Идентификация лазерной маркировки стальных заготовок в СПЦ-1 АО «Оскольский электрометаллургический комбинат им. A. A. Угарова» на основе нейросетевого подхода

Лазерные технологии, Научная библиотека, Промышленные лазеры Комментарии к записи Идентификация лазерной маркировки стальных заготовок в СПЦ-1 АО «Оскольский электрометаллургический комбинат им. A. A. Угарова» на основе нейросетевого подхода отключены

А. В. Фомин, А. И. Глущенко, Д. А. Полещенко, И. С. Зорин // журнал Управление техническими системами и технологическими процессами, 95 (2022), 62–78 

Работа посвящена решению задачи идентификации стальной заготовки перед ее посадом в методическую печь в прокатном цехе металлургического комбината. Задачей является разработка автоматизированной системы, позволяющей снять с оператора поста управления посадом задачу ручной идентификации каждой поступающей на участок заготовки. В работе рассмотрены такие подходы к решению поставленной задачи, как нанесение на заготовку дополнительной маркировки с целью дальнейшего автоматического чтения и разработка системы чтения существующих клейм на основе нейросетевого подхода.

Проведен эксперимент по нанесению маркировки лазерами различной мощности на «серый» и «светлый» металл, оценена читаемость полученных кодов.

В результате сделан вывод о возможности применения лазерной маркирации только на зачищенном прокате. Поэтому предложен подход к построению нейросетевой системы идентификации существующего клейма, разработана реализующая его система. Она была успешно внедрена в производство и позволила добиться примерно 90% точности распознавания, что способствовало снижению нагрузки на оператора

Эксперимент по нанесению дополнительной маркировки проведен на пробах прокатанного металла [5]. Ввиду того, что поверхность стальных проб зачищена и окалины практически не содержит, для экспериментов по оценке влияния окалины на качество нанесения маркировки данные образцы не подходили. Появление окалины было обеспечено проведением термообработки заготовок в муфельных печах.

Заготовки были разделены на три группы со следующими режимами термообработки:

1. Первая группа — нагрев до 700°С и охлаждение в воде. Условная закалка позволила получить значительный по толщине слой окалины. Далее в статье данные заготовки именуются «Заготовки с окалиной».

2. Вторая группа — двукратный нагрев до 700°С и охлаждение вместе с печью. Данная термообработка позволила получить незначительный слой окалины, близкий по толщине к непрерывно литым заготовкам. Далее в статье данные заготовки именуются «Заготовки условно чистые».

3. Третья группа — одна заготовка без термообработки для экспериментов по нанесению кода лазером на зачищенную поверхность.

Данные эксперименты представляют интерес при тиражировании решения для маркировки обточенного и зачищенного проката.

Была произведена серия экспериментов по маркировке заготовок-проб в разных режимах мощности и времени нанесения кодов лазерными маркираторами. На заготовку наносились поочередно QR-код и штрих-код (рис. 2-8), содержащие номер плавки и номер заготовки.

Проведение экспериментов по нанесению маркировки лазером с дальнейшим распознаванием позволяет сделать следующие выводы.

1. Метод пригоден для нанесения маркировки на «светлый» металл — обточенный прокат или зачищенную поверхность. Код сохраняет читаемость после длительного хранения.

2. Главной причиной, препятствующей качественному нанесению и чтению кодов на литую заготовку, является наличие окалины на поверхности металла.

Нанесение на окалину даёт разный по цвету QR-код, что делает невозможным его прочтение современными промышленными системами машинного зрения без переработки алгоритмов их работы. Также высока вероятность потери кода в случае, если окалина по тем или иным причинам отколется от заготовки.

3. Разработка нейросетевой системы идентификации заготовок Для разработки и реализации собственной системы чтения существующего клейма с заготовок, а также набора статистики в виде фотографий торцов заготовок с нанесенными клеймами, на посту посада металла в печь была установлена высокоскоростная IP-камера. Заготовка движется со склада по рольгангу на место идентификации, останавливается перед упором, после чего упор опускается. За упором чуть выше рольганга расположена установленная камера, которая делает снимок после опускания упора в нижнее положение. Обработка изображений с камеры велась на рабочей станции, имеющей в своем составе видеокарту NVidia с ядрами CUDA.

Полное содержание на https://cyberleninka.ru/article/n/identifikatsiya-markirovki-stalnyh-zagotovok-v-spts-1-ao-oskolskiy-elektrometallurgicheskiy-kombinat-im-a-a-ugarova-na-osnove/viewer

Видео по теме: Мини-обзор лазерного комплекса МиниМаркер 2 с машинным зрением

Рекомендуем для Вас


© Интернет журнал "ЛАЗЕРНЫЙ МИР", 2019
Напишите нам:
laser.rf.mail@yandex.ru

Back to Top