JP2023070052A - 鋼板の板プロフィル判定方法、処置工程設定方法、製造方法、及び板プロフィル判定モデルの生成方法 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を参照して、板プロフィルの判定対象となる熱延鋼板を製造するための熱延ラインの構成について説明する。
本実施形態における鋼板の板プロフィルに関する合否判定情報とは、鋼板の板プロフィルに異常が生じることにより、熱延工程以降の生産工程や検査工程あるいは鋼板製品に品質上の欠陥を生じさせるものであるかどうかについて判定された情報をいう。鋼板の板プロフィルとして、検査者によって合格と判定されたものと不合格と判定されたものの一例を図4(a),(b)に示す。図4(a)は板プロフィルが合格と判定された例であり、鋼板の幅方向における板厚分布は幅方向端部に向かうにつれてなだらかに減少している。一方、図4(b)は板プロフィルが不合格と判定された例であり、幅方向両端部(DS側とOP側)には幅方向端部に近い位置であっても板厚が増加する部分がある。図4(b)に示す例では、DS側でもピーク状の凸部がみられるが、その大きさは僅かであるためにDS側の凸部は異常とは判定されていない。これに対して、OP側では板厚の局所的な増加が顕著に表れており、この部分が不合格(NG判定)とされた。図4(b)に示す例では、OP側でNG判定された部分は、熱延工程以降の生産工程を経て製品となるまでの間に表面疵を発生させると判断されたために不合格の判定がなされた。
本実施形態では、板プロフィル計測手段により取得した鋼板の板プロフィル情報の実績データを入力実績データ、鋼板の板プロフィルに関する合否判定情報の実績データを出力実績データとした、複数の学習用データを用いた機械学習によって、鋼板の板プロフィルの合否を判定する板プロフィル判定モデルを生成する。以下、本発明の一実施形態である板プロフィル判定モデル生成部について図6を用いて説明する。
本発明の一実施形態である板プロフィル判定部は、以上のようにして生成された板プロフィル判定モデルMを用いて板プロフィルの合否を判定する。板プロフィル判定部は、熱延ラインを制御するための制御用計算機に設けることができる。また、板プロフィル判定部は、制御用計算機に製造指示を与える上位計算機に設けてもよく、他の機器と通信可能である独立の計算機に設けてもよい。また、板プロフィル判定部は、データベース部21に蓄積されたデータセットを受信可能な装置を用いて、データベース部21とは別の装置に構成してもよい。以下、図9を参照して、本発明の一実施形態である板プロフィル判定部の動作について説明する。
本発明の他の実施形態として、上記の板プロフィル判定モデルMの入力データとして鋼板の製品規格情報を含む実施形態について説明する。
2 加熱炉
3 デスケーリング装置
4 幅圧下装置
5 粗圧延機
6 仕上げ圧延機
7 水冷装置
8 コイラー
9 板プロフィル計
10 コ字状フレーム
11 X線源
12 検出器アレイ
13 検出器
20 板プロフィル判定モデル生成部
21 データベース部
22 機械学習部
30 板プロフィル判定部
40 処置工程設定部
M 板プロフィル判定モデル
S 鋼板
Claims (7)
- 鋼板の板プロフィル情報を入力データ、前記鋼板の板プロフィルに関する合否判定情報を出力データとした機械学習により学習された板プロフィル判定モデルを用いて、判定対象の鋼板の板プロフィルの合否を判定するステップを含む、鋼板の板プロフィル判定方法。
- 前記板プロフィル情報は、前記鋼板の板プロフィルの2次元画像データである、請求項1に記載の鋼板の板プロフィル判定方法。
- 前記入力データは、前記鋼板の製品規格情報を含む、請求項1又は2に記載の鋼板の板プロフィル判定方法。
- 請求項1に記載の鋼板の板プロフィル判定方法を用いて板プロフィルが不合格と判定された鋼板の処置工程を設定するステップを含む、鋼板の処置工程設定方法。
- 請求項4に記載した鋼板の処置工程設定方法を用いて設定された処置工程により鋼板を製造するステップを含む、鋼板の製造方法。
- 鋼板の板プロフィル情報の実績データを入力実績データ、前記鋼板の板プロフィルに関する合否判定情報の実績データを出力実績データとした、複数の学習用データを用いた機械学習によって、判定対象の鋼板の板プロフィルの合否を判定する板プロフィル判定モデルを生成するステップを含む、鋼板の板プロフィル判定モデルの生成方法。
- 前記機械学習としてニューラルネットワークの手法を用いる、請求項6に記載の鋼板の板プロフィル判定モデルの生成方法。
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