Цифровизация контроля качества стальной полосы с применением ИИ и машинного зрения
- Заказчик
- ПАО "НЛМК"
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- ИТ-поставщик
- Videomatrix (ООО "ВидеоМатрикс")
- Год завершения проекта
- 2022
- Сроки выполнения проекта
- Январь, 2021 - Февраль, 2022
- Масштаб проекта
- 13000 человеко-часов
- Цели
-
Цель: сокращение издержек при обрезке металла на агрегате подготовки рулонов, повышение качества стальной полосы
Задача автоматизации: создание цифрового инструмента для обнаружения в реальном времени, идентификации и классификации дефектов по всей ширине полосы, измерения глубины кромочных дефектов и ширины полосы в процессе прокатки на стане 1300 с использованием самых современных доступных технологий.
Уникальность проекта
1) Уникально высокая точность системы машинного зрения в промышленных условиях: определяет дефекты размером от 0,5 мм на разной глубине залегания с точностью 98% за счет синергетического сочетания нейронных сетей и математических алгоритмов, чего не делает ни одна известная система.2) Система способна детектировать все возможные классы дефектов стальной полосы: пелена, отверстия, трещина, рванина.
3) Искусственный интеллект обладает полным покрытием при высокой скорости движения анализируемого объекта, т.е. анализирует каждый миллиметр движущейся стальной полосы, не прерывая технологический процесс и справляясь с помехами в промышленных условиях.
4) Уникальный для российской металлургии опыт пользователей – специалистов по порезке металла - работы с автоматизированным рекомендательным сервисом. Удобный и понятный интерфейс.
5) Максимально короткий срок внедрения решения в производство и получение результата за счет очень быстрой обучаемости модели и системы.
- Проект решает задачи импортозамещения
- Да
- Использованное ПО
-
В основе решения лежит отечественное программное обеспечение собственной разработки компании ООО “ВидеоМатрикс” Vmx Dequs. ПО отличается высокой точностью работы за счет синергетического сочетания нейронных сетей и математических алгоритмов. Искусственный интеллект справляется с помехами и анализирует дефекты и геометрические характеристики полосы прямо в движении продукции, не прерывая технологический процесс и справляясь с помехами в промышленных условиях. Vmx Dequs лежит в основе также других уникальных решений для промышленности (таких как АРМИЛ для ГК “Ростех”), внесен в реестр отечественного ПО.
В качестве сенсоров использовались камеры и лазерные сканеры. Генеральным подрядчиком выступило ООО “Дата-Центр Автоматика”.
- Сложность реализации
-
Для работы машинного зрения в условиях металлургического цеха (пыль, масляные разводы, летящие брызги, промышленные загрязнения сенсоров и другие помехи и визуальные шумы) потребовалось спецадаптации ПО: Vmx Dequs обучили дополнительно понимать, как выглядят критические загрязнения, чтобы в процессе анализа отделять грязь от дефекта.
Также усовершенствовали помехозащищенность самих алгоритмов анализа. В итоге добились минимума ложных определений, максимума выявлений реальных дефектов и ювелирной точности в определении контура края полосы.
Оптимизация математических моделей привела к увеличению быстродействия алгоритмов, что в итоге сказалось на высокой скорости работы системы.
- Описание проекта
-
Решение: Контроль качества полосы был автоматизирован при помощи видеоаналитики с применением искусственного интеллекта и машинного зрения. Система, установленная на стане, анализирует поверхность металлической полосы в движении, измеряя ее ширину, глубину сквозных кромочных дефектов и определяя сквозные дефекты. Обработанные видеоаналитическим ПО Vmx Dequs данные, ложатся в основу паспортов рулонов - автоматически создаваемых схем с точно нанесенными дефектами и координатами их местоположения на полосе. Далее паспорт со стана-1300 передается на АПР. Информация из паспортов дает возможность резчику выбрать оптимальную ширину обрезки кромки, а также предоставляет подсказки, где необходимо остановиться при вырезке дефектов. Паспорт содержит и данные о стендовой партии, дате прокатки и всех параметрах обработки, входящей и итоговой толщине металла и длине полосы.
Заказчик: ВИЗ-Сталь – предприятие, входящее в Группу НЛМК, производит уникальную электротехническую сталь, и стремится постоянно повышать ее качество.
Суть: Цифровой сервис по контролю качества полосы работает на входе в технологический процесс обработки стали и на выходе готовой продукции: начиная со стана проката металла 1300 - тут толщина полосы уменьшается с 2,5 мм до 0,5-0,8 мм. Далее полоса отправляется на агрегаты подготовки рулонов (АПР), здесь обрезают кромку, и дефектные участки полосы.
Проблема: отсутствие точной информации о ширине металла, поступающего на агрегаты подготовки рулонов, глубине залегания кромочных дефектов, наличии сквозных и несквозных дефекты на поверхности полосы. Расчет обрезки рулона происходил на основе обобщенных данных с предыдущих переделов и выведенного опытным путем коэффициента. Такой метод обладал погрешностью, что приводило к издержкам при обрезке металла.
Тогда как пропущенные дефекты могли стать причиной обрыва полосы или появления непрокатанных участков на следующих этапах, что требовало дополнительного внимания и времени на устранение заминки в технологическом процессе.
Результат:- Снижение расхода металла на 2 кг с каждой тонны (более 200 тонн в год) за счет определение количества и глубины залегания кромочных дефектов, что позволяет задать оптимальную ширину обрезки рулона.
- Сокращение обрывности металла при дальнейшей обработке на ~20%.
- Сокращение времени простоев в технологических процессах на ~7% из-за ранее случавшихся обрывов.
- Повышение качества детекции дефектов машинным зрением по сравнению с человеческим.
- Все сотрудники на этапе обработки полосы на АПР отметили повышение удобства в работе с рекомендательной помощью цифрового сервиса - удобство заключается в использовании паспорта рулона с топограммой дефектов при дальнейшей обработке рулона.
- География проекта
- Россия
- Дополнительные презентации:
- НЛМК_Vmx_Цифровизация контроля качества стальной полосы.pdf
