Ученые Политехнического института ЮУрГУ создали и зарегистрировали программу, с высокой точностью распознающую дефекты на поверхности листопрокатной продукции металлургических заводов. Использование программы позволит снизить трудозатраты при повышении качества выпускаемой продукции. Результаты исследований опубликованы в сборнике конференции UralCon 2022 и ICIE 2022. Проект вошел в число победителей конкурса «УМНИК».
В современном металлургическом производстве возрастает потребность в использовании программ автоматического контроля. Ученые ЮУрГУ разработали программное обеспечение для работы системы компьютерного зрения. В программном обеспечении будут отображаться результаты анализа качества горячего листопроката, настройки оборудования и рекомендации по коррекции работы прокатного оборудования на основе распознанных дефектов.
На сегодняшний день готова предварительная версия программы, которая проводит анализ наиболее часто встречающихся дефектов изделия и способна выносить рекомендации по эксплуатации прокатного оборудования с точностью не менее 95 %. Кроме того, программа умеет автоматически присваивать категорию качества горячего листопроката в соответствии с критериями ГОСТ.
В современном металлургическом производстве возрастает потребность в использовании программ автоматического контроля. Ученые ЮУрГУ разработали программное обеспечение для работы системы компьютерного зрения. В программном обеспечении будут отображаться результаты анализа качества горячего листопроката, настройки оборудования и рекомендации по коррекции работы прокатного оборудования на основе распознанных дефектов.
На сегодняшний день готова предварительная версия программы, которая проводит анализ наиболее часто встречающихся дефектов изделия и способна выносить рекомендации по эксплуатации прокатного оборудования с точностью не менее 95 %. Кроме того, программа умеет автоматически присваивать категорию качества горячего листопроката в соответствии с критериями ГОСТ.
«Мы разрабатываем технологию завтрашнего дня, позволяющую снять с человека монотонную задачу отслеживания качества поверхности листа. Риск человеческого фактора будет сведен к минимуму, при этом конечная стоимость продукта снизится», – поделился автор проекта, аспирант кафедры «Электропривод, мехатроника и электромеханика»Андрей Лисов.
Проект разрабатывается на языке программирования Python при помощи математического моделирования. Финансирование гранта, предоставленное на выполнение научно-исследовательской работы, составило 500 тысяч рублей.
«В грантах стоит участвовать ради получения нового опыта и знаний в оформлении научно-исследовательских работ. Развиваются навыки самопрезентации и ведения стратегического развития бизнес-планов. Для учёных это прежде всего материальная поддержка фундаментальных исследований, которые невозможны без использования специализированной техники и измерительного оборудования», – говорит ученый.
Программа предназначена для металлургических предприятий, выпускающих листовую горячекатаную продукцию, таких как ОАО «ММК», ОАО «НЛМК», ПАО «ЧМК», ОАО «Северсталь», ПАО «Amet», АО «ОМК». При помощи разрабатываемого программного обеспечения специалистам металлургической отрасли станет доступна опция обучения и переобучения нейросети, являющейся ядром системы компьютерного зрения, без изменения конструктивной части установки.