Выборочный контроль качества металлических функциональных материалов на основе когнитивного анализа фотографий микрошлифов

Валерий Юрьевич Столбов, Сергей Анатольевич Федосеев

Аннотация


Рассматривается задача выборочного контроля качества металлических функциональных материалов, которые должны обладать строго определенными и настраиваемыми физическими и химическими свойствами, дающими возможность реализовывать служебные характеристики конструкций и устройств, недостижимые при использовании других материалов.

Предлагается проверять соответствие получаемых потребительских свойств создаваемого материала заданным значениям путем сравнения параметров микроструктуры, определяемым по фотографиям шлифов с помощью автоматизированной информационной системы. Именно проверка микроструктуры является отличительной особенностью производства функциональных материалов. Проверка их свойств на макроуровне производится лишь для подтверждения результатов анализа микроструктуры с целью повышения достоверности проведённого анализа.

Рассматриваемая система поддержки принятия решений является информационно-аналитической системой, и предназначена для информационного сопровождения процедуры контроля качества функциональных материалов на уровне распознавания и расчета параметров образов по фотографиям микрошлифов, а также интеллектуальной поддержки процедуры контроля качества материалов на уровне формирования и применения специализированной базы знаний с возможностью объяснения полученных логических выводов.

В качестве контролируемых величин выступают параметры фазового состава (объемные доли фаз) и зеренной структуры (размеры и степень анизотропии зерен) исследуемого материала. Предполагается, что построение метрик для сравнения комплексной оценки фазового состава и комплексной оценки зеренной структуры осуществляется экспертом материаловедом на этапе построения интеллектуальной системы в процессе разработки технологического процесса изготовления функционального материала в виде правил, которые сохраняются в экспертной системе. Далее полученные метрики будут использоваться на предприятиях по производству функциональных материалов для проведения контроля его качества. Принятие решения о качестве произведенного ФМ является многокритериальным решением, поскольку производится по совокупности результатов одновременного сопоставления целого ряда свойств произведенного материала с критериями, сформулированными его разработчиками.

Приводится демонстрационный пример выборочного контроля качества арматурной стали с заданными прочностными свойствами, получаемыми за счет термообработки материала. Показывается, что путем сравнения значений трех параметров зеренно-фазовой структуры можно контролировать значение твердости исследуемой стали.


Ключевые слова


металлические функциональные материалы; прочностные свойства; контроль качества; арматурная сталь; параметры зеренно-фазовой структуры

Полный текст:

PDF

Литература


Управление качеством продукции на современных промышленных предприятиях: моногр. / С.А. Федосеев, М.Б. Гитман, В.Ю. Столбов, А.В. Вожаков. – Пермь: Изд-во ПНИПУ, 2011. – 229 с.

Клебанов, И. Концепция развития металлургической промышленности России до 2020 года: докл. / И. Клебанов. – http://www.metallcom.ru/analytics/publication.php.

Международный стандарт ИСО 8402:94. Управление качеством и обеспечение качества. Словарь, версия 1994. – М.: Изд-во стандартов, 1995.

Избранные методы исследования в металловедении: пер. с нем. / под. ред. Г.Й. Хунгера. – М.: Металлургия, 1985. – 416 с.

Металловедение и термообработка стали: справ. В 3 т. / под ред. М.Л. Бернштейна, А.Г. Рахштада. – М.: Металлургия, 1991.

Контроль качества термической обработки стальных полуфабрикатов и деталей: справ. / под. общ. ред. В.Д. Кальнера. – М.: Машиностроение, 1984. – 384 с.

Металловедение и термическая обработка стали: справ. В 3 т. / под ред. М.Л. Бернштейна, А.Г. Рахштадта. – 3-е изд. перераб. и доп. – М.: Металлургия, 1983.

Большаков, В.И. Микроструктура стали как определяющий параметр при прогнозе ее механических характеристик / В.И. Большаков, Ю.И. Дубров // Доклады НАНУ. – 2010.– № 6. – С. 103–114.

Исследование процесса механотермической обработки арматуры из высокоуглеродистых сталей / М.П. Барышников, Д.К. Долгий, К.Ю. Куранов, М.В. Зайцева // Сталь. – 2012. – № 2. – С. 89–97.

Смирнов, М.А. Основы термической обработки / М.А. Смирнов, В.М. Счастливцев, Л.Г. Журавлев. – Екатеринбург: УрО РАН, 1999. – 496 с.

Лободюк, В.А. Мартенситные превращения / В. А. Лободюк, Э.И. Эстрин. – М.: Физматлит, 2009. – 352 с.

Pushin V. G. Alloys with a Thermomechanical Memory: Structure, Properties, and Application // PhMM. – 2000. – Vol. 90. Suppl. 1. – P. 568–595.

Перцовский, М.И. Системы промышленной и лабораторной автоматизации / М.И. Перцовский // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2001. – № 1. – С. 13–19.

Мартюшев, Н.В. Программные средства для автоматического металлографического анализа / Н.В. Мартюшев // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 5. – С. 1–6.

Яковлев, А.В. Система обработки изображений шлифов металлов / А.В. Яковлев // Радиотехника, телевидение и связь. Межвуз. сб. науч. тр. – Муром: Изд-во Муромского института (филиала) ВлГУ, 1999.

ГОСТ 1778–70 Сталь. Металлографические методы определения неметаллических включений. – М.: СтандартИнформ. – 32 с.

ГОСТ Р ИСО 4967–2009. Сталь. Определение содержания неметаллических включений. Металлографический метод с использованием эталонных шкал. – М.: СтандартИнформ, 2010. – http://www.internet-law.ru/stroyka/text/58643/.

Шарыбин, С.И. Идентификация параметров сложной зеренной структуры металлов и сплавов / С.И. Шарыбин, А.В. Клюев, В.Ю. Столбов // Изв. вузов. Черная металлургия. – 2013, № 3. – С. 34–38.

Разработка интеллектуальной системы распознавания сложных микроструктур на шлифах металлов и сплавов / С.И. Шарыбин, В.Ю. Столбов, М.Б. Гитман, М.П. Барышников // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2014. – № 12. – С. 50–56.

Клюев, А.В. Визуализация сложных зеренных структур металлов и сплавов при идентификации их параметров / А.В. Клюев, В.Ю. Столбов, С.И. Шарыбин // Научная визуализация. – 2016. – Т. 8, № 3. – С. 95–101.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr180412

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.