酸洗ヘゲ検出センサの検出性能向上技術の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MZK22009

グループ名: 【D】産業応用部門 ものづくり研究会

発行日: 2022/10/18

タイトル(英語): Development of technology to improve the detection performance of pickling scab detection sensor

著者名: 重藤 祐輔(ＪＦＥスチール)

著者名(英語): Yusuke Shigefuji(JFEsteel)

キーワード: 計測|薄板|機械学習|ロジスティクス回帰|Measurement|Steel sheet|Machine learning|Logistic regression

要約(日本語): JFEスチール倉敷地区冷延工場では，圧延時の板破断の要因となる鋼板表面の疵（ヘゲ・耳割れ）を検出する表面検査装置（ヘゲ検出センサ）がある。_x000D_ この装置が疵を検出した際はラインを停止し処置をおこなうが、疵過検出による処置不要な停止が検出数全体の35%で発生しており過検出の抑制が期待されていた。_x000D_ 今回機械学習を用いて疵判定ロジックを開発し過検出を50%削減達成したため、その概要について報告する。

要約(英語): At the JFE Steel Kurashiki Ward Cold Rolling Mill, there is a surface inspection device (scab detection sensor) that detects flaws (scab / ear cracks) on the surface of steel sheets that cause plate breakage during rolling._x000D_ When this device detects a defect, the line is stopped and treatment is performed, but treatment-unnecessary stop due to over-detection occurs in 35% of the total number of detections, and suppression of over-detection was expected._x000D_ This time, we have developed a defect judgment logic using machine learning and achieved a 50% reduction in over-detection, so we will report on the outline._x000D_

本誌: 2022年10月21日ものづくり研究会

本誌掲載ページ: 13-17 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 944 Kバイト