Настоящая статья посвящена исследованию методов, моделей и средств распознавания поверхностных дефектов, возникающих в процессе холодной обработки цветных металлов давлением. Выявлены метрологические признаки распознавания и метрики их измерения. Обоснован метод спектрального анализа изображения проката – кратноразрешающий анализ, на основе которого модифицирована модель изображения проката для распознавания поверхностных дефектов проката в процессе производства. Предложена методика формирования изображения с линейной видеокамеры, исключающая дублирование кадров, c предварительной очисткой от шумов. Разработаны методика и алгоритмы распознавания поверхностных дефектов, отличающиеся от известных использованием метода окрестностей с векторной индексацией упорядоченного пространства признаков дефектов и бинарным поиском образцов для повышения быстродействия распознавания. Разработано и реализовано информационное и программное обеспечение системы распознавания поверхностных дефектов тонколистового проката, на основе которого проведен эксперимент на прокатном стане «КВАРТО 400 ?KODA» и подтверждена эффективность разработанных моделей, методик и алгоритмов.
This paper is dedicated to the research of methods, models and means for recognition of surface defects that occur in process of cold-rolling of metal. Metrological features for recognition and its metrics were identified. Multiresolution analysis was justified as method of spectral analysis of images of rolling sheets. Model of image of rolling for recognition of cold-rolling sheet in real-time was modified for using with multiresolution analysis. Technique of linear video camera image forming that skips duplicate frames and filters noises was offered. Technique and algorithms for recognition of surface defects was offered. This technique and algorithms differ with known techniques and algorithms by using of method of localities with vector indexing of ordered space of defects features and using of binary search of samples for increasing processing speed. Software and information support of system of recognition of surface defects of rolling metal sheets was developed. Using this software experiment was carried out on rolling mill «QUARTO 400 ?KODA». This experiment confirms efficiency of offered models, techniques and algorithms.
1. Бугаев Д.П. Повышение эффективности технологического процесса обработки цветных металлов давлением в условиях перехода к тонколистовому прокату: дис.... канд. техн, наук. – Оренбург: ОГУ. 2002. – С. 34–45.
2. Гергель В.П., Стронгин Л.Г., Стронгин Р.Г. Метод окрестностей в задачах распознавания // Техническая кибернетика. – М.: Наука, 1987. – № 4. – С. 14–22.
3. Кузьмин М.И. Метрологическое обеспечение выделения областей дефектов для дальнейшего распознавания / М.И. Кузьмин, Н.А. Соловьев // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии – Оренбург: ООО ИПК «Университет», 2013. – С. 152–156.
4. Кузьмин М.И. Алгоритм фильтрации вейвлет-коэффициентов изображений поверхностных дефектов в реальном времени на основе векторных команд процессора / М.И. Кузьмин, Н.А. Соловьев // Современные информационные технологии в образовании, науке и практике. – Оренбург: ООО ИПК «Университет», 2012. – С. 74–77.
5. Кузьмин М.И. Идентификация поверхностных дефектов листового проката методом вейвлет-анализа изображений с управляемым разрешением / Н.А. Соловьев, Д.А. Лесовой, М.И. Кузьмин // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2013. – № 1(3). – с. 84–91.
6. Кузьмин М.И. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программа распознавания поверхностных дефектов листового проката на основе метода окрестностей / М.И. Кузьмин, Н.А. Соловьев. – № 2016612832, дата поступления 12 января 2016 г., зарегистрирована в реестре программ для ЭВМ 10 марта 2016 г.