ОБНАРУЖЕНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОКАТНОГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ НА ТОРЦАХ ГИЛЬЗ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

И. Т. Билан; К. В. Трубников; Д. Ю. Звонарев; М. Н. Носкова

doi:10.14529/met230103

Авторы

И. Т. Билан АО «Таганрогский металлургический завод» (АО «ТАГМЕТ»), Таганрог
К. В. Трубников АО «Таганрогский металлургический завод» (АО «ТАГМЕТ»), Таганрог
Д. Ю. Звонарев Южно-Уральский государственный университет, Челябинск
М. Н. Носкова Южно-Уральский государственный университет; АО «Русский научно-исследовательский институт трубной промышленности» (АО «РусНИТИ»), Челябинск http://orcid.org/0000-0002-8764-1008

DOI:

https://doi.org/10.14529/met230103

Ключевые слова:

прошивной стан, сверточная нейронная сеть, MATLAB, машинное зрение, обработка данных

Аннотация

В процессе производства бесшовных труб большое внимание уделяют качеству продукции, кото-рая, в свою очередь, складывается из качества заготовки, качества гильзы и качества черновой тру-бы. При этом на заднем торце гильз могут возникать различные дефекты формы, которые могут пре-пятствовать внедрению оправки и последующей раскатке гильзы в непрерывном раскатном стане. Также дефекты формы на заднем торце гильзы («корона», «серьга», «шип» и др.) могут спровоциро-вать аварийный останов. Своевременное информирование вальцовщиков о типе торца гильзы смо-жет способствовать оперативному принятию решения о корректировке настроечных параметров прошивного стана, что, в свою очередь, приведет к недопущению появления продукции с критическими отклонениями по форме. Один из способов получения информации об объекте (торец трубы) – использование цифровых камер. Поэтому необходимо проанализировать современ-ные возможности применения цифровых камер и способов цифровой обработки изображений с целью определения интересующих характеристик.