2
SPIS TREŚCI:
Wprowadzenie ... 5
1. Problem wadliwości blach walcowanych na gorąco – stan obecny ... 8
1.1. Walcowanie stali na gorąco ... 8
1.2. Koncepcja kontroli wadliwości gorącowalcowanej stali ... 10
1.3. Fenomen powstawania zgorzeliny w procesie walcowania stali na gorąco ... 12
1.3.1. Mechanizm powstawania zgorzeliny ... 12
1.3.2. Czynniki wpływające na powstawanie zgorzeliny ... 15
1.4. Zgorzelina w procesie walcowania stali na gorąco ... 16
1.5. Podsumowanie ... 18
2. Sztuczna inteligencja w rozpoznawaniu i klasyfikacji obrazów ... 19
2.1. Wprowadzenie do rozpoznawania obrazu ... 20
2.2. Odwzorowanie obiektów w przestrzeń cech ... 22
2.2.1. Przetwarzanie wstępne ... 22
2.2.2. Segmentacja ... 23
2.2.3. Przestrzeń cech analizowanego obrazu ... 24
2.2.4. Ograniczenie liczby cech dla wybranego problemu klasyfikacyjnego ... 26
2.2.5. Ciąg uczący ... 31
2.3. Podział funkcji przynależności ... 32
2.3.1. Metody minimalnoodległościowe ... 32 2.3.2. Metody aproksymacyjne ... 34 2.3.3. Metody probabilistyczne ... 34 2.3.4. Metody potencjalne ... 35 2.3.5. Aproksymacja stochastyczna ... 36 2.3.6. Drzewa decyzyjne, DT ... 36
2.3.7. Sztuczne sieci neuronowe, ANN ... 40
2.3.8. Maszyna wektorów wspierających, SVM ... 42
2.3.9. Metody klasyfikacji wieloklasowej ... 45
2.4. Podejmowanie decyzji ... 46
2.5. Ocena jakości klasyfikatora ... 47
2.6. Zastosowanie wybranych metod sztucznej inteligencji w przetwarzaniu obrazów wad powierzchni na walcowniach gorących ... 48
3
2.6.1. SI w systemach typu ASIS ... 49
2.6.2. SI w systemach typu ASIS do klasyfikacji wad powierzchni ... 49
2.6.3. SI w systemach typu ASIS do klasyfikacji zgorzelin ... 50
2.6.4. Wybór rozwiązań SI dla problemu klasyfikacji zgorzelin ... 51
2.7. Podsumowanie ... 52
3. Teza i cel pracy ... 53
4. Metodyka badań ... 55
4.1. Wprowadzenie ... 55
4.2. Opis procedury budowy systemu hybrydowej klasyfikacji ... 55
4.3. Przegląd i wybór oprogramowania wspomagającego ... 60
5. Ręczna klasyfikacja defektów i podział wad typu zgorzelina ... 63
5.1. Wprowadzenie ... 63
5.2. Założenia wstępne ... 63
5.3. Obiekty klasyfikacji – wady typu zgorzelina ... 66
5.3.1. Zawalcowana zgorzelina pierwotna (ang. Rolled-in primary scale) ... 67
5.3.2. Zawalcowana zgorzelina wtórna (ang. Secondary Scale) ... 68
5.3.3. Zawalcowana zgorzelina w kształcie litery „V” (ang. „V” scale) ... 69
5.3.4. Zgorzelina typu ospa (ang. Peeled roll scale) ... 70
5.3.5. Zgorzelina czerwona (ang. Tiger scale / red scale) ... 71
5.3.6. Zgorzelina ciężka (ang. Heavy Scale) ... 72
5.3.7. Pojedynczy pas zgorzeliny pasmowej ... 73
5.3.8. Zgorzelina pasmowa (ang. Bad descaling)... 74
5.4. Podsumowanie ... 78
6. Budowa modeli klasyfikacyjnych ... 79
6.1. Wprowadzenie ... 79
6.2. Weryfikacja jakości klasyfikacji systemowej ... 79
6.3. Wstępna redukcja cech ... 81
6.4. Ograniczenie liczby cech ... 83
6.4.1. Ograniczenie wymiarowości przestrzeni cech ... 83
6.4.2. Selekcja cech – wprowadzenie ... 85
6.4.3. Selekcja cech – podejście wrapper ... 86
4
6.5. Budowa modeli klasyfikacyjnych ... 93
6.5.1. Podejście wrapper, model SVM ... 93
6.5.2. Podejście filter, model ANN... 96
6.5.3. Podejście filter, model DT ... 98
6.5.4. Podejście filter, model SVM... 100
6.5.5. Zestawienie wyników ... 102
6.6. Walidacja modeli klasyfikacyjnych ... 103
6.6.1. Wpływ liczby cech wejściowych na modele klasyfikacyjne ... 103
6.6.2. Wybór pojedynczego modelu ... 105
6.6.3. Klasyfikacja wieloklasowa ... 107
6.6.4. Wybór modelu hybrydowej klasyfikacji wad typu zgorzelina ... 108
6.6.5. Opis cech wejściowych modelu ... 109
6.7. Podsumowanie ... 110
7. Implementacja i weryfikacja jakości modelu klasyfikacyjnego w warunkach przemysłowych ... 112
7.1. Wprowadzenie ... 112
7.2. Implementacja modelu ... 112
7.3. Weryfikacja jakości hybrydowej klasyfikacji w warunkach przemysłowych ... 114
7.4. Monitoring występowania zgorzeliny ... 116
7.5. Podsumowanie ... 119
8. Podsumowanie i wnioski ... 120
9. Bibliografia ... 123
Załącznik I – Selekcja cech ... 131
Załącznik II – Wpływ ilości cech wejściowych na jakość klasyfikacji... 157
