DE19959204A1 - Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden Metallbandes - Google Patents

Abstract

Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden, zur Entfernung der Zunderschicht in einem Beizbad zu behandelnden Metallbandes, bei welchem Verfahren die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenigstens einer bandspezifischen Information des verzunderten Metallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Information modelliert wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden, zur Entfer­ nung der Zunderschicht in einem Beizbad zu behandelnden Me­ tallbandes.

Bei der Herstellung von Warmband, also heißgewalztem Metall­ band entstehen verschiedene Eisenoxide (Zunder). Die Zusam­ mensetzung dieses Zunders ist u. a. abhängig vom konkreten Ab­ kühlvorgang, da sich in Abhängigkeit der Kühlung des heißen Metallbandes unterschiedliche Eisenoxide bilden bzw. ver­ schiedene Phasen entstehen. Vornehmlich handelt es sich dabei um Wüstitbildung (FeO), Magnetit (Fe₃O₄) und Hämatit (Fe₂O₃), ferner treten noch verschiedene Fe(II)- und Fe(III)- Hydroxide auf. Der Zunder muss in einem anschließenden Ent­ zunderungsprozess wieder entfernt werden. Im Rahmen dessen wird zunächst eine mechanische Entzunderung und anschließend eine Entfernung des Zunders in einem Beizbad durchgeführt. Als Beizflüssigkeit kommt vornehmlich heiße Salzsäure (HCl) mit einer Temperatur zwischen 80-90°C zum Einsatz, wobei das Bad in der Regel in mehrere Zonen aufgeteilt ist, in de­ nen die Salzsäurekonzentration unterschiedlich ist. Am Anfang liegt in der Regel eine geringe Konzentration (z. B. 4%) vor, im letzten Badabschnitt die höchste Konzentration (z. B. 15- 17°C), um dort die Endreinigung durchzuführen. Für die mecha­ nische Vorentzunderung wird vornehmlich ein Streckrichter verwendet. In diesem Streckrichter wird das Metallband unter Zugspannung um mehrere Umlenkrollen geführt und gebogen, so dass die Zunderschicht rissig wird und teilweise schon ab­ blättert. Die Säure dringt in diese Risse ein und kommt mit dem Metall in Kontakt, wo sich Wasserstoff bildet. Die Was­ serstoffblasen sprengen den Zunder dann ab. Aufgrund des di­ rekten Kontaktes zwischen dem Säurebad und dem Metall geht die Entzunderung wesentlich schneller, als wenn eine ge­ schlossene Zunderschicht vorliegen würde und die Säure erst durch die Zunderschicht hindurch zum Metall diffundieren müsste.

Die zur vollständigen Entzunderung benötigte Zeit hängt von verschiedenen Faktoren wie Säuretemperatur, Säurekonzentrati­ on, Grad der mechanischen Entzunderung und vor allem von der Menge und Art des Zunders ab. Als Maß für die Zundermenge werden lediglich die Haspeltemperatur, also die Temperatur, mit welcher das heiße Band z. B. nach dem Warmwalzen vor der Entzunderung auf eine Haspel aufgewickelt wird, und Erfah­ rungswerte über die Verzunderung verschiedener Stahlsorten herangezogen. Die benötigte Beizzeit wird anhand einiger der oben genannten Werte grob abgeschätzt. Die Qualitätskontrolle der gebeizten Bänder findet lediglich visuell durch einen Kontrolleur statt.

Aus dem geschilderten bisherigen Beizprozess und der an­ schließenden Kontrolle ergeben sich aber eine Reihe von Nach­ teilen. Zum einen wird die benötigte Beizzeit lediglich grob geschätzt. Dies kann zu unbefriedigenden Beizergebnissen bei zu kurzer Beizzeit führen. Die Beizzeit ist aber so kurz wie möglich zu halten, um einen möglichst hohen Durchsatz zu er­ zielen. Nachteilig ist ferner die lediglich visuelle Kontrol­ le. Sie gibt kein objektives Maß für den Verzunderungsgrad an, das Ergebnis hängt stark von dem jeweiligen Kontrolleur ab und kann von Schicht zu Schicht sehr stark schwanken. Ein brauchbares Beurteilungskriterium zur Bestimmung einer ge­ naueren Beizzeit wird hierdurch nicht erlangt.

Der Erfindung liegt damit das Problem zugrunde, eine Möglich­ keit anzugeben, wie die Beizzeit genauer ermittelt werden kann.

Zur Lösung dieses Problems ist bei einem Verfahren der ein­ gangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenigstens einer bandspezifischen Information des verzunderten Metallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Information modelliert wird.

Beim erfindungsgemäßen Verfahren wird die Beizzeit unter Ver­ wendung eines Rechenmodells errechnet und modelliert und nicht mehr wie bisher anhand gegebener Parameter grob abge­ schätzt. Das Rechenmodell, bei dem es sich beispielsweise um ein neuronales Netz oder einen Fuzzy Regler handeln kann, aber auch jedes andere Modell eingesetzt werden kann, verar­ beitet wenigstens eine bandspezifische Information des ver­ zunderten Metallbands, also eine Information, die den Zunder selbst bzw. die Zunderbildung beschreibt und für das zu bei­ zende Band spezifisch ist. Weiterhin wird wenigstens eine beizbadspezifische Information verarbeitet, da zur Bestimmung der Beizzeit natürlich auch die konkreten Entzunderungseigen­ schaften des Beizbades relevant sind.

Als bandspezifische Information kann wenigstens eine die ge­ bildete Zunderschicht selbst beschreibende Information und/oder eine für die Bildung der Zunderschicht während der Herstellung des Metallbandes relevante Information und/oder eine für eine durchgeführte mechanische Behandlung des Me­ tallbandes zur mechanischen Zunderentfernung relevante Infor­ mation verwendet werden. Jede dieser einzelnen Informationen birgt für sich einen beachtlichen Informationsgehalt, der Seitens des Rechenmodells bewertet und verarbeitet wird. Wenngleich lediglich eine dieser Informationen verarbeitet werden kann, hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn meh­ rere oder alle berücksichtigt werden, da die Beizzeit um so exakter modelliert werden kann, je mehr Informationen betref­ fend die Zunderschicht und deren Vorbehandlung zur Verfügung stehen.

Eine wichtige Information ist die oberflächenspezifische In­ formation, die eine Beschreibung der verzunderten Bandoberfläche liefert. Diese Information kann erfindungsgemäß durch eine optische Oberflächenabtastung mittels einer ein Bild der Bandoberfläche liefernden Kamera, deren Bild automatisch zur Ermittlung eines die mit Zunder belegte Oberfläche beschrei­ benden Informationswertes analysiert wird, erhalten werden. Der Informationswert lässt eine Klassifizierung der verschie­ denen Zunderarten und/oder der Zundermenge zu. Jede Zunderart erscheint in einer Bildaufnahme etwas anders von ihrer Fär­ bung bzw. Struktur her. Das mit der Kamera aufgenommene Bild kann diesbezüglich analysiert werden, so dass anhand dieser Oberflächenabtastung eine Klassifizierung vorgenommen werden kann. Zusätzlich oder alternativ dazu kann anhand der Bild­ aufnahme auch die Zundermenge pro Flächeneinheit ermittelt werden, in diesem Fall gibt der analytisch erhaltene Informa­ tionswert also ein quantitatives Maß für die tatsächliche Zundermenge an.

Eine weitere im Rahmen der Modellierung der optimierten Beiz­ zeit wichtige Information ist die betreffend die Bildung der Zunderschicht selbst. Als eine solche Information kann erfin­ dungsgemäß eine für das Herstellungsverfahren des Metallbands spezifische Information verwendet werden, wobei hierfür ins­ besondere die Temperatur des Metallbands beim Aufwickeln auf eine Haspel, eine den Kühlvorgang des Metallbandes betreffen­ de Information, eine den Umformungsgrad des Metallbands be­ treffende Information, eine das chemische Reaktionverhalten zur Zunderbildung betreffende Information verwendet wird. Re­ levant sind auch Informationen betreffend die Stahlsorte selbst, betreffend den Sauerstoff-Partialdruck der Umge­ bungsatmosphäre etc. Alle diese Informationen können im Mo­ dell berücksichtigt werden. Es handelt sich bei diesen Infor­ mationen um indirekte Informationen, also um Informationen, die den Zunder selbst nicht beschreiben, sondern indirekt dessen Bildungsbedingungen reflektieren.

Wie beschrieben wird in der Regel eine mechanische Vorentzun­ derung durchgeführt. Hierbei wird die in der Regel geschlossene Zunderschicht aufgebrochen, was den Säureangriff er­ leichtert. Ersichtlich kann die Entzunderung um so einfacher und schneller erfolgen, je weitgehender die mechanische Vor­ entzunderung ist. Folglich stellt auch die diesbezügliche In­ formation einen wichtigen Modellparameter dar. Erfindungsge­ mäß kann als diesbezügliche Information wenigstens ein mecha­ nischer Parameter der Streckrichterbehandlung, in welchem das Metallband zur mechanischen Vorentzunderung mechanisch bear­ beitet wird, verwendet werden. Im Streckrichter wird das Me­ tallband unter Spannung um mehrere Umlenkrollen geführt. Als mechanischer Parameter kann dabei beispielsweise die anlie­ gende Zugspannung oder aber der Grad der Umlenkung und damit der Biegung des Metallbands verwendet werden. Als badspezifi­ sche Information kann erfindungsgemäß die Badtemperatur, die Badzusammensetzung, die Badkonzentration, im Bad vorhandene Turbulenzen oder aber die Eisenkonzentration im Bad berück­ sichtigt werden.

Wie beschrieben ist es zweckmäßig, möglichst viele der vorbe­ schriebenen Informationen und Parameter im Rahmen der Model­ lierung zu berücksichtigen, um möglichst genau die Beizzeit bestimmen zu können. Hinsichtlich der Verarbeitung der Infor­ mationen sind unterschiedliche Möglichkeiten gegeben. Gemäß einer ersten Erfindungsausgestaltung kann die für die Bildung der Zunderschicht während des Herstellungsverfahrens relevan­ te Information in einem Zunderbildungsmodell verarbeitet und ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt werden, der mit dem im Rahmen der Analyse des Ober­ flächenabtastungsbilds ermittelten Informationswert abgegli­ chen und ein den Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermit­ telt wird, der dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben wird. Gemäß dieser Ausgestaltung wird also zunächst aus den die Zunderbildung beschreibenden Informationen unter Verwendung eines Zunderbildungsmodells, welches ebenfalls beispielsweise ein neuronales Netz sein kann, ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt, wel­ cher eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad angibt. Dieser Verzunderungsgrad wird mit dem Informationswert aus der Ober­ flächenabtastung, welcher ebenfalls eine Maßzahl für die Zun­ derart bzw. Zundermenge darstellt, abgeglichen und hieraus ein den tatsächlichen Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt. Dieser Wert stellt eine Maßzahl für den Verzunde­ rungsgrad dar, welche anhand der beschriebenen Informations­ parameter ermittelt wurde. Bei größeren Abweichungen der bei­ den Maßzahlen kann der plausiblere Wert verwendet werden, bei kleineren Abweichungen ist ein, gegebenenfalls gewichteter, Durchschnittswert sinnvoll. Dieser Wert wird anschließend dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben.

Alternativ dazu können sämtliche Informationen dem Rechenmo­ dell zur Verarbeitung auch direkt gegeben werden, das heißt, eine vorherige Bestimmung der den Verzunderungsgrad beschrei­ benden Maßzahl erfolgt hier nicht, vielmehr gehen sämtliche Größen direkt in das Rechenmodell ein.

Wie beschrieben kann die Qualität des Beizvorgangs lediglich anhand des gebeizten Metallbands überprüft werden. Die Infor­ mation über das Aussehen der gebeizten Oberfläche und damit über das Vorhandensein etwaigen Restzunders oder dergleichen ist für die Optimierung der Beizzeitmodellierung ebenfalls relevant. Wie beschrieben erfolgt im Stand der Technik ledig­ lich eine visuelle Begutachtung der Oberfläche des gebeizten Metallbands, die hieraus erhaltene Information bleibt aber bei der Bestimmung der Beizzeit weitgehend unberücksichtigt. Gemäß einer vorteilhaften Erfindungsausgestaltung ist demge­ genüber vorgesehen, dass eine Adaption des oder der verwende­ ten Modelle anhand der aus einer automatischen Oberflächenab­ tastung des gebeizten Metallbands resultierenden Information erfolgt. Gemäß dieser Erfindungsausprägung wird in Abkehr zum Stand der Technik auch die Oberfläche des gebeizten Metall­ bandes automatisch abgetastet, beispielsweise wiederum mit­ tels einer Kamera, die entsprechende Bilder liefert, welche hinsichtlich etwaigen Restzunders, dessen Art bzw. Struktur und Menge analysiert werden. Das Analysenergebnis wird zur automatischen Adaption der Modelle verwendet, um diese zu op­ timieren und resultierend daraus die Genauigkeit der model­ lierten Beizzeit zu erhöhen.

Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung er­ geben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbei­ spielen sowie anhand der Zeichnungen. Dabei zeigen:

Fig. 1 ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsver­ fahrens der Beizzeit gemäß einer ersten Erfindungs­ ausgestaltung, und

Fig. 2 ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsver­ fahrens gemäß einer zweiten Erfindungsausgestal­ tung.

Fig. 1 zeigt ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungs­ verfahrens gemäß einer erste Erfindungsausgestaltung. Im Schritt 1 wird eine optische Oberflächenabtastung unter Ver­ wendung einer Kamera durchgeführt, die ein Bild liefert, wel­ ches in einem Analysemodell 2, bei dem es sich um ein neuro­ nales Netz handeln kann, aufbereitet wird. Anhand der Bildda­ ten, die kontinuierlich von dem kontinuierlich geförderte Me­ tallband aufgenommen werden, wird ein erster Informationswert in Form einer Maßzahl ermittelt, welcher ein Maß für die Art und Menge des Zunders ist. Es erfolgt also anhand des Analy­ semodells eine Klassifizierung der verschiedenen Zunderarten sowie eine quantitative Bestimmung der Zundermenge.

Im Schritt 3 werden Informationen über das Herstellungsver­ fahren des Metallbandes in einem Zunderbildungsmodell 4 zur Ermittlung eines zweiten Informationswerts in Form einer Maß­ zahl verarbeitet, wobei diese Maßzahl ebenfalls den Verzunde­ rungsgrad beschreibt. Als Informationen können hier indirekte Messgrößen wie beispielsweise die Haspeltemperatur, der Um­ formungsgrad, das Kühlverfahren des Metallbandes, also bei­ spielsweise die Kühlschritte, die Kühldauer, etc. oder aber die Lagerung des Metallbandes während der Abkühlung sowie das chemische Reaktionverhalten des Metalls selbst im Rahmen der Zunderbildung berücksichtigt werden. Im Schritt S erfolgt ein Abgleich der beiden mit dem Analysemodell und dem Zunderbil­ dungsmodell ermittelten Maßzahlen, um eine Maßzahl 6 (es kön­ nen auch mehrere Maßzahlen ermittelt werden) für den Verzun­ derungsgrad zu ermitteln. Wie in Fig. 1 gezeigt, kann anhand des Abgleichs bereits eine Adaption des Zunderbildungsmodells 4 erfolgen, da die aus der Oberflächenabtastung gewonnene Maßzahl aufgrund einer direkten Oberflächenanalyse ermittelt wird und nicht wie beim Zunderbildungsmodell anhand indirek­ ter Parameter. Es besteht ferner die Möglichkeit, auch das Analysemodell anhand des Abgleichs zu adaptieren, z. B. wenn durch das Zunderbildungsmodell klar ist, dass die Klassifi­ zierung durch das Analysemodell ungenau ist.

Die im Schritt 6 bestimmte Maßzahl für den Verzunderungsgrad wird einem Rechenmodell 7 zur Ermittlung der Beizzeit gege­ ben. Diesem Rechenmodell werden ferner, siehe Schritt 8, In­ formationen über die mechanische Vorentzunderung gegeben, beispielsweise in Form einer Maßzahl oder eines Parameters betreffend die gegebene Zugspannung während einer Streckrich­ terbehandlung des Metallbands zum Aufbrechen der geschlosse­ nen Zunderschicht. Ferner werden dem Rechenmodell 7, siehe Schritt 9, Informationen über das Beizbad wie beispielsweise die Badtemperatur, die Säurekonzentration etc. gegeben.

Sämtliche Informationen, also die in den Schritten 6, 8 und 9 enthaltenen Informationen werden seitens des Rechenmodells, welches ebenfalls bevorzugt als neuronales Netz ausgebildet ist, verarbeitet, um eine optimale Beizzeit T_Beiz zu ermit­ teln. Anhand der Vielzahl der im Modell erfassten verarbeite­ ten Informationen kann die Beizzeit sehr genau modelliert werden. Die Beizzeit wird beispielsweise an eine automatische Steuerung, die die gesamte Beizbehandlung steuert, gegeben. Steuerungsseitig erfolgt in Abhängigkeit der optimierten Beizzeit eine Erhöhung oder Erniedrigung der Fördergeschwindigkeit des Metallbands durch und damit eine Änderung der Verweilzeit des Bandes im Beizbad.

Wie Fig. 1 ferner zu entnehmen ist wird im Schritt 10 eine Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbandes zur Prüfung des Beizergebnisses durchgeführt. Hierzu kann wiederum eine Kamera verwendet werden, die kontinuierlich Bilder von der Oberfläche liefert, die mit einem Analysemodell ausgewertet werden. Anhand dieser Oberflächenabtastung ist eine Bestim­ mung des Restzunders auf dem gebeizten Band möglich, wobei auch hier sowohl die Art als auch die Menge bestimmt werden kann. Es bestehen nun mehrere Möglichkeiten, das Ergebnis zu verwenden. Zum einen kann das Ergebnis zur Adaption der ver­ wendeten Modelle 2, 4, 7 verwendet werden. Beispielsweise kann, wenn die Verzunderung in Ausnahmefällen die Qualitäts­ vorgaben überschreiten sollte, das jeweilige Modell korri­ giert werden. Alternativ hierzu oder auch zusätzlich kann das Ergebnis auch direkt zur Regelung der Beizbehandlung verwen­ det werden und an die Steuerungseinrichtung gegeben werden. Stellt sich bei der Abtastung beispielsweise eine nicht ver­ nachlässigbare Restzundermenge heraus, so kann steuerungssei­ tig entsprechend die Beizzeit angepasst und verlängert wer­ den. Anstelle neuronaler Netze sind als Modelle auch Fuzzy Regler verwendbar.

Fig. 2 zeigt in Form eines Diagramms eine zweite Erfindungs­ ausgestaltung. Bei dieser werden in den mit denselben Bezugs­ zeichen versehenen Schritten 1, 3, 8 und 9 die gleichen Daten wie bezüglich Fig. 1 beschrieben erfasst. Die Daten der opti­ schen Oberflächenabtastung werden auch hier im Analysemodell 2 aufbereitet. Jedoch werden hier sämtliche Informationen di­ rekt an das Rechenmodell 7 zur Modellierung der optimalen Beizzeit T_Beiz gegeben. Es wird also nicht wie bezüglich Fig. 1 anhand der Informationen der optischen Oberflächenabtastung sowie der Informationen über das Herstellungsverfahren eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad ermittelt, die ihrerseits im Rechenmodell verarbeitet wird. Vielmehr werden hier die "Rohdaten" direkt dem Rechenmodell 7 gegeben. Bei diesem kann es sich ebenfalls um ein neuronales Netz handeln, welches, wie bevorzugt aber nicht notwendigerweise auch sämtliche an­ dere beschriebenen Modelle, lernfähig ist.

Auch hier kann eine nachgeschaltete Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbandes erfolgen, wobei das hieraus resultie­ rende Analyseergebnis wiederum zur Adaption des Rechenmodells 7 dienen kann. Selbstverständlich ist auch hier eine direkte Rückkopplung im Rahmen einer Regelung des Badbetriebs mög­ lich.

Claims (14)

1. Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunder­ schicht aufweisenden, zur Entfernung der Zunderschicht in ei­ nem Beizbad zu behandelnden Metallbandes, bei welchem Verfah­ ren die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenig­ stens einer bandspezifischen Information des verzunderten Me­ tallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Informati­ on modelliert wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei welchem als bandspezifische Information wenigstens eine die gebildete Zunderschicht selbst beschreibende Information und/oder eine für die Bil­ dung der Zunderschicht während der Herstellung des Metall­ bands relevante Information und/oder eine für eine durchge­ führte mechanische Behandlung des Metallbands zur mechani­ schen Zunderentfernung relevante Information verwendet wird.

3. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem als die die Zunde­ schicht beschreibende Information eine durch eine automati­ sche Abtastung der Oberfläche des zu beizenden Metallbands erhaltenen oberflächenspezifischen Information verwendet wird.

4. Verfahren nach Anspruch 3, bei welchem zur Erzeugung der oberflächenspezifischen Information durch eine optische Ober­ flächenabtastung eine ein Bild der Bandoberfläche liefernde Kamera verwendet wird, deren Bild automatisch zur Ermittlung eines die mit Zunder belegten Oberfläche beschreibenden In­ formationswerts analysiert wird.

5. Verfahren nach Anspruch 4, bei welchem als Informations­ wert ein die Zunderart angebender Informationswert und/oder ein die Zundermenge pro Flächeneinheit angebender Informati­ onswert ermittelt wird.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, bei welchem als für die Bildung der Zunderschicht relevante Information eine für das Herstellungsverfahren des Metallbands spezifi­ schen Information verwendet wird.

7. Verfahren nach Anspruch 6, bei welchem als für das Her­ stellungsverfahren spezifische Information die Temperatur des Metallbands beim Aufwickeln auf eine Haspel, eine den Kühl­ vorgang des Metallbands betreffende Information, eine der La­ gerung des Metallbands während der Abkühlung betreffende In­ formation, eine das chemische Reaktionsverhalten zur Zunder­ bildung betreffende Information verwendet wird.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 7, bei welchem das Metallband zur mechanischen Zunderentfernung mit einem Streckrichter behandelt wird und als für die durchgeführte mechanische Behandlung des Metallbands zur mechanischen Zun­ derentfernung relevante Information wenigstens ein mechani­ scher Parameter der Streckrichterbehandlung verwendet wird.

9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei wel­ chem als badspezifische Information die Badtemperatur, die Badzusammensetzung, die Badkonzentration, im Bad vorhandene Turbulenzen, die Eisenkonzentration im Bad berücksichtigt werden.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 9, bei welchem die für die Bildung der Zunderschicht während des Herstel­ lungsverfahrens relevante Information in einem Zunderbil­ dungsmodell verarbeitet und ein den Zunder beschreibender mo­ dellierter Informationswert ermittelt wird, der mit dem im Rahmen der Analyse des Oberflächenabtastungsbilds ermittelten Informationswert abgeglichen und ein den Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt wird, der dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben wird.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, bei welchem die Informationen dem Rechenmodell zur Verarbeitung direkt gegeben werden.

12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem eine Adaption des oder der verwendeten Modelle anhand der aus einer automatischen Oberflächenabtastung des gebeiz­ ten Metallbands resultierenden Information erfolgt.

13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem als Modelle neuronale Netze verwendet werden.

14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, bei welchem als Modelle Fuzzy Regler verwendet werden.