Белорусский национальный технический университет
Repository of the Belarusian National Technical University
ISSN: 2310-7405
Repository of the Belarusian National Technical University
View Item 
  •   Repository BNTU
  • Материалы конференций и семинаров
  • Международные и республиканские конференции
  • Литейное производство и металлургия. Беларусь
  • 2017
  • Материалы конференции по статьям
  • View Item
  •   Repository BNTU
  • Материалы конференций и семинаров
  • Международные и республиканские конференции
  • Литейное производство и металлургия. Беларусь
  • 2017
  • Материалы конференции по статьям
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Предиктивный ассистент контроля качества МНЛЗ

Thumbnail
Authors
Горяйнов, С.
Красильников, А.
Райффершайд, А.
Кланке, Ш.
Date
2017
Publisher
БНТУ
Another Title
Predictive assistant for quality control for the casting machine
Bibliographic entry
Предиктивный ассистент контроля качества МНЛЗ = Predictive assistant for quality control for the casting machine / С. Горяйнов [и др.] // Литейное производство и металлургия, 2017. Беларусь : сборник трудов 25-й Международной научно-технической конференции, Минск, 18-19 октября / под общ. ред. Е. И. Маруковича. - Минск : БНТУ, 2017. - С. 169-179.
Abstract
Ассистент контроля качества продукции МНЛЗ производит автоматизированную оценку установленных параметров разливки на основе собранных данных о протекании процесса литья и качестве заготовки. Разработанный ассистент занимается обработкой визуальных данных измерений инспекционной системы контроля поверхности литой заготовки. Ассистент производит анализ неровностей профиля, топографии поверхности, а также образовавшихся на поверхности заготовки структур. При разработке ассистента использовались методы машинной обработки изображений, статистических оценок, кластерного анализа связных компонент при определении значимых характеристик описания поверхности литой заготовки и установления взаимосвязей между параметрами технологического процесса, результатами металлографических исследований, а также оценками качества заготовок. В проведенных экспериментах при использовании регрессионного анализа, метода главных компонент и машинного обучения удалось сформулировать предиктивные (предсказательные) характеристики для улучшения контроля качества выпускаемой продукции. Разработанный ассистент позволяет проверить запланированную динамику изменений либо предложить необходимую коррекцию ключевых параметров разливки. В последующих версиях ассистента рассматривается реализация различных веб-служб для автоматизации контроля качества литой заготовки как на МНЛЗ, так и при прокатке, основанные на едином архиве данных о выпущенной продукции. Ассистент позволяет оценить вероятность появления дефектов заготовки в соответствии с установленными требованиями качества разливки и прокатки стального листа.
Abstract in another language
The quality assurance predictive assistant for the production process of a casting machine performs an automated evaluation of set process parameters over the recorded process and quality data. The assistant is based on the results of a surface inspection system with respect to the surface patterns, the topography and a roughness analysis of the transverse profile. In this paper approaches of image processing, statistical data analysis and cluster recognition are applied for obtaining characteristic parameters for the description of the plate surfaces in order to support the determination of different interrelations between the collected process data, the metallographic examination results and the assessments of quality assurance. The large variation of different constellations of the setting parameters in the casting process can be substantially reduced by means of the subsequent property analysis of the developed training model. In various experiments with the collected data by means of the regression analysis and further algorithms of the machine learning, predicative statements were formulated about the quality-critical characteristics of the modeled data domain. The preplanned parameter changes can be checked in advance and corrected at run-time using the accompanying assistant.
URI
https://rep.bntu.by/handle/data/38885
View/Open
169-179.pdf (1.124Mb)
Collections
  • Материалы конференции по статьям[41]
Show full item record
CORE Recommender

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
 

Browse

All of Repository BNTUCommunities & CollectionsAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateTypeThis CollectionAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateType

My Account

LoginRegister

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us