Математическая и имитационная модели изображения поверхности стальной полосы на основе гиббсовских случайных полей

• Автор: Старостин, Дмитрий Александрович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Череповец
• Количество страниц: 158 с. : ил

1.1 Общая характеристика оптикоэлектронных систем контроля качества поверхности металлопроката
1.2 Анализ известных методов, средств и моделей, используемых при разработке оптикоэлектронных систем контроля качества поверхности стальной полосы

1.3 Постановка задачи построения моделей изображения поверхности стальной полосы

Выводы по главе 1

Глава 2. Математическое моделирование изображения поверхности стальной полосы на основе гиббсовских случайных полей

2.1 Построение модели изображения поверхности стальной полосы

2.2 Оценка параметров модели

2.2.1 Методика оценки параметров модели на основе МНК

2.2.2 Формирование набора статистики для нахождения параметров модели с использованием

аппроксимирующей нейросети

2.2.3 Методика оценки параметров модели при помощи генетических алгоритмов

2.3 Адекватность модели и поиск ее оптимальных параметров
2.3.1 Методика проверки адекватности модели и выбор оптимального способа оценки параметров модели
2.3.2 Поиск оптимальных параметров модели при
исследовании систем окрестностей различных порядков и различных градаций яркости Выводы по главе
ГлаваЗ. Оптимизация процесса поиска значений основных параметров оптикоэлектронных систем контроля качества поверхности стальной полосы на основе имитационного моделирования
3.1 Построение имитационной модели изображения поверхности стальной полосы
3.2 Разработка алгоритма сегментации изображения поверхности стальной полосы на основе пороговых методов
3.3 Взаимосвязь параметров оптической схемы и параметров модели изображения поверхности стальной полосы
3.4 Оптимизация параметров оптической схемы в задачах оптикоэлектронного контроля стальной полосы на основе имитационной модели
Выводы по главе
Глава 4. Экспериментальные исследования моделей изображения поверхности стальной полосы
4.1 Описание экспериментальной установки
4.2 Экспериментальные исследования математической и имитационной моделей
4.3 Области применения и перспективы развития технологии автоматизированного проектирования оптикоэлектронных систем контроля качества поверхности стальной полосы
Выводы по главе 4 Заключение Список литературы Приложение 1 Приложение 2 Приложение
Приложение 4
Приложение 5
Приложение 6
Приложение 7
Приложение 8
Приложение 9
Приложение
ВВЕДЕНИЕ


Обоснована адекватность моделей изображения поверхности стальной полосы. На основе значений параметров модели для бездефектной и дефектных областей осуществлен синтез изображений поверхности стальной холоднокатаной полосы. Экспериментально подтверждена возможность применения предложенного алгоритма сегментации для решения задачи обнаружения дефектов поверхности стальной холоднокатаной полосы. Рассмотрены области применения и перспективы развития технологии автоматизированного проектирования оптикоэлектронных систем контроля качества поверхности металлопроката с использованием математического и имитационного моделирования. Сведения об отношении объема бракованного проката для основных разновидностей дефектов, по которым бракуется металл на ОАО Северсталь, к общему объему производства проката за год. Классификация методов предварительной обработки изображений. Классификация методов обнаружения дефектов. Значения кодов Грея. Блоксхема генетического алгоритма. Схема определения оптимального способа оценки параметров модели. Схема поиска оптимальных параметров модели. Имитационная модель изображения поверхности стальной полосы. Экспериментальная установка для исследования моделей изображения поверхности стальной полосы. ГЛАВА 1. Одним из основных продуктов металлургического производства является листовой и ленточный металлопрокат. С каждым годом повышаются требования к качеству продукции металлургических производств. В связи с этим возникает необходимость разработки более эффективных методов и систем контроля качества металлургической продукции. Проблема контроля качества металлопроката становится все более актуальной по причине того, что необнаруженный вовремя брак ведет как к сбоям технологии, так и переходит на конечный продукт. Одной из основных характеристик качества листового и ленточного металлопроката является качество его поверхности. Качество поверхности аттестуется с учетом дефектов, образующихся на различных переделах металлургического производства. Под поверхностным дефектом понимается изъян, недостаток поверхности, вызванный нарушением параметров технологического процесса, обуславливающий локальное изменение физикохимических свойств поверхности и нарушение микрогеометрии. Достоверное обнаружение брака на поверхности металлопроката возможно лишь в том случае, если имеется четкая классификация дефектов. В работе рассматриваются дефекты поверхности согласно ГОСТ 4. Классификация дефектов приведена в прил. ГОСТом, поэтому число дефектов, реально встречающихся на поверхности холоднокатаного и хорячекатаного металлопроката значительно меныие 1,,. В прил. ОАО СЕВЕРСТАЛЬ. В настоящее время задача контроля поверхности горячекатаного и холоднокатаного металла решается различными способами. Наиболее перспективным являются методы неразрушающего контроля. Среди них наибольшее распространение получили три направления развития электромагнитные, ультразвуковые и оптикоэлектронные системы3,,,,,. Наиболее конкурентоспособными и широко используемыми в настоящий момент являются системы оптикоэлектронного контроля. Сегодня разработано достаточное количество экспериментальных оптикоэлектронных систем контроля качества поверхности металлопроката ОЭСККПМ, причем часть из них внедрены в промышленности, но, к сожалению, в основном за рубежом. Однако большинство таких систем являются узкофункциональными устройствами, успешно решающими лишь конкретную задачу. Оптикоэлектронные системы контроля качества поверхности металлопроката устанавливают на различных переделах прокатного производства. Для контроля поверхности горячекатаного металла их монтируют на выходе непрерывных травильных агрегатов. В этом случае системы позволяют собирать статистику по дефектам, на основе которой горячекатаный металл делится на два типа годный, негодный. Годный, в свою очередь, делится на три сорта первый, второй, третий. Годный металл может быть реализован как конечный продукт или передан для дальнейшей обработки. Для контроля качества холоднокатаного проката ОЭСККПМ чаще всего устанавливают в цехах отгрузки металла,,,.