高，技術相對不夠成熟，如何實現多種顏色(不同灰度值)的噴印和識別是其技術關鍵.