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

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


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.

Ключевые слова


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

Полный текст:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.14529/met230103

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.