JP2023022814A - Generation method of wound shape determination model of steel strip coil, wound shape determination method, treatment step setting method and manufacturing method of steel strip coil - Google Patents

Generation method of wound shape determination model of steel strip coil, wound shape determination method, treatment step setting method and manufacturing method of steel strip coil Download PDF

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Abstract

To automatically and correctly determine whether or not there is need to correct the wound shape of a steel strip coil in each manufacturing process of a steel strip such that the steel strip coil satisfies a predetermined quality standard after becoming a final product.SOLUTION: A generation method of a wound shape determination model of a steel strip coil comprises the steps of: forming a determination performance database by accumulating a dataset including image data of the wound shape, quality standard data about the contents of the quality standard and determination result data about a result of the determination every time determination on whether or not there is need to correct the wound shape of a steel strip coil in manufacture is performed such that the steel strip coil satisfies the predetermined quality standard after becoming a final product; performing machine learning by using the determination performance database; and generating a wound shape determination model for outputting the determination result data when the image data and the quality standard data are input.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本発明は、鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法および処置工程設定方法、ならびに鋼帯コイルの製造方法に関する。 The present invention relates to a method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil, a method for determining a winding shape, a method for setting treatment steps, and a method for manufacturing a steel strip coil.

鉄鋼製品である薄鋼板は、熱延ラインや冷延ラインなどにより板厚0.1~25mm程度の鋼帯として製造され、巻取機によりコイル状に巻かれた状態で製造工程間で搬送され、鋼帯製品として出荷されるのが一般的である。このようなコイル状に巻かれた鋼帯は、鋼帯コイルと呼ばれる。 Steel sheets, which are steel products, are manufactured as steel strips with a thickness of about 0.1 to 25 mm by a hot-rolling line or a cold-rolling line, and conveyed between manufacturing processes in a coiled state by a winder. , is generally shipped as a steel strip product. A steel strip wound in such a coil shape is called a steel strip coil.

薄鋼板の品質保証のための検査では、薄鋼板の機械的性質や表面品質等に加えて、鋼帯コイルの巻き形状も検査対象とされる。鋼帯コイルに巻かれた状態の薄鋼板に対する品質検査は、鋼帯コイルの側面を観察して、割れ、擦れ、折れ曲がり等の品質不良が生じていないか否かを判定することにより行われる。このように、鋼帯コイルの側面に生じる欠陥は、「耳痛み」等と呼ばれる。 In inspections for quality assurance of thin steel sheets, in addition to the mechanical properties and surface quality of the thin steel sheets, the wound shape of the steel strip coil is also subject to inspection. A quality inspection of a thin steel sheet wound on a steel strip coil is performed by observing the side surface of the steel strip coil and determining whether or not quality defects such as cracks, abrasions, and bends have occurred. Such defects occurring on the sides of the steel strip coil are called "ear pain" or the like.

ここで、熱延ラインで製造された鋼帯が幅方向で蛇行しながら巻取機に巻き取られると、鋼帯コイルの側面の一部がコイルの幅方向に突出することがあり、このような形状は「テレスコープ」と呼ばれる。このテレスコープも鋼帯コイルの品質不良となるため、検査対象とされる。テレスコープには、鋼帯コイルの内周部がコイル幅方向に突出する内周部テレスコープ状、鋼帯コイルの外周部がコイル幅方向に突出する外周部テレスコープ状、鋼帯コイルの内周部と外周部がコイル幅方向に突出する椀形テレスコープ状等の形態がある。例えば特許文献1には、熱延ラインで製造された鋼帯が幅方向で蛇行しないようにセンタリングしながらコイラーに巻き取ることによりテレスコープの発生を防ぐための、鋼帯の巻取り方法が開示されている。 Here, when the steel strip manufactured in the hot rolling line is meandering in the width direction and wound by the winder, a part of the side surface of the steel strip coil may protrude in the width direction of the coil. Such a shape is called a “telescope”. This telescope is also subject to inspection because the quality of the steel strip coil is defective. The telescope has an inner periphery telescope shape in which the inner periphery of the steel strip coil protrudes in the coil width direction, an outer periphery telescope shape in which the outer periphery of the steel strip coil protrudes in the coil width direction, and an inner periphery telescope shape in which the outer periphery of the steel strip coil protrudes in the coil width direction. There is a form such as a bowl-shaped telescopic shape in which the peripheral part and the outer peripheral part protrude in the coil width direction. For example, Patent Literature 1 discloses a steel strip winding method for preventing the occurrence of telescope by winding a steel strip manufactured in a hot rolling line around a coiler while centering it so that it does not meander in the width direction. It is

鋼帯コイルにテレスコープが生じていると、コイルの軸心が上下方向を向く状態で鋼帯コイルが搬送されるとき、搬送装置に接触するコイル側面部に、割れ、擦れ、折れ曲がりなどの欠陥が発生しやすく、最終的に耳痛み等の欠陥となることがある。以下では、鋼帯コイルの品質検査において品質不良と判定される耳痛みやテレスコープ等の態様を含め、鋼帯がコイル状に巻かれた形態を「巻き形状」と呼ぶものとする。 If the steel strip coil has a telescope, when the steel strip coil is conveyed with the axis center of the coil facing up and down, defects such as cracks, rubbing, and bending may occur on the side of the coil that comes into contact with the conveying device. is likely to occur, and may eventually result in defects such as ear pain. Hereinafter, the form in which the steel strip is wound in a coil shape is referred to as the "wound shape", including aspects such as ear pain and telescope, which are determined to be defective in the quality inspection of the steel strip coil.

特開2006-61934号公報JP-A-2006-61934 特開2010-210388号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2010-210388

ここで、鋼帯コイルの巻き形状の検査は、判定者が目視することにより行われるのが一般的である。具体的には、判定者が鋼帯コイルに近づき、その側面に懐中電灯等で光を照射しながら、巻き形状の良/不良を判定している。しかし、熱延ラインで巻き取られた直後の鋼帯コイルは高温であるため、判定者は鋼帯コイルからある程度離れた位置から巻き形状を判定しなければならず、検査結果のばらつきが大きいという問題があった。 Here, inspection of the winding shape of the steel strip coil is generally carried out by visual observation by a judge. Specifically, the judge approaches the steel strip coil and judges whether the winding shape is good or bad while irradiating the side surface of the steel strip coil with light from a flashlight or the like. However, since the steel strip coil is hot immediately after being wound on the hot rolling line, the inspector must judge the winding shape from a position some distance away from the steel strip coil, which causes large variations in inspection results. I had a problem.

このような問題に対応して、特許文献2には、鋼帯コイルの巻き形状の良/不良を判定しやすくするための、コイル状鋼帯の側面撮像方法および側面観察装置が開示されている。特許文献2に開示される技術では、鋼帯コイルの側面から光を照射する照射条件と、鋼帯コイルの側面部を撮像する撮像条件とを所定の関係に設定することで、鋼帯コイルの巻き形状の鮮明な画像を取得するようにしている。そして、判定者が、鮮明な画像を参照して、鋼帯コイルの巻き形状の良/不良を判定することで、高温の鋼帯コイルを直接目視で観察する必要が無くなる。 In response to such problems, Patent Literature 2 discloses a coiled steel strip side imaging method and a side observation device for facilitating determination of whether the winding shape of the steel strip coil is good or bad. . In the technique disclosed in Patent Document 2, the irradiation condition for irradiating light from the side surface of the steel strip coil and the imaging condition for imaging the side surface of the steel strip coil are set to have a predetermined relationship. A clear image of the winding shape is obtained. By referring to the clear image and judging whether the winding shape of the steel strip coil is good or bad, the judge does not need to directly visually observe the high-temperature steel strip coil.

しかし、特許文献2に開示される技術によって、鋼帯コイルの巻き形状を撮像して鮮明な画像が得られるようになっても、巻き形状の良/不良の判定は、得られた画像を判定者が目視で観察することによって行われることに変わりはなかった。このため、巻き形状の良/不良の判定結果が判定者によってばらついており、鋼帯コイルの品質向上や製造トラブル防止を図る上で、鋼帯コイルの巻き形状の判定には、まだ改善の余地があった。 However, even if it is possible to obtain a clear image by imaging the winding shape of the steel strip coil using the technique disclosed in Patent Document 2, the quality of the winding shape is determined based on the obtained image. There was no change in the fact that it was done by visual observation by the person. For this reason, the judgment result of whether the winding shape is good or bad varies depending on the judge, and in order to improve the quality of the steel strip coil and prevent manufacturing troubles, there is still room for improvement in the judgment of the winding shape of the steel strip coil. was there.

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、鋼帯の各製造工程で鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かを自動的かつ的確に判定できる、鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法および処置工程設定方法、ならびに鋼帯コイルの製造方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems. A method for generating a steel strip coil winding shape determination model, a winding shape determination method, a treatment process setting method, and a steel strip coil manufacturing method that can automatically and accurately determine whether or not it is necessary to correct the winding shape of a steel strip coil The purpose is to provide a method.

上記課題を解決するため、本発明は以下の特徴を有する。 In order to solve the above problems, the present invention has the following features.

[1] 鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定が行われる毎に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準の内容に関する品質基準データと、前記判定の結果に関する判定結果データとを含むデータセットを蓄積して判定実績データベースを形成し、前記判定実績データベースを用いて機械学習を行うことにより、前記画像データおよび前記品質基準データを入力すると前記判定結果データを出力する巻き形状判定モデルを生成する、鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [1] Every time it is determined whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil during manufacture in order to satisfy a predetermined quality standard after the steel strip coil is a final product, A data set including image data of the winding shape, quality standard data regarding the content of the quality standard, and determination result data regarding the result of the determination is accumulated to form a determination result database, and the determination result database is used. A method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil, wherein machine learning is performed to generate a winding shape determination model that outputs the determination result data when the image data and the quality standard data are input.

[2] 前記品質基準データは、鋼帯コイルの製品規格に関する情報、鋼帯コイルの形状または重量に関する情報、鋼帯コイルの出荷先に関する情報、および巻き形状の判定が行われた後の前記鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程に関する情報の少なくとも一つを含む、[1]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [2] The quality standard data includes information on the product standard of the steel strip coil, information on the shape or weight of the steel strip coil, information on the shipping destination of the steel strip coil, and information on the steel strip coil after the winding shape has been determined. The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to [1], which includes at least one piece of information relating to the manufacturing process that the strip coil passes through until it becomes a final product.

[3] 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、[1]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [3] The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to [1], wherein at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression is used in the machine learning.

[4] 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、[2]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [4] The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to [2], wherein at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression is used in the machine learning.

[5] 製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび前記鋼帯コイルが最終製品となった後に満たすべき品質基準に関する品質基準データを取得し、
取得した前記画像データおよび前記品質基準データを、[1]~[4]のいずれかに記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法によって生成された前記巻き形状判定モデルに入力して前記判定結果データを出力し、出力した前記判定結果データに基づいて、前記鋼帯コイルが最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状の修正が必要か否かを判定する、鋼帯コイルの巻き形状判定方法。
[5] Acquiring image data of the winding shape of the steel strip coil being manufactured and quality standard data relating to quality standards to be met after the steel strip coil becomes the final product;
The acquired image data and the quality standard data are input into the winding shape determination model generated by the method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to any one of [1] to [4], and the Output determination result data, and based on the output determination result data, the winding shape of the steel strip coil during manufacture in order to satisfy the quality standard after the steel strip coil is a final product A method for determining the winding shape of a steel strip coil, which determines whether or not correction is necessary.

[6] 鋼帯コイルの最終製品が所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要と判定された場合に、前記巻き形状の修正を行う処置工程の設定が行われる際に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準に関する品質基準データと、前記処置工程の内容に関する処置データとを含むデータセットを蓄積して処置実績データベースを形成し、[5]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状の修正が必要と判定された、製造途上の前記鋼帯コイルの前記画像データおよび前記品質基準データとの類似度が最も高い前記画像データおよび前記品質基準データを含む前記データセットを前記処置実績データベースから検索し、検索した前記データセットに含まれる前記処置データに基づいて前記処置工程の設定を行う、鋼帯コイルの処置工程設定方法。 [6] If it is determined that the winding shape of the steel strip coil in the process of manufacturing needs to be modified in order to ensure that the final product of the steel strip coil satisfies a predetermined quality standard, the winding shape is modified. When the treatment process is set, a data set including the image data of the winding shape, the quality standard data regarding the quality standard, and the treatment data regarding the content of the treatment process is accumulated to form a treatment result database. , the degree of similarity between the image data and the quality standard data of the steel strip coil in the process of production for which it is determined that the winding shape needs to be corrected by the steel strip coil winding shape determination method according to [5]. Treatment of the steel strip coil, wherein the data set containing the high image data and the quality standard data is retrieved from the treatment performance database, and the treatment process is set based on the treatment data included in the retrieved data set. Process setting method.

[7] 鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定が行われる毎に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準の内容に関する品質基準データと、前記判定の結果に関する判定結果データとを含むデータセットを蓄積して判定実績データベースを形成し、前記判定によって必要とされた前記巻き形状の修正を行う処置工程の設定が行われる毎に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準に関する品質基準データと、前記処置工程の内容に関する処置データとを含むデータセットを蓄積して処置実績データベースを形成し、前記判定実績データベースおよび前記処置実績データベースを用いて機械学習を行うことにより、前記画像データおよび前記品質基準データを入力すると、前記判定結果データと、前記巻き形状の修正が必要と判定される場合にはさらに前記処置データを出力する巻き形状判定モデルを生成する、鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [7] Each time it is determined whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil during manufacture in order to satisfy a predetermined quality standard after the steel strip coil is a final product, accumulating a data set including the image data of the winding shape, the quality standard data regarding the content of the quality standard, and the determination result data regarding the result of the determination to form a determination performance database; Each time a treatment process for correcting the winding shape is set, a data set including image data of the winding shape, quality standard data regarding the quality standard, and treatment data regarding the content of the treatment process is accumulated. to form a treatment result database, and perform machine learning using the judgment result database and the treatment result database, so that when the image data and the quality standard data are input, the determination result data and the winding shape correction A method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil, further generating a winding shape determination model for outputting the treatment data when it is determined that the treatment data is necessary.

[8] 前記品質基準データは、鋼帯コイルの製品規格に関する情報、鋼帯コイルの形状または重量に関する情報、鋼帯コイルの出荷先に関する情報、および巻き形状の判定が行われた後の前記鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程に関する情報の少なくとも一つを含む、[7]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [8] The quality standard data includes information on the product standard of the steel strip coil, information on the shape or weight of the steel strip coil, information on the shipping destination of the steel strip coil, and information on the steel strip after the winding shape has been determined. The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to [7], which includes at least one piece of information relating to the manufacturing process that the strip coil passes through until it becomes a final product.

[9] 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、[7]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [9] The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to [7], wherein at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression is used in the machine learning.

[10] 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、[8]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 [10] The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to [8], wherein at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression is used in the machine learning.

[11] 製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび前記鋼帯コイルが最終製品となった後に満たすべき品質基準に関する品質基準データを取得し、
取得された前記画像データおよび前記品質基準データを、[7]~[10]のいずれかに記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法によって生成された前記巻き形状判定モデルに入力して前記判定結果データを出力させ、
出力された前記判定結果データに基づいて、前記鋼帯コイルが最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状の修正が必要か否かを判定する、鋼帯コイルの巻き形状判定方法。
[11] Acquiring image data of the winding shape of the steel strip coil being manufactured and quality standard data relating to quality standards to be met after the steel strip coil becomes a final product;
The acquired image data and the quality reference data are input to the winding shape determination model generated by the method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to any one of [7] to [10]. outputting the determination result data;
Based on the output determination result data, whether it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil during production in order to satisfy the quality standards after the steel strip coil becomes the final product. A method for determining the winding shape of a steel strip coil.

[12] [11]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状が前記品質基準を満たさないと判定された前記鋼帯コイルに対し、前記処置データに基づいて前記処置工程を適用する、鋼帯コイルの処置工程設定方法。 [12] Applying the treatment step based on the treatment data to the steel strip coil whose winding shape is determined not to satisfy the quality standard by the steel strip coil winding shape determination method according to [11]. A method for setting a treatment process for a steel strip coil.

[13] [5]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状が前記品質基準を満たすと判定された前記鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 [13] A steel strip coil manufacturing method for manufacturing the steel strip coil whose winding shape is determined to satisfy the quality standard by the steel strip coil winding shape determining method according to [5].

[14] [11]に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状が前記品質基準を満たすと判定された前記鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 [14] A steel strip coil manufacturing method for manufacturing the steel strip coil whose winding shape is determined to satisfy the quality standard by the steel strip coil winding shape determining method according to [11].

[15] [6]に記載の鋼帯コイルの処置工程設定方法によって、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状を修正して、最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにした鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 [15] A steel that is manufactured by correcting the winding shape of the steel strip coil in the process of being manufactured by the steel strip coil treatment process setting method described in [6] so as to satisfy the quality standards after becoming a final product. A steel strip coil manufacturing method for manufacturing a strip coil.

[16] [12]に記載の鋼帯コイルの処置工程設定方法によって、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状を修正して、最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにした鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 [16] A steel that is made to meet the quality standards after the final product is produced by correcting the winding shape of the steel strip coil in the process of manufacturing by the steel strip coil treatment process setting method according to [12]. A steel strip coil manufacturing method for manufacturing a strip coil.

本発明の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法および処置工程設定方法、ならびに鋼帯コイルの製造方法によれば、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、鋼帯の各製造工程で鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かを、自動的かつ的確に判定できる。 According to the method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil, the method for determining a winding shape, the method for setting a treatment process, and the method for manufacturing a steel strip coil according to the present invention, after the steel strip coil is a final product, a predetermined quality standard is obtained. It is possible to automatically and accurately determine whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil in each manufacturing process of the steel strip in order to satisfy the above.

図1は、巻取機による鋼帯コイルの巻取りを含む巻取工程の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of a winding process including winding of a steel strip coil by a winding machine. 図2(a)および図2(b)は、鋼帯コイルの巻き形状不良の一例である耳痛みを示す写真である。FIG. 2(a) and FIG. 2(b) are photographs showing earache, which is an example of a winding shape defect of a steel strip coil. 図3(a)~図3(d)は、鋼帯コイルの巻き形状不良の他の一例であるテレスコープを示す図である。FIGS. 3(a) to 3(d) are diagrams showing a telescope, which is another example of the winding shape defect of the steel strip coil. 本発明の第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the winding shape determination method of the steel strip coil of 1st embodiment of this invention. 本発明の第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法および鋼帯コイルの製造方法を実行する製造制御システムの全体構成を示す図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a manufacturing control system that executes a steel strip coil winding shape determining method and a steel strip coil manufacturing method according to a first embodiment of the present invention; 図6(a)は、鋼帯コイルの側面の突出量の測定位置の一例を示す図であり、図6(b)は、測定された鋼帯コイルの側面の突出量をチャート形式で表現した画像情報の一例を示す図である。FIG. 6(a) is a diagram showing an example of the measurement position of the side projection amount of the steel strip coil, and FIG. 6(b) is a chart representing the measured side projection amount of the steel strip coil. It is a figure which shows an example of image information. 本発明の第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法の流れを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the flow of a method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to the first embodiment of the present invention; 本発明の第二実施形態の鋼帯コイルの処置工程設定方法の流れを示す図である。FIG. 5 is a diagram showing the flow of a steel strip coil treatment process setting method according to a second embodiment of the present invention. 本発明の第三実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法の流れを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the flow of a winding shape determination method for a steel strip coil according to a third embodiment of the present invention; 本発明の第三実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法の流れを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the flow of a method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to a third embodiment of the present invention; 本発明に係る鋼帯コイルの巻き形状判定方法における機械学習であるニューラルネットワークの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a neural network that is machine learning in the method for determining the winding shape of a steel strip coil according to the present invention; 従来の鋼帯コイルの巻き形状判定方法の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the winding shape determination method of the conventional steel strip coil.

以下、図面を参照して、本発明の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法および処置工程設定方法、ならびに鋼帯コイルの製造方法の実施形態について、具体的に説明する。
<鋼帯の巻取工程>
まず、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法および処置工程設定方法、ならびに鋼帯コイルの製造方法の適用対象となる鋼帯コイルが製造される、薄鋼板の製造工程における鋼帯の巻取工程について説明する。
Embodiments of a method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil, a method for determining a winding shape and a treatment process setting method, and a method for manufacturing a steel strip coil according to the present invention will be specifically described below with reference to the drawings. .
<Steel strip winding process>
First, a steel strip coil to which the steel strip coil winding shape determination model generation method, the winding shape determination method, the treatment process setting method, and the steel strip coil manufacturing method of the present embodiment are applied is manufactured. The coiling process of the steel strip in the manufacturing process will be described.

薄鋼板の製造工程では、まず熱延ラインでスラブを熱間圧延して薄鋼板とし、さらに熱延ラインの終端部に設けられた巻取機(コイラーともいう)によって熱間圧延後の薄鋼板をコイル状に巻き取って、鋼帯コイル(熱延コイル)にする。熱延ラインでは、熱間圧延後の薄鋼板の鋼帯を巻き取る際に、鋼帯コイルの巻き形状が悪化しやすいため、巻き形状の合否判定を適切に行うことが、品質管理上重要である。 In the steel sheet manufacturing process, a slab is first hot-rolled in a hot rolling line to form a thin steel sheet. is wound into a coil to make a steel strip coil (hot rolled coil). In a hot-rolling line, when coiling thin steel strip after hot rolling, the coil shape of the steel strip coil tends to deteriorate. be.

また、熱延ラインで製造された鋼帯コイル(熱延コイル)は、そのまま製品として出荷することもあるが、鋼板製品の種類に応じて、さらに酸洗ライン、冷間圧延ライン、連続焼鈍ライン、表面処理ライン、調質圧延ライン等、種々の工程に分岐して処理することも多い。これらの各製造ラインでも、ラインの終端部に設けられた巻取機によって、ラインでの処理後の薄鋼板を再度コイル状に巻き取って、鋼帯コイルにした上で、次の製造ラインに搬送するか、または製品出荷のための出荷ヤードに搬送する。例えば、薄鋼板の冷間圧延ラインで巻き取られた鋼帯コイルは、次工程である連続焼鈍工程を行う連続焼鈍ラインに搬送される。そして、連続焼鈍工程が行われた後、連続焼鈍ラインに連続して設けられる調質圧延ラインで調質圧延工程が行われ、検査工程を経た後、再び巻き取られて鋼帯コイルとされる。製品出荷のための出荷ヤードでは、鋼帯コイルの巻き形状を含む薄鋼板の品質が、所定の基準を満たしているか否かを検査した後、鋼帯コイルの梱包等を行い、鋼帯製品として出荷する。 In some cases, steel strip coils (hot-rolled coils) manufactured in hot-rolling lines are shipped as products as they are. , a surface treatment line, a temper rolling line, and the like. In each of these production lines, a winder installed at the end of the line rewinds the thin steel sheet after processing on the line into a coil shape to make a steel strip coil, which is then sent to the next production line. Convey or convey to a shipping yard for product shipment. For example, a steel strip coil wound in a cold-rolling line for thin steel sheets is conveyed to a continuous annealing line for performing a continuous annealing process, which is the next process. After the continuous annealing process is performed, a skin pass rolling process is performed in a skin pass rolling line that is continuously provided to the continuous annealing line. . At the shipping yard for product shipment, after inspecting whether or not the quality of the thin steel sheets, including the winding shape of the steel strip coils, satisfies the prescribed standards, the steel strip coils are packed, etc., and processed into steel strip products. Ship.

ここで、ある製造ラインで巻き取られた鋼帯コイルの巻き形状が不良となった場合に、次工程にそのまま搬送してしまうと、次工程で製造トラブルや鋼帯製品の品質トラブルを生じさせうる。よって、次の生産ラインまたは出荷ヤードに搬送される前に、鋼帯コイルの巻き形状の合否判定を適切に行うことが、品質管理上重要である。 Here, when a steel strip coil wound on a certain production line has a defective winding shape, if it is transported to the next process as it is, it will cause manufacturing troubles and quality problems of the steel strip products in the next process. sell. Therefore, it is important from the viewpoint of quality control to appropriately determine whether the winding shape of the steel strip coil is acceptable before it is transported to the next production line or shipping yard.

例えば、熱延ラインで巻き取られた鋼帯コイルにテレスコープが生じており、このまま酸洗ラインに搬送して次工程となる酸洗工程を行うと、酸洗工程で鋼帯の蛇行等の製造トラブルが生じやすくなる。そこで、このような場合には、鋼帯コイルを当初の製造計画どおりに酸洗ラインに搬送するのではなく、その前にリコイル工程や調質圧延工程に送り、鋼帯コイルを巻き直して巻き形状を改善したのち、酸洗工程に移行することが好ましい。このように、複数の製造工程を経て鋼帯製品を製造する場合の、途中の工程における鋼帯コイルの巻き形状についても、鋼帯コイルの巻き形状の合否判定を適切に行うことにより、各製造ラインでの製造トラブルの発生を抑制できる。 For example, if a steel strip coil wound on a hot rolling line is telescoped and transported to the pickling line as it is for the next pickling process, the steel strip may meander during the pickling process. Manufacturing problems are more likely to occur. Therefore, in such a case, instead of conveying the steel strip coil to the pickling line according to the initial manufacturing plan, it is sent to the recoil process or temper rolling process before that, and the steel strip coil is rewound and wound. After improving the shape, it is preferable to shift to the pickling process. In this way, when a steel strip product is manufactured through a plurality of manufacturing processes, the winding shape of the steel strip coil in the intermediate process can also be appropriately determined for each manufacturing process. It is possible to suppress the occurrence of manufacturing troubles on the line.

本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法、処置工程設定方法、および鋼帯コイルの製造方法は、このような複数の製造工程を経て鋼帯製品を製造する際に、各製造工程において巻取機で巻き取られた鋼帯コイルを対象として適用される。このうち、特に熱延ラインで巻き取られる鋼帯コイル(熱延コイル)は、上述のとおり巻き形状が悪化しやすいため、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法、処置工程設定方法、および鋼帯コイルの製造方法は、特に熱延ラインで製造される鋼帯コイル(熱延コイル)に適用することが好ましい。 The steel strip coil winding shape determination model generation method, winding shape determination method, treatment process setting method, and steel strip coil manufacturing method of the present embodiment manufacture a steel strip product through such a plurality of manufacturing processes. In this case, it is applied to the steel strip coil wound by the winding machine in each manufacturing process. Of these, the steel strip coil (hot-rolled coil) that is wound on the hot rolling line in particular tends to deteriorate the winding shape as described above. The determination method, the treatment process setting method, and the steel strip coil manufacturing method are preferably applied to steel strip coils (hot-rolled coils) manufactured in a hot-rolling line.

図1に、巻取機による鋼帯コイルの巻取りを含む巻取工程の一例を示す。図1には、熱延ラインの出側で行われる巻取工程の例を示している。図1に示すように、熱延ラインの仕上圧延機を出て、ランアウトテーブルで冷却された鋼帯Sは、巻取機71によって巻き取られ、鋼帯コイルCとされる。巻き取られた鋼帯コイルCは搬送台車(図示せず)に移載されて移動され、バインダ72により鋼帯コイルCの外周部にバンド掛けが行われる。さらに、鋼帯コイルCの外面に、コイルマーカー73によって、鋼帯コイルの製造管理番号や製品番号等の情報が印字される。そして、秤量機74によって、鋼帯コイルCの重量が測定され、その後移載機76によって鋼帯コイルCがコイルヤード(図示せず)に移動される。 FIG. 1 shows an example of a winding process including winding of a steel strip coil by a winding machine. FIG. 1 shows an example of the winding process performed on the delivery side of the hot rolling line. As shown in FIG. 1, the steel strip S that leaves the finish rolling mill of the hot rolling line and is cooled on the run-out table is wound by a winder 71 to form a steel strip coil C. As shown in FIG. The wound steel strip coil C is transferred to a carrier (not shown) and moved, and the outer peripheral portion of the steel strip coil C is bound by a binder 72 . Further, on the outer surface of the steel strip coil C, information such as the manufacturing control number and product number of the steel strip coil is printed by the coil marker 73 . Then, the weighing machine 74 measures the weight of the steel strip coil C, and then the transfer machine 76 moves the steel strip coil C to a coil yard (not shown).

なお、薄鋼板の製造工程において、鋼帯コイルとして巻き取られる薄鋼板は、板厚0.1~25mm程度である。このうち、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法、処置工程設定方法、および鋼帯コイルの製造方法が主な対象とする鋼帯コイルを構成する薄鋼板の厚さは、0.1~8mmである。また、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法、処置工程設定方法、および鋼帯コイルの製造方法が主な対象とする鋼帯コイルの板幅は600~2400mm程度であり、鋼帯コイルの重量は2~40ton程度である。
<巻き形状の品質不良>
図2(a)および図2(b)に、鋼帯コイルの巻き形状不良の一例である、耳痛みの写真を示す。耳痛みは、鋼帯コイルCの状態に巻き取られた鋼帯の板幅方向端部に、割れ、擦れ、折れ曲がり等が発生した結果、鋼帯コイルを側面から観察したときに、巻き取られた鋼帯の層形状に乱れが観察される巻き形状不良である。
In the manufacturing process of the thin steel sheet, the thin steel sheet wound as the steel strip coil has a thickness of about 0.1 to 25 mm. Of these, the method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil, the method for determining a winding shape, the method for setting a treatment process, and the method for manufacturing a steel strip coil according to the present embodiment are the main targets of the steel strip forming the steel strip coil. has a thickness of 0.1 to 8 mm. In addition, the sheet width of the steel strip coil, which is mainly targeted by the method for generating the winding shape determination model of the steel strip coil, the method for determining the winding shape, the method for setting the treatment process, and the method for manufacturing the steel strip coil of the present embodiment, is 600 to 600 mm. The length is about 2400 mm, and the weight of the steel strip coil is about 2-40 tons.
<Poor quality of winding shape>
FIG. 2(a) and FIG. 2(b) show photographs of ear pain, which is an example of a winding shape defect of a steel strip coil. Ear pain is caused by cracks, rubbing, bending, etc., occurring at the ends of the steel strip wound in the steel strip coil C in the width direction, and when the steel strip coil is observed from the side, the wound is caused. It is a winding shape defect in which disorder is observed in the layer shape of the steel strip.

また、図3(a)~図3(d)を参照して、鋼帯コイルの巻き形状不良の他の一例であるテレスコープについて説明する。図3(a)は鋼帯コイルCの側面図であり、図3(b)~図3(d)は、図3(a)に示す鋼帯コイルCのIII-III断面図である。 Further, a telescope, which is another example of a winding shape defect of a steel strip coil, will be described with reference to FIGS. 3(a) to 3(d). 3(a) is a side view of the steel strip coil C, and FIGS. 3(b) to 3(d) are cross-sectional views of the steel strip coil C shown in FIG. 3(a) taken along line III-III.

鋼帯コイルの巻き形状が良好な場合は、図3(b)に示すように、鋼帯コイルCの断面形状は略矩形となる。これに対し、鋼帯コイルCにテレスコープが生じている場合は、図3(c)または図3(d)に示すように、鋼帯コイルCの断面形状は鋼帯の板幅方向に凹凸を有する。内周部テレスコープは、図3(c)に示すように鋼帯コイルCの内周側の断面に凹凸が生じる形態である。外周部テレスコープは、図3(d)に示すように鋼帯コイルCの外周側の断面に凹凸が生じる形態である。また、鋼帯コイルCの内周部および外周部の断面に凹凸が生じる、椀形テレスコープ等の形態もある。これらのテレスコープの凹凸の大きさは、鋼帯コイルCの側面を斜め方向から観察すると、視覚的に判定しやすい。
<従来の鋼帯コイルの巻き形状判定方法>
ここで、図12を参照して、従来の鋼帯コイルの巻き形状判定方法の手順について説明する。図12は、工程Aを行う製造ラインの終端部に設けられた巻取機で巻き取られた鋼帯コイルの巻き形状を判定する例を示す。
When the winding shape of the steel strip coil is good, the cross-sectional shape of the steel strip coil C is substantially rectangular as shown in FIG. 3(b). On the other hand, when the steel strip coil C has a telescope, the cross-sectional shape of the steel strip coil C is uneven in the width direction of the steel strip, as shown in FIG. have As shown in FIG. 3(c), the inner peripheral telescope has a configuration in which unevenness is generated in the cross section of the steel strip coil C on the inner peripheral side. As shown in FIG. 3(d), the outer telescope has a configuration in which unevenness is generated in the cross section of the steel strip coil C on the outer peripheral side. In addition, there is also a form such as a bowl-shaped telescope in which unevenness is generated in the cross section of the inner peripheral portion and the outer peripheral portion of the steel strip coil C. The size of these projections and recesses of the telescope can be easily visually determined by observing the side surface of the steel strip coil C from an oblique direction.
<Conventional winding shape determination method for steel strip coil>
Here, with reference to FIG. 12, the procedure of the conventional method for determining the winding shape of a steel strip coil will be described. FIG. 12 shows an example of determining the winding shape of a steel strip coil wound by a winder provided at the terminal end of the production line where process A is performed.

まず、工程Aで巻き取られた鋼帯コイルに対し、この製造ラインで巻き形状の一次判定が行われる。鋼帯コイルの巻き形状の一次判定は、巻き形状が良好であることを示す「合格」、または巻き形状が良好でないことを示す「不合格」のように、巻き形状の品質について合否を判定するものである。ただし、判定者の目視等による評価では、巻き形状の「合格」、「不合格」を必ずしも明確に判定できない場合もある。そこで、2段階の合否判定に代えて、「合格」、「保留」、「不合格」または「良」、「可」、「不可」のような3段階評価や、4段階以上での評価を行う場合もある。 First, the steel strip coil wound in the process A undergoes primary determination of the winding shape in this production line. The primary determination of the winding shape of the steel strip coil determines the quality of the winding shape, such as "pass" indicating that the winding shape is good, or "fail" indicating that the winding shape is not good. It is. However, in some cases, it may not always be possible to clearly determine whether the winding shape is "passed" or "failed" by visual evaluation by the judge. Therefore, in place of the two-stage pass/fail judgment, a three-stage evaluation such as "passed", "suspended", "failed" or "good", "acceptable", "failed", or an evaluation in four stages or more sometimes do.

例えば、熱延ラインで巻き取られた鋼帯コイルの場合、巻き形状の一次判定は、図1に示す秤量機74によって鋼帯コイルCの重量を測定するのと同時に、判定者が鋼帯コイルCの側面を目視により観察することにより行われることが多い。このとき、特許文献2に開示されるように、鋼帯コイルCに光を照射しつつその側面を撮像し、光の照射条件と撮像条件とを所定の関係に設定することで、鋼帯コイルCの巻き形状を鮮明な画像として取得する場合もある。この場合は、検査室等に設けられたモニター画面に画像を映写して、この画像を判定者が目視により観察することにより、一次判定が行われる。 For example, in the case of a steel strip coil wound on a hot rolling line, the primary determination of the winding shape is performed by measuring the weight of the steel strip coil C by the weighing machine 74 shown in FIG. This is often done by visually observing the side of C. At this time, as disclosed in Patent Document 2, the side surface of the steel strip coil C is imaged while being irradiated with light, and the light irradiation condition and the imaging condition are set to a predetermined relationship, whereby the steel strip coil In some cases, the winding shape of C is acquired as a clear image. In this case, an image is projected on a monitor screen provided in an examination room or the like, and the image is visually observed by the judge to make the primary judgment.

また、巻取り後の鋼帯コイルCが秤量機74に積載された状態で、基準となる壁面から鋼帯コイルの一方の端面までの距離を、非接触式の距離計等からなる巻形状計75により測定して、鋼帯コイルCの側面の凹凸形状を数値情報として取得する場合もある。この場合は、巻形状計75により取得された凹凸形状の数値が、予め設定された閾値よりも大きいときに、巻き形状の一次判定結果を「不合格」とすることがある。しかし、このような巻形状計75による自動計測で取得される、鋼帯コイルの側面の凹凸形状の数値情報からは、耳痛みを検出することは困難である。そこで、巻形状計75によって鋼帯コイルCの側面の凹凸形状の数値を取得する場合も、判定者の目視による一次判定は省略しない。 In addition, in a state in which the steel strip coil C after winding is loaded on the weighing machine 74, the distance from the reference wall surface to one end face of the steel strip coil is measured by a winding shape meter such as a non-contact rangefinder. 75 may be used to acquire the uneven shape of the side surface of the steel strip coil C as numerical information. In this case, when the numerical value of the uneven shape obtained by the winding shape meter 75 is larger than a preset threshold value, the primary determination result of the winding shape may be "failed". However, it is difficult to detect earache from the numerical information of the uneven shape of the side surface of the steel strip coil, which is obtained by automatic measurement by such a winding shape meter 75 . Therefore, even when the numerical value of the uneven shape of the side surface of the steel strip coil C is obtained by the winding shape meter 75, the primary determination by visual observation by the determiner is not omitted.

鋼帯コイルの巻き形状の一次判定で「合格」と判定された鋼帯コイルは、当初予定されていた製造計画に従って、次工程または出荷工程に搬送される。一方、一次判定で「不合格」と判定された鋼帯コイルに対しては、二次判定が行われる。二次判定は、一次判定とは異なる判定者によって行われることが多い。 A steel strip coil determined to be "acceptable" in the primary determination of the winding shape of the steel strip coil is transported to the next process or shipping process according to the originally scheduled manufacturing plan. On the other hand, a secondary judgment is performed for the steel strip coil judged to be "failed" in the primary judgment. A secondary judgment is often made by a different judge than the primary judgment.

二次判定では、鋼帯コイルの巻き形状の一次判定の結果、次工程以降の製造計画、鋼帯コイルが最終製品となったときに満たすべき製品規格等を考慮し、当初予定されていた製造計画に従って鋼帯コイルの生産を継続して良いか否かを、総合的に判断する。当初予定されていた製造計画どおりの工程で鋼帯コイルの生産を継続しても、鋼帯コイルが最終製品となったときに所定の品質基準を満たすことが出来ると判断される場合は「合格」と判定し、そうでない場合は「不合格」と判定する。二次判定で「不合格」と判定された鋼帯コイルに対しては、二次判定を行った判定者が、当初予定されていた製造計画には含まれない処置工程(工程の追加や、当初予定されていた製造計画中の工程の一部変更等)を決定する場合もある。そして、このような処置工程を行うことにより、鋼帯コイルの巻き形状を修正してから、鋼帯コイルを次工程または出荷工程に搬送する。追加される処置工程としては、例えば、鋼帯コイルの巻き直しを行うリコイル工程、鋼帯の板幅端部を切り落とすトリミング工程、鋼帯コイルの長手方向の一部を切断して除去する切断工程等がある。
(第一実施形態)
以下、第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法および巻き形状判定モデルの生成方法、ならびに鋼帯コイルの製造方法について説明する。
In the secondary judgment, the results of the primary judgment of the winding shape of the steel strip coil, the manufacturing plan for the next and subsequent processes, and the product standards that should be met when the steel strip coil becomes the final product are taken into consideration, and the initially planned production Comprehensively judge whether or not it is acceptable to continue the production of steel strip coils according to the plan. If it is judged that the steel strip coil can meet the prescribed quality standards when the steel strip coil becomes the final product even if the production of the steel strip coil is continued according to the originally planned manufacturing process, If not, it is determined as "failed". For the steel strip coils judged to be "failed" in the secondary judgment, the judgment person who made the secondary judgment asked for a treatment process (addition of a process, In some cases, it may be decided to partially change the process during the manufacturing plan that was originally planned). By performing such a treatment process, the winding shape of the steel strip coil is corrected, and then the steel strip coil is conveyed to the next process or the shipping process. Additional treatment processes include, for example, a recoil process for rewinding the steel strip coil, a trimming process for cutting off the width end portion of the steel strip, and a cutting process for cutting and removing a part of the steel strip coil in the longitudinal direction. etc.
(First embodiment)
A method for determining the winding shape of a steel strip coil, a method for generating a winding shape determination model, and a method for manufacturing a steel strip coil according to the first embodiment will be described below.

図4に、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法の処理の流れを示す。また、図5に、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法および鋼帯コイルの製造方法を実行する巻き形状判定部1および鋼帯コイルの製造計画を統括する上位計算機6を含む製造制御システムの全体構成を、模式的に示す。
<鋼帯コイルの巻き形状判定方法>
本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法により生成される巻き形状判定モデルは、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かの判定を、自動的に行うのに用いられる。
FIG. 4 shows the processing flow of the steel strip coil winding shape determination method of the present embodiment. FIG. 5 shows manufacturing control including a winding shape determination unit 1 that executes the steel strip coil winding shape determining method and the steel strip coil manufacturing method of the present embodiment, and a host computer 6 that controls the steel strip coil manufacturing plan. The overall configuration of the system is shown schematically.
<How to determine the winding shape of the steel strip coil>
The winding shape determination model generated by the method of generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to the present embodiment is used to satisfy predetermined quality standards after the steel strip coil is a final product. It is used to automatically determine whether or not it is necessary to modify the winding shape of the steel strip coil.

図4および図5に示すように、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法は、汎用コンピュータ等からなる巻き形状判定部1により実行される。図5に示すように、巻き形状判定部1は、例えば、上位計算機6と通信可能な汎用コンピュータまたはタブレット端末等により構成されている。または、これに代えて、巻き形状判定部1の機能を、上位計算機6の内部に設けてもよい。 As shown in FIGS. 4 and 5, the method for determining the winding shape of a steel strip coil according to the present embodiment is executed by a winding shape determining section 1 comprising a general-purpose computer or the like. As shown in FIG. 5, the winding shape determination unit 1 is configured by, for example, a general-purpose computer or a tablet terminal that can communicate with the host computer 6 . Alternatively, instead of this, the function of the winding shape determining section 1 may be provided inside the host computer 6 .

以下、図4および図5を参照して、巻き形状判定部1によって実行される鋼帯コイルの巻き形状判定方法の処理について説明する。 The processing of the steel strip coil winding shape determination method executed by the winding shape determination unit 1 will be described below with reference to FIGS. 4 and 5 .

まず、図5に示すように、鋼帯コイルの巻き形状の判定が行われる工程Aの終端部に設けられた巻取機によって鋼帯が巻き取られて、鋼帯コイルとなる。そして、この鋼帯コイルの側面がカメラ(図示せず)により撮影されて、鋼帯コイルの巻き形状の画像データ(詳しくは後述する)を取得され、上位計算機6に送信される。 First, as shown in FIG. 5, the steel strip is wound by a winder provided at the end of the process A where the winding shape of the steel strip coil is determined to form a steel strip coil. Then, the side surface of the steel strip coil is photographed by a camera (not shown), image data of the winding shape of the steel strip coil (details will be described later) is acquired, and transmitted to the host computer 6 .

上位計算機6には、各種鋼帯コイルが最終製品となった後に満たすべき品質基準に関する品質基準データ(具体的には後述する)が、予め格納されている。上位計算機6は、鋼帯コイルの巻き形状の画像データを受信すると、この鋼帯コイルが最終製品となった後に満たすべき品質基準に関する品質基準データを、鋼帯コイルに表示されたコイル番号等の識別情報を用いて特定する。鋼帯コイルの識別情報は、例えば鋼帯コイルの画像データから取得できる。そして、上位計算機6は、鋼帯コイルの画像データおよび特定した品質基準データを、巻き形状判定部1に送信する。このようにして、巻き形状判定部1が、鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データを受信すると、鋼帯コイルの巻き形状判定方法の処理が開始される。 The high-level computer 6 stores in advance quality standard data (specifically described later) regarding quality standards to be met after various steel strip coils become final products. When the host computer 6 receives the image data of the winding shape of the steel strip coil, the host computer 6 stores the quality standard data related to the quality standards to be met after the steel strip coil becomes the final product, such as the coil number displayed on the steel strip coil. Identify using identification information. The identification information of the steel strip coil can be acquired, for example, from the image data of the steel strip coil. Then, the host computer 6 transmits the image data of the steel strip coil and the identified quality standard data to the winding shape determining section 1 . Thus, when the winding shape determination unit 1 receives the image data of the winding shape of the steel strip coil and the quality standard data of the steel strip coil, the processing of the winding shape determination method of the steel strip coil is started.

巻き形状判定部1には、画像データおよび品質基準データを入力すると、この入力値に対応する判定結果データ(具体的には後述する)を出力する巻き形状判定モデルが、予め格納されている。巻き形状判定部1は、上位計算機6から鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データを受信すると、これら画像データおよび品質基準データを巻き形状判定モデルに入力する。この入力値に対応して、巻き形状判定モデルから、鋼帯コイルの巻き形状が最終製品となった後に所定の品質基準を満たすか否かの判定の結果に関する判定結果データが出力される。 The winding shape determination unit 1 stores in advance a winding shape determination model that, when inputting image data and quality reference data, outputs determination result data (specifically described later) corresponding to the input values. When the winding shape determination unit 1 receives the image data of the winding shape of the steel strip coil and the quality standard data of the steel strip coil from the host computer 6, the winding shape determination unit 1 inputs the image data and the quality standard data into the winding shape determination model. In response to this input value, the winding shape determination model outputs determination result data relating to the result of determination as to whether or not the winding shape of the steel strip coil satisfies a predetermined quality standard after the final product.

巻き形状判定モデルから出力された判定結果データは、鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データとともに、巻き形状判定部1に備えられたモニターなどの出力装置に出力される。そして、判定者が、巻き形状判定部1から出力された判定結果データに基づいて、鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かを判定する。判定者は、出力された判定結果データに含まれる判定結果の内容にそのまま従って、鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かについて判定を行ってもよい。あるいは、判定者は、判定結果データとともに出力される鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データを総合的に考慮して、鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かについての二次判定を行ってもよい。 The determination result data output from the winding shape determination model is output to an output device such as a monitor provided in the winding shape determination unit 1 together with the image data of the winding shape of the steel strip coil and the quality standard data of the steel strip coil. . Based on the determination result data output from the winding shape determination unit 1, the determiner determines whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil. The determiner may determine whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil, directly following the content of the determination result contained in the output determination result data. Alternatively, the judge needs to comprehensively consider the image data of the steel strip coil winding shape and the quality standard data of the steel strip coil output together with the judgment result data, and correct the winding shape of the steel strip coil. A secondary determination may be made as to whether there is.

さらに、判定者は、巻き形状判定部1から出力された判定結果データに基づいて、鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があると判定する場合は、判定結果データとともに出力される鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データを参照して、鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う処置工程を設定することができる。具体的には、判定者は、上位計算機6に対して処置データの入力操作を行うことにより、巻き形状の修正を行う必要があると判定した鋼帯コイルに対して設定する処置工程の内容を指定できる。
・鋼帯コイルの巻き形状の画像データ
巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルに入力されるデータの一つである、鋼帯コイルの巻き形状の画像データとは、鋼帯コイルの巻き形状の判定に利用可能な、鋼帯コイルの外観に関する画像情報をいう。具体的には、鋼帯コイルの巻き形状の画像データとして、例えば、鋼帯コイルの外観をカメラにより静止画撮影して取得した写真、または動画撮影して取得した動画から切り取られた静止画等、鋼帯コイルの外観を直接撮像することによって得られる画像データを利用できる。
Furthermore, when the determiner determines that it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil based on the determination result data output from the winding shape determination unit 1, the steel strip output together with the determination result data By referring to the image data of the winding shape of the coil and the quality standard data of the steel strip coil, it is possible to set a treatment process for correcting the winding shape of the steel strip coil. Specifically, the judge inputs treatment data to the host computer 6, thereby specifying the details of the treatment process to be set for the steel strip coil determined to require modification of the winding shape. Can be specified.
・Image data of the winding shape of the steel strip coil The image data of the winding shape of the steel strip coil, which is one of the data input to the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1, is the winding shape of the steel strip coil. Image information about the appearance of a steel strip coil that can be used for judgment. Specifically, the image data of the winding shape of the steel strip coil is, for example, a photograph obtained by capturing a still image of the appearance of the steel strip coil with a camera, or a still image cut from a moving image obtained by capturing a video. , image data obtained by directly imaging the appearance of the steel strip coil can be used.

鋼帯コイルの外観を撮影して画像データを取得する際は、鋼帯コイルの巻き形状の判定に必要な視野および画像データの解像度が確保されるようにする。鋼帯コイルの巻き形状の画像データは、必ずしも一回の撮影で取得されたものでなくてもよく、例えば、鋼帯コイルの側面を異なる視野で複数回撮影して得られた複数の画像データを組み合わせたものであってもよい。 When acquiring image data by photographing the appearance of the steel strip coil, the field of view and the resolution of the image data necessary for determining the winding shape of the steel strip coil are ensured. The image data of the winding shape of the steel strip coil does not necessarily have to be acquired in one shot. may be a combination of

また、鋼帯コイルの巻き形状の画像データは、必ずしも鋼帯コイルの側面全体が一つの画像データに含まれるように撮影されたものでなくてもよい。例えば、鋼帯コイルにおける鋼帯の層形状の乱れに着目して、鋼帯コイルの側面の一部を高倍率で撮影して得られた画像データを用いてもよい。このような画像データを用いると、鋼帯の層形状の乱れを識別しやすくなり、鋼帯コイルの巻き形状の品質不良のうち、図2(a)および図2(b)に示すような耳痛みの判定を、容易かつ高精度に行うことができる。 Further, the image data of the winding shape of the steel strip coil does not necessarily have to be captured such that the entire side surface of the steel strip coil is included in one image data. For example, focusing on the disorder of the layer shape of the steel strip in the steel strip coil, image data obtained by photographing part of the side surface of the steel strip coil at a high magnification may be used. Using such image data makes it easier to identify disturbances in the layer shape of the steel strip. Pain determination can be performed easily and with high accuracy.

また、鋼帯コイルの巻き形状の画像データには、鋼帯コイルの側面を、正面からではなく斜め方向から撮影したものを用いることが好ましい。このような画像データを用いると、鋼帯コイルの巻き形状の品質不良のうち、図3(c)および図3(d)に示すようなテレスコープの判定を、容易かつ高精度に行うことができる。さらに、特許文献2に開示されるような撮像方法を適用して、鋼帯コイルの側面に光を照射しながら鋼帯コイルの外観を撮影することで、鮮明な画像データを取得することが、さらに好ましい。 In addition, as the image data of the winding shape of the steel strip coil, it is preferable to use the image data of the side surface of the steel strip coil taken not from the front but from an oblique direction. By using such image data, it is possible to easily and highly accurately judge telescopes as shown in FIGS. can. Furthermore, by applying an imaging method as disclosed in Patent Document 2 and photographing the appearance of the steel strip coil while irradiating the side surface of the steel strip coil with light, it is possible to obtain clear image data. More preferred.

また、鋼帯コイルの側面を正面から撮影して得られた画像データと、鋼帯コイルの側面を斜め方向から撮影して得られた画像データとを組み合わせて用いることが、さらに好ましい。このようにすると、鋼帯コイルの側面を正面から撮影して得られた画像データおよび鋼帯コイルの側面を斜め方向から撮影して得られた画像データによって、鋼帯コイルの巻き形状の品質不良のうち、耳痛みおよびテレスコープの双方の判定を、容易かつ高精度に行うことができる。 Further, it is more preferable to use a combination of image data obtained by photographing the side surface of the steel strip coil from the front and image data obtained by photographing the side surface of the steel strip coil from an oblique direction. In this way, the image data obtained by photographing the side surface of the steel strip coil from the front and the image data obtained by photographing the side surface of the steel strip coil from an oblique direction can be used to detect defects in the winding shape of the steel strip coil. Of these, both earache and telescopic determinations can be performed easily and with high accuracy.

また、鋼帯コイルの巻き形状の外形を測定装置等によって測定し、この測定結果を図、グラフ等の画像データの形式で表現したものも、鋼帯コイルの巻き形状に関する特徴量を含むため、鋼帯コイルの巻き形状の画像データとして利用できる。 In addition, the outer shape of the winding shape of the steel strip coil is measured by a measuring device or the like, and the measurement results expressed in the form of image data such as diagrams and graphs also include feature amounts related to the winding shape of the steel strip coil. It can be used as image data of the winding shape of the steel strip coil.

例えば、図6(a)中に直線で示すように、鋼帯コイルの側面を径方向にスキャンする。そして、この測定結果から、鋼帯コイルの側面の突出量(鋼帯の板幅方向の変位)、すなわち鋼帯コイルのテレスコープの凹凸の大きさを、図6(b)に示すような図、グラフ等の画像データの形式で表現する。このようにして作成された画像データも、鋼帯コイルの巻き形状の画像データとして利用できる。 For example, as indicated by straight lines in FIG. 6(a), the side surface of the steel strip coil is scanned in the radial direction. From this measurement result, the amount of protrusion of the side surface of the steel strip coil (displacement in the plate width direction of the steel strip), that is, the size of the unevenness of the telescope of the steel strip coil, is shown in FIG. , in the form of image data such as graphs. The image data created in this way can also be used as the image data of the winding shape of the steel strip coil.

また、鋼帯コイルの巻き形状の画像データとして、鋼帯コイルの外観を撮影することによって得られた画像データと、鋼帯コイルの巻き形状の外形の測定結果を図、グラフ等の画像データの形式で表現したものとを組み合わせて用いることが、さらに好ましい。このようにすると、巻き形状判定モデルに入力される、鋼帯コイルの巻き形状に関する情報量が増加して、鋼帯コイルの巻き形状の判定を、さらに高精度に行うことができる。
・鋼帯コイルの品質基準データ
鋼帯コイルの巻き形状の画像データとともに、巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルに入力されるデータである、鋼帯コイルの品質基準データは、鋼帯コイルの製品規格に関する情報、鋼帯コイルの形状または重量に関する情報、鋼帯コイルの出荷先に関する情報、および巻き形状の判定が行われた後の前記鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程に関する情報の少なくとも一つを含むものとする。
In addition, as image data of the winding shape of the steel strip coil, image data obtained by photographing the appearance of the steel strip coil, and measurement results of the outer shape of the winding shape of the steel strip coil are included in the image data such as diagrams and graphs. It is more preferable to use it in combination with what is expressed in the form. In this way, the amount of information about the winding shape of the steel strip coil that is input to the winding shape determination model is increased, and the determination of the winding shape of the steel strip coil can be performed with even higher accuracy.
Steel strip coil quality standard data The steel strip coil quality standard data, which is data input to the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1 together with the image data of the winding shape of the steel strip coil, is the data of the steel strip coil. Information on product standards, information on the shape or weight of the steel strip coil, information on the shipping destination of the steel strip coil, and the manufacturing process through which the steel strip coil after the winding shape is determined becomes the final product. shall contain at least one of the information relating to

鋼帯コイルの製品規格に関する情報とは、具体的には、鋼帯コイルが最終製品になった状態で、規格品として満たすべき製品規格(日本産業規格JIS、米国材料試験協会規格ASTM、ドイツ工業規格DIN等)をいう。鋼帯コイルの製品規格によって最終製品に求められる品質の厳格さが異なるため、鋼帯コイルの製品規格に関する情報を鋼帯コイルの品質基準データとして用いることにより、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定を適切に行える。 Information on product standards for steel strip coils specifically refers to the product standards (Japanese Industrial Standards JIS, American Society for Testing and Materials Standards ASTM, German Industrial Standard DIN, etc.). Since the rigor of quality required for the final product differs depending on the product standard of the steel strip coil, the winding shape of the steel strip coil in the process of production can be determined by using the information on the product standard of the steel strip coil as the quality standard data of the steel strip coil. It is possible to appropriately determine whether or not correction of is necessary.

鋼帯コイルの形状または重量に関する情報とは、具体的には、鋼帯コイルを構成する鋼帯の板厚、板幅、長さや、鋼帯コイルの重量等をいう。鋼帯コイルの板厚が小さいほど、鋼帯の板幅方向端部で割れや折れ曲がりが発生しやすく、鋼帯コイルの巻き形状不良が発生しやすい。また、鋼帯コイルの板幅が狭いほど、テレスコープによる鋼帯コイルの側面の凹凸量が同一であっても、鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造ラインにおいて蛇行が発生しやすくなり、最終製品となった後の巻き形状不良が発生しやすい。さらに、鋼帯コイルの長さが長いほど、テレスコープが生じやすく、鋼帯コイルの重量が大きいほど、鋼帯コイルが搬送される際に自重の影響により耳痛みが発生しやすい。よって、鋼帯コイルの形状または重量に関する情報を鋼帯コイルの品質基準データとして用いることにより、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定を適切に行える。 The information about the shape or weight of the steel strip coil specifically means the thickness, width, and length of the steel strip forming the steel strip coil, the weight of the steel strip coil, and the like. As the thickness of the steel strip coil becomes smaller, cracks and bends are more likely to occur at the ends of the steel strip in the width direction, and defects in the winding shape of the steel strip coil are more likely to occur. In addition, the narrower the width of the steel strip coil, the more easily meandering occurs in the production line through which the steel strip coil passes until it becomes the final product, even if the amount of unevenness on the side surface of the steel strip coil is the same as measured by the telescope. As a result, defects in the winding shape tend to occur after the final product is produced. Furthermore, the longer the length of the steel strip coil, the more likely it is that telescoping will occur, and the greater the weight of the steel strip coil, the more likely ear pain will occur due to the effect of its own weight when the steel strip coil is transported. Therefore, by using the information about the shape or weight of the steel strip coil as the quality standard data of the steel strip coil, it can be appropriately determined whether or not the winding shape of the steel strip coil in the process of production needs to be corrected.

鋼帯コイルの出荷先に関する情報とは、具体的には、鋼帯コイルの納入先、鋼帯コイルの出荷委託先等をいう。鋼帯コイルの納入先によって鋼帯コイルが最終製品となった状態での品質要求基準が異なり、また、鋼帯コイルの出荷委託先であるコイルセンターによって鋼帯コイルの加工設備が異なりその品質要求水準が異なる。よって、鋼帯コイルの出荷先に関する情報を鋼帯コイルの品質基準データとして用いることにより、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定を適切に行える。 The information on the delivery destination of the steel strip coil specifically refers to the delivery destination of the steel strip coil, the delivery consignee of the steel strip coil, and the like. The quality requirements for the steel strip coil as the final product differ depending on the delivery destination of the steel strip coil, and the processing equipment for the steel strip coil differs depending on the coil center to which the steel strip coil is shipped. different levels. Therefore, by using the information about the delivery destination of the steel strip coil as the quality standard data of the steel strip coil, it can be appropriately determined whether or not the winding shape of the steel strip coil in the process of production needs to be corrected.

巻き形状の判定が行われた後の鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程に関する情報とは、具体的には、巻き形状の判定が行われた後の鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造ラインの数や種類、製造ラインの通過順序、またはこれらに関する識別記号等をいう。巻き形状の判定が行われる製造工程から、鋼帯コイルが最終製品になるまでの間で、鋼帯コイルの巻き形状不良が矯正されて、巻き形状不良が解消される場合がある。また、判定を行う製造工程で発生した巻き形状不良が原因となって、その後の通過工程において巻き形状不良が悪化する場合もある。よって、巻き形状の判定が行われた後の前記鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程に関する情報を鋼帯コイルの品質基準データとして用いることにより、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定を適切に行える。
・判定結果データ
本実施形態では、巻き形状判定モデルから出力される判定結果データとは、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かの判定の内容に関する情報をいう。判定結果データは、例えば、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要がないことを示す「合格」、または巻き形状の修正を行う必要があることを示す「不合格」のように、2区分で出力する。この場合は、判定者は、巻き形状判定部1から2区分で出力される判定結果データに基づいて、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かを判定することになる。よって、判定者は、必ずしも二次判定を行う必要が無く、上述の従来の鋼帯コイルの巻き形状判定方法のような、一次判定および二次判定からなる2段階の判定を、一段階に簡略化できる。
The information on the manufacturing process that the steel strip coil after the determination of the winding shape passes through until it becomes the final product is, specifically, the steel strip coil after the determination of the winding shape is the final product It refers to the number and type of production lines that pass through until the product reaches a certain level, the order in which the production lines pass, or the identification symbols related to these. During the period from the manufacturing process in which the winding shape is determined until the steel strip coil becomes the final product, the winding shape defect of the steel strip coil may be corrected to eliminate the winding shape defect. In addition, there is a case where the defective winding shape that occurs in the manufacturing process in which the determination is made becomes the cause of the defective winding shape in the subsequent passing process. Therefore, by using the information on the manufacturing process through which the steel strip coil passes until the final product after the determination of the winding shape is used as the quality standard data of the steel strip coil, the winding of the steel strip coil in the process of production It is possible to appropriately determine whether or not shape correction is necessary.
・Determination result data In the present embodiment, the determination result data output from the winding shape determination model is a steel strip in the process of manufacturing in order to satisfy a predetermined quality standard after the steel strip coil becomes the final product. Refers to information on the content of determination as to whether or not it is necessary to correct the winding shape of the coil. The judgment result data is, for example, "accepted" indicating that the winding shape of the steel strip coil under production does not need to be corrected, or "failed" indicating that the winding shape needs to be corrected. , are output in two sections. In this case, the determiner determines whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil in the process of production based on the determination result data output in two categories from the winding shape determination unit 1. become. Therefore, the judge does not necessarily need to make the secondary judgment, and the two-stage judgment consisting of the primary judgment and the secondary judgment like the above-described conventional steel strip coil winding shape judgment method can be simplified to one step. can be

あるいは、巻き形状判定モデルから出力される判定結果データを、「合格」、「保留」、「不合格」等の3段階、または4段階以上に細分化して出力するようにしてもよい。この場合は、3段階または4段階以上の各区分を、巻き形状の修正を行う処置工程の適用対象とはしないものと、するものとに、予め分類しておくものとする。 Alternatively, the determination result data output from the winding shape determination model may be subdivided into three stages such as "accepted", "suspended", and "failed", or output in four or more stages. In this case, each category of 3 or 4 or more stages is classified in advance into those that are not subject to the treatment process of correcting the winding shape and those that are subject to it.

3段階または4段階以上の各区分のうち、巻き形状の修正を行う処置工程の適用対象とはしない区分の判定結果データが出力された場合には、判定者は、この判定結果データに基づいて、鋼帯コイルを当初予定されていた製造計画に従って次工程または出荷工程に搬送する指示を行う。具体的には、判定者は、上位計算機6に対して次工程指示情報の入力操作を行うことにより、鋼帯コイルを当初予定されていた製造計画に従って次工程または出荷工程に搬送する指示を行う。 If judgment result data is output for a category that is not subject to application of the treatment process for correcting the winding shape among the categories of 3 or 4 or more stages, the assessor shall, based on this judgment result data , the steel strip coil is instructed to be conveyed to the next process or the shipping process according to the originally scheduled manufacturing plan. Specifically, the judge performs an operation of inputting the next process instruction information to the host computer 6, thereby instructing the steel strip coil to be conveyed to the next process or the shipping process in accordance with the originally scheduled manufacturing plan. .

また、3段階または4段階以上の各区分のうち、巻き形状の修正を行う処置工程の適用対象とする区分の判定結果データが出力された場合には、判定者は、この判定結果データに基づいて、鋼帯コイルに対し、当初予定されていた製造計画には含まれない処置工程(工程の追加や、当初予定されていた製造計画中の工程の一部変更等)を設定する。具体的には、判定者は、上位計算機6に対して処置データの入力操作を行うことにより、巻き形状の修正を行う必要があると判定した鋼帯コイルに対して設定する処置工程の内容を指定できる。 In addition, when the judgment result data of the division to which the treatment process for correcting the winding shape is applied among the three stages or four stages or more is output, the judge shall use this judgment result data. Then, for the steel strip coil, a treatment process that is not included in the originally scheduled manufacturing plan (addition of a process, partial change of the originally scheduled process during the manufacturing plan, etc.) is set. Specifically, the judge inputs treatment data to the host computer 6, thereby specifying the details of the treatment process to be set for the steel strip coil determined to require modification of the winding shape. Can be specified.

本実施形態の巻き形状判定方法では、巻き形状判定モデルへの入力データとして、鋼帯コイルの巻き形状の画像データと、鋼帯コイルの品質基準データとを組み合わせて用いている。このようにすることで、鋼帯コイルの巻き形状が同様であっても、鋼帯コイルの製品規格、形状または重量、出荷先、巻き形状の判定が行われた後の鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程等に応じて、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かを、自動的かつ的確に判定できる。 In the winding shape determination method of the present embodiment, image data of the winding shape of the steel strip coil and quality standard data of the steel strip coil are used in combination as input data to the winding shape determination model. By doing so, even if the winding shape of the steel strip coil is the same, the steel strip coil after the product standard, shape or weight, shipping destination, and winding shape of the steel strip coil is determined is the final product. It is possible to automatically and accurately determine whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil in the process of being manufactured, depending on the manufacturing processes, etc., that are passed through until the end of the manufacturing process.

例えば、製造途上の鋼帯コイルに観察された耳痛みが軽微であっても、鋼帯コイルの形状または重量によって、この鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する各製造工程や、最終製品となった後の出荷中に、鋼帯の幅方向端部での亀裂にまで進展することがある。この場合、最終製品になるまでに通過する各製造工程で製造トラブルを生じたり、鋼帯コイルが最終製品となった後実際に使用される時点までに欠陥が生じて、各種製品規格等の品質基準を満たすことが出来なくなったりする。または、これとは逆に、製造途上の鋼帯コイルに観察された耳痛みが軽微であれば、この鋼帯コイルが最終製品になるまでにさらに通過する各製造工程の種類や順序によっては、鋼帯コイルの巻き形状が矯正されて改善することもある。すなわち、鋼帯コイルに観察された耳痛みが同程度であっても、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かの判断は、鋼帯コイルの製品規格、形状または重量、出荷先、巻き形状の判定が行われた後の鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程等に応じて変わってくる。 For example, even if the ear pain observed in the steel strip coil during manufacturing is minor, the shape or weight of the steel strip coil may affect the manufacturing processes that the steel strip coil passes through before it becomes the final product, and the final product. Cracks may develop at the ends of the steel strip in the width direction during shipping after it has become. In this case, manufacturing troubles occur in each manufacturing process that goes through until the final product is made, and defects occur before the steel strip coil is actually used after it is made into the final product. You may not be able to meet the standards. Or, conversely, if the ear pain observed in the steel strip coil during manufacture is minor, depending on the type and sequence of further manufacturing steps that the steel strip coil undergoes before it becomes the final product, In some cases, the winding shape of the steel strip coil is corrected and improved. That is, even if the earache observed in the steel strip coil is of the same degree, the winding shape of the steel strip coil during production is necessary to ensure that the steel strip coil satisfies the predetermined quality standards after the steel strip coil becomes the final product. The determination of whether or not it is necessary to modify the steel strip coil is passed until the steel strip coil becomes the final product after the product standard, shape or weight, shipping destination, and winding shape have been determined. It varies depending on the manufacturing process.

本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法では、製造途上の鋼帯コイルに観察された耳痛みが同程度であっても、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、この鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かを、上述の各種条件に応じて、自動的かつ的確に判定できる。 In the winding shape determination method of the steel strip coil of the present embodiment, even if the ear pain observed in the steel strip coil during manufacturing is the same, the steel strip coil satisfies the predetermined quality standard after becoming the final product. Therefore, it is possible to automatically and accurately determine whether or not it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil according to the various conditions described above.

以下では、巻き形状判定モデルから出力される判定結果データが、「合格」または「不合格」の2区分で出力される場合について説明する。
<鋼帯コイルの製造方法>
上述の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって、巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルから「合格」の判定結果データが出力された場合は、上述のとおり、判定者によって上位計算機6に入力される次工程指示情報を受けて、鋼帯コイルは、当初予定されていた製造計画に従って次工程または出荷工程に搬送される。このようにして、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たす鋼帯コイルが製造される。
A case will be described below in which the determination result data output from the winding shape determination model is output in two categories of "accepted" and "failed".
<Manufacturing method of steel strip coil>
When the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1 outputs the determination result data of "accepted" by the winding shape determination method of the steel strip coil described above, the determination result data is input to the host computer 6 by the determiner as described above. After receiving the next process instruction information, the steel strip coil is transported to the next process or the shipping process according to the originally scheduled manufacturing plan. In this way, a steel strip coil that satisfies a predetermined quality standard is manufactured after the steel strip coil has become a final product.

また、上述の鋼帯コイルの巻き形状判定方法において、巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルから「不合格」の判定結果データが出力された場合は、上述のとおり、判定者によって上位計算機6に入力される処置データを受けて、鋼帯コイルに対し、当初予定されていた製造計画には含まれない処置工程が設定される。処置工程の内容は、判定者が、判定結果データとともに出力される鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データを参照して、設定すべき処置工程の内容を判断することによって指定される。この場合も、判定者は、巻き形状判定部1から2区分で出力される判定結果データに基づいて、「不合格」の判定結果データが出力された鋼帯コイルに対して、巻き形状の修正を行う処置データを設定すればよい。よって、判定者は、必ずしも二次判定を行う必要が無く、上述の従来の鋼帯コイルの巻き形状判定方法のような、一次判定および二次判定からなる2段階の判定を、一段階に簡略化でき、判定者による一段階の判定で鋼帯コイルに適切な処置工程を設定することが可能となる。このようにして、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状が修正され、修正鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たす鋼帯コイルが製造される。 Further, in the winding shape determination method of the steel strip coil described above, when the determination result data of "fail" is output from the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1, as described above, the determination person , a treatment process not included in the originally scheduled manufacturing plan is set for the steel strip coil. For the content of the treatment process, the judge refers to the image data of the winding shape of the steel strip coil and the quality standard data of the steel strip coil output together with the judgment result data, and judges the content of the treatment process to be set. Specified by In this case also, the judge corrects the winding shape for the steel strip coil for which the judgment result data of "fail" is output based on the judgment result data output in two categories from the winding shape judgment unit 1. It suffices to set the treatment data for performing Therefore, the judge does not necessarily need to make the secondary judgment, and the two-stage judgment consisting of the primary judgment and the secondary judgment like the above-described conventional steel strip coil winding shape judgment method can be simplified to one step. It is possible to set an appropriate treatment process for the steel strip coil by one-step judgment by the judge. In this way, the winding shape of the steel strip coil being manufactured is corrected, and after the modified steel strip coil is the final product, a steel strip coil that satisfies a predetermined quality standard is manufactured.

このように、本実施形態の鋼帯コイルの製造方法では、鋼帯コイルの巻き形状の画像データと、鋼帯コイルの品質基準データとを組み合わせて、巻き形状判定モデルに入力し、鋼帯コイルの巻き形状を判定することによって、鋼帯コイルの製造計画を適切に変更して、鋼帯コイルの巻き形状を修正できる。
<鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法>
本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法は、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かの判定を、自動的に行うための巻き形状判定モデルを生成するものである。
As described above, in the steel strip coil manufacturing method of the present embodiment, the image data of the winding shape of the steel strip coil and the quality standard data of the steel strip coil are combined and input to the winding shape determination model to obtain the steel strip coil. By determining the winding shape of the steel strip coil, the manufacturing plan of the steel strip coil can be changed appropriately to modify the winding shape of the steel strip coil.
<Method for Generating Winding Shape Determination Model of Steel Strip Coil>
The method of generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to the present embodiment corrects the winding shape of a steel strip coil in the process of being manufactured in order to satisfy a predetermined quality standard after the steel strip coil has become a final product. It is to generate a winding shape determination model for automatically determining whether or not it is necessary to perform

図7に、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法の流れ、および本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法を実行する、巻き形状判定モデル生成部3の構成を、模式的に示す。巻き形状判定モデル生成部3は、汎用コンピュータ等からなり、図7に示すように、データベース部31および機械学習部32を備えている。
・判定実績データベース
本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法では、まず、鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う必要があるか否かの判定が行われる際に、鋼帯コイルの巻き形状の画像データ、鋼帯コイルの品質基準データ、および上記判定の結果に関する判定結果データを含むデータセットを取得する。そして、この判定が行われる毎に取得されるデータセットを蓄積して、データベース部31内に判定実績データベースを形成する。
FIG. 7 shows the flow of the steel strip coil winding shape determination model generation method of the present embodiment, and the winding shape determination model generation unit 3 that executes the steel strip coil winding shape determination model generation method of the present embodiment. The configuration is shown schematically. The winding shape determination model generation unit 3 is composed of a general-purpose computer or the like, and includes a database unit 31 and a machine learning unit 32 as shown in FIG.
Judgment result database In the method of generating a winding shape judgment model for a steel strip coil according to the present embodiment, first, in order to satisfy a predetermined quality standard after the steel strip coil is a final product, a steel strip in the process of production When it is determined whether or not it is necessary to correct the winding shape of the coil, the image data of the winding shape of the steel strip coil, the quality standard data of the steel strip coil, and the judgment result data regarding the result of the above judgment are used. Get the containing dataset. Then, a data set obtained each time this determination is made is accumulated to form a determination result database in the database unit 31 .

具体的には、判定実績データベースは、次のようにして形成される。まず、判定者の目視等による一次判定により「合格」と判定されたもの、および判定者の目視等による一次判定により「不合格」と判定されたが、この判定結果に基づいて二次判定の判定者が二次判定を行って「合格」と判定されたものを、「最終合格」の判定結果データとする。また、判定者の目視等による一次判定により「不合格」と判定され、この判定結果に基づいて二次判定の判定者が二次判定を行って「不合格」と判定されたものを、「最終不合格」の判定結果データとする。 Specifically, the determination record database is formed as follows. First, those that were judged to be “passed” by the primary judgment by the judge’s visual inspection, etc., and those that were judged to be “failed” by the primary judgment by the judge’s visual observation, etc., were judged to be “failed” by the primary judgment by the judge’s visual observation, etc. The judgment result data of "final pass" is defined as "accepted" by the judging person through the secondary judgment. In addition, if it is judged as "failed" by the primary judgment by the judge's visual observation, etc., and the second judgment is made by the judge of the second judgment based on this judgment result, and it is judged to be "failed" "Final rejection" judgment result data.

そして、図7に示すように、巻き形状判定モデル生成部3は、上述の判定が行われる毎に、鋼帯コイルの巻き形状の画像データ、鋼帯コイルの品質基準データ、および「最終合格」または「最終不合格」の判定結果データを含むデータセットを取得する。そして、上述の判定が行われる毎に取得されるデータセットを蓄積して、データベース部31内に判定実績データベースを形成する。 Then, as shown in FIG. 7, the winding shape determination model generating unit 3 generates the image data of the winding shape of the steel strip coil, the quality standard data of the steel strip coil, and the "final pass" each time the above-described determination is performed. Alternatively, obtain a data set that includes the judgment result data of "final failure". Then, a data set acquired each time the above-described determination is performed is accumulated to form a determination result database in the database unit 31 .

判定実績データベースの各データセットに含まれる、鋼帯コイルの画像データは、鋼帯コイルの巻き形状の判定が行われる製造工程で上述のようにして取得されて上位計算機6(図5を参照)に送信されたものが用いられる。また、判定実績データベースの各データセットに含まれる、鋼帯コイルの品質基準データは、上述のとおり、上位計算機6に予め格納され、上位計算機6により特定されたものが用いられる。 The image data of the steel strip coil included in each data set of the determination result database is acquired as described above in the manufacturing process in which the winding shape of the steel strip coil is determined, and is stored in the host computer 6 (see FIG. 5). is used. As described above, the steel strip coil quality standard data contained in each data set of the determination record database is stored in advance in the host computer 6 and specified by the host computer 6 is used.

判定実績データベースは、巻き形状判定モデル生成部3のデータベース部31内に代えて、上位計算機6内に格納するようにしてもよい。この場合、巻き形状判定モデル生成部3は、必要時に上位計算機6との間でデータの送受信を行うことで、上位計算機6内に格納された判定実績データベースにアクセスするようにする。 The determination result database may be stored in the host computer 6 instead of the database section 31 of the winding shape determination model generation section 3 . In this case, the winding shape determination model generation unit 3 accesses the determination result database stored in the host computer 6 by transmitting and receiving data to and from the host computer 6 when necessary.

データベース部31内の判定実績データベースには、鋼帯コイルの製品規格、形状または重量、出荷先、および巻き形状の判定が行われた鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程が共通する鋼帯コイルの種類毎に、50組以上のデータセットを蓄積することが好ましい。このようにすると、後述する機械学習を適切に行うことができる。データベース部31内の判定実績データベースに蓄積されるデータセット数は、より好ましくは100組以上、さらに好ましくは500組以上である。また、鋼帯コイルの巻き形状の判定を行う製造工程毎に、2000組以上のデータセットを蓄積することが好ましい。 In the determination result database in the database unit 31, the product standard, shape or weight of the steel strip coil, shipping destination, and the manufacturing process that the steel strip coil that has been determined for the winding shape passes through until it becomes the final product is common. It is preferable to accumulate 50 or more data sets for each type of steel strip coil used. In this way, machine learning, which will be described later, can be performed appropriately. The number of data sets accumulated in the determination result database in the database unit 31 is more preferably 100 sets or more, and still more preferably 500 sets or more. In addition, it is preferable to accumulate 2000 or more sets of data sets for each manufacturing process in which the winding shape of the steel strip coil is determined.

また、データベース部31内の判定実績データベースに蓄積されるデータセットのうち、鋼帯コイルの巻き形状の画像データに対しては、必要に応じてスクリーニングを行い、不鮮明な画像データを取り除くようにしてもよい。このようにすると、判定実績データベースに蓄積されるデータセットから、信頼性の低いデータが除外されて、後述する機械学習を適切に行うことができる。 In addition, among the data sets accumulated in the determination result database in the database unit 31, the image data of the winding shape of the steel strip coil is screened as necessary to remove unclear image data. good too. In this way, data with low reliability is excluded from the data set accumulated in the determination result database, and machine learning, which will be described later, can be performed appropriately.

また、データベース部31内の判定実績データベースに蓄積されるデータセット数に、一定の上限を設け、この範囲内で判定実績データベースに蓄積されるデータセットを適宜更新するようにしてもよい。 Further, a certain upper limit may be set for the number of data sets accumulated in the judgment result database in the database unit 31, and the data sets accumulated in the judgment result database may be appropriately updated within this range.

さらに、図7に示すように、巻き形状判定モデル生成部3の機械学習部32は、データベース部31に蓄積された判定実績データベースを用いて機械学習を行うことにより、画像データおよび品質基準データを入力すると、この入力値に対応して判定結果データを出力する巻き形状判定モデルを生成する。 Furthermore, as shown in FIG. 7, the machine learning unit 32 of the winding shape determination model generation unit 3 performs machine learning using the determination result database accumulated in the database unit 31 to obtain the image data and the quality standard data. When input, a winding shape determination model is generated that outputs determination result data corresponding to this input value.

機械学習部32によって行われる機械学習は、この機械学習によって生成される巻き形状判定モデルから、実用上十分な判定精度を有する判定結果データを出力可能とするものであれば、どのような機械学習モデルを用いてもよい。例えば、機械学習で一般的に用いられるニューラルネットワーク(深層学習、畳み込みニューラルネットワーク等を含む)、決定木学習、ランダムフォレスト、サポートベクター回帰等を用いることができる。また、複数の学習モデルを組み合わせたアンサンブルモデルを用いてもよい。また、k-近傍法やロジスティック回帰等の分類モデルを用いてもよい。ただし、鋼帯コイルの巻き形状の画像データを入力とするため、画像認識の機能に優れ、ネットワーク構造に畳込み層とプーリング層とを含む、畳み込みニューラルネットワークの手法を用いるのが好ましい。画像データが有する特徴量を抽出する能力に優れ、耳痛みやテレスコープなどの巻き形状を識別させるのが容易になるからである。
(第二実施形態)
以下、本発明の第二実施形態の鋼帯コイルの処置工程設定方法について説明する。
<鋼帯コイルの処置工程設定方法>
本実施形態の鋼帯コイルの処置工程設定方法は、第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって、巻き形状の修正が必要と判定された鋼帯コイルに対し、この巻き形状を修正して品質基準を満たすようにするために適用するべき処置工程を自動的に設定するものである。
The machine learning performed by the machine learning unit 32 is any machine learning that can output determination result data having practically sufficient determination accuracy from the winding shape determination model generated by this machine learning. A model may be used. For example, neural networks generally used in machine learning (including deep learning, convolutional neural networks, etc.), decision tree learning, random forest, support vector regression, etc. can be used. Also, an ensemble model combining a plurality of learning models may be used. Classification models such as the k-neighborhood method and logistic regression may also be used. However, since the image data of the winding shape of the steel strip coil is used as input, it is preferable to use the convolutional neural network method, which has an excellent image recognition function and includes a convolutional layer and a pooling layer in the network structure. This is because the ability to extract feature amounts from image data is excellent, and it becomes easy to identify ear pain, telescope, and other winding shapes.
(Second embodiment)
Hereinafter, a method for setting treatment steps for a steel strip coil according to a second embodiment of the present invention will be described.
<How to set the treatment process for the steel strip coil>
The steel strip coil treatment process setting method of the present embodiment corrects the winding shape of the steel strip coil for which it is determined that the winding shape needs to be corrected by the steel strip coil winding shape determination method of the first embodiment. It automatically sets the action steps to be applied to bring the product to meet quality standards.

図8に、本実施形態の鋼帯コイルの処置工程設定方法の流れを示す。 FIG. 8 shows the flow of the steel strip coil treatment process setting method according to the present embodiment.

図8に示すように、本実施形態の鋼帯コイルの処置工程設定方法では、第一実施形態の巻き形状判定方法において、巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルから「合格」の判定結果データが出力された場合は、当初予定されていた製造計画に従って、鋼帯コイルが次工程または出荷工程に搬送される。 As shown in FIG. 8, in the steel strip coil treatment process setting method of the present embodiment, in the winding shape determination method of the first embodiment, the determination result data of "pass" from the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1 is output, the steel strip coil is conveyed to the next process or shipping process according to the originally scheduled manufacturing plan.

一方、巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルから「不合格」の判定結果データが出力された場合は、この判定結果データが処置データ設定部5に送信される。処置データ設定部5は、この判定結果データを受信すると、「不合格」の判定結果データに対応する鋼帯コイルの画像データおよび品質基準データを、上位計算機6から取得する。そして、処置データ設定部5は、鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う処置工程の内容に関する処置データを、処置データ設定部5内に形成される処置実績データベース(具体的には後述する)から検索する。 On the other hand, when the winding shape determination model of the winding shape determining unit 1 outputs “failed” determination result data, this determination result data is sent to the treatment data setting unit 5 . Upon receiving the determination result data, the treatment data setting unit 5 acquires from the host computer 6 the image data and the quality standard data of the steel strip coil corresponding to the “failed” determination result data. Then, the treatment data setting unit 5 obtains treatment data relating to the content of the treatment process for correcting the winding shape of the steel strip coil from a treatment performance database (specifically described later) formed in the treatment data setting unit 5. search for.

具体的には、処置データ設定部5は、判定対象となった鋼帯コイルの画像データおよび品質基準データを、処置実績データベースに蓄積されているデータセットに含まれる画像データおよび品質基準データと比較対照して、類似度が最も高い画像データおよび品質基準データを含むデータセットを検索する。 Specifically, the treatment data setting unit 5 compares the image data and quality standard data of the steel strip coil to be determined with the image data and quality standard data included in the data set accumulated in the treatment record database. In contrast, search the data set containing the image data and quality reference data with the highest degree of similarity.

類似度とは、比較対照される画像データおよび品質基準データがどれだけ類似しているかを数値化したものであり、具体的には距離情報や相関係数等である。類似度の評価には、種々の手法を用いることができる。例えば、比較対照される画像データの対応する各画素における輝度値、または比較対照される品質基準データの対応する項目のデータ値の差分二乗和を用いる方法、差分絶対値和を用いる方法、正規化相互相関を用いる方法などを用いることができる。また、類似度の評価方法として、比較対照される画像データまたは品質基準データの特徴点と特徴量とを抽出して特徴点マッチングを行う方法を用いてもよい。あるいは、深層学習によって学習済の一般に利用可能な類似画像検索ツールを用いて、類似度を評価してもよい。 The degree of similarity is a numerical representation of how similar image data and quality reference data to be compared and contrasted are, specifically, distance information, a correlation coefficient, and the like. Various techniques can be used to evaluate similarity. For example, a method using the sum of squared differences of the luminance value of each corresponding pixel of the image data to be compared or the data value of the corresponding item of the quality standard data to be compared, a method using the sum of absolute differences, normalization A method using cross-correlation or the like can be used. Further, as a similarity evaluation method, a method of performing feature point matching by extracting feature points and feature amounts of image data or quality reference data to be compared and contrasted may be used. Alternatively, the degree of similarity may be evaluated using a commonly available similar image search tool that has been trained by deep learning.

本実施形態における類似度も、「不合格」の判定結果データに対応する鋼帯コイルの画像データまたは品質基準データと、処置実績データベース中の画像データまたは品質基準データとの距離情報や相関係数等を用いることによって、評価できる。品質基準データが数値情報でなく文字情報である場合は、文字情報を数値情報に変換して、類似度を算出してもよい。 The similarity in the present embodiment is also the distance information and the correlation coefficient between the image data or quality standard data of the steel strip coil corresponding to the "fail" determination result data and the image data or quality standard data in the treatment record database. Etc. can be used for evaluation. If the quality standard data is character information instead of numerical information, the similarity may be calculated by converting the character information into numerical information.

そして、処置実績データベースから上述のようにして検索されたデータセットに含まれる処置データに基づいて、「不合格」の判定結果データに対応する鋼帯コイルに対し、巻き形状の修正を行う処置工程を設定する。
・処置実績データベース
処置実績データベースは、次のようにして形成される。まず、上述の鋼帯コイルの巻き形状判定方法において、巻き形状判定モデルから「不合格」の判定結果データが出力され、この判定結果データに基づいて判定者が二次判定を行って「不合格」と判定されたものを、「最終不合格」とする。そして、判定者は、「最終不合格」と判定した鋼帯コイルに対して、巻き形状の修正を行う処置工程の内容を、判定結果データとともに出力される鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データを参照して判断し、設定する。
Then, based on the treatment data included in the data set retrieved from the treatment record database as described above, the winding shape is corrected for the steel strip coil corresponding to the "failed" judgment result data. set.
- Treatment results database The treatment results database is formed as follows. First, in the winding shape determination method of the steel strip coil described above, the winding shape determination model outputs the determination result data of "failed", and the judge makes a secondary determination based on this determination result data to make a "failed" determination. ” is regarded as “final rejection”. Then, for the steel strip coil judged to be "finally rejected", the judge provides the content of the treatment process for correcting the winding shape together with the judgment result data, the output image data of the winding shape of the steel strip coil, and Determine and set with reference to the quality standard data of the steel strip coil.

このように、巻き形状が「最終不合格」とされた鋼帯コイルに対して、判定者によって処置工程の設定が行われる毎に、この鋼帯コイルの巻き形状の画像データ、鋼帯コイルの品質基準データ、および判定者により設定された処置工程の内容に関する処置データを含むデータセットが取得され、このデータセットが蓄積されることによって、処置実績データベースが形成される。 In this way, every time the judging person sets the treatment process for a steel strip coil whose winding shape is "finally rejected", the image data of the winding shape of the steel strip coil and the image data of the steel strip coil A data set including quality standard data and treatment data relating to the content of the treatment process set by the judge is acquired, and a treatment performance database is formed by accumulating this data set.

処置実績データベースに含まれる鋼帯コイルの品質基準データには、鋼帯コイルの製品規格や出荷先等の情報が含まれるため、鋼帯の製品規格の改訂や追加が発生した場合や、新たな出荷先が設定される場合等には、処置実績データベースに蓄積されるデータセットの内容を更新する必要が生じる。特に、鋼帯コイルの品質基準データの中には、比較的短期間で変更されるものもある。 The steel strip coil quality standard data contained in the treatment record database includes information such as steel strip product standards and shipping destinations. When a shipping destination is set, it becomes necessary to update the contents of the data set accumulated in the treatment record database. In particular, some quality standard data for steel strip coils change in a relatively short period of time.

このように、データセットの内容を更新する必要が生じる場合は、後述する第三実施形態のように、巻き形状判定モデルによって判定結果データとともに処置データも出力する構成では、データセットを更新する度に巻き形状判定モデルの機械学習をやり直す必要が生じてしまう。そこで、本実施形態では、巻き形状判定モデルを生成する際に、このような処置実績データベースを含まずに生成しておき、これとは別に生成した処置実績データベースを用いて、処置工程を設定するようにしている。 As described above, when it is necessary to update the contents of the data set, in a configuration in which treatment data is output together with the determination result data by the winding shape determination model, as in the third embodiment described later, each time the data set is updated, Therefore, it becomes necessary to redo the machine learning of the winding shape determination model. Therefore, in the present embodiment, when the winding shape determination model is generated, it is generated without including such a treatment result database, and the treatment process is set using the treatment result database generated separately from this. I'm trying

さらに、処置情報データベースは、鋼帯コイルの製品規格、形状または重量、出荷先、通過する製造工程等の属性情報が近いグループに分類(クラスタリングともいう)して、このグループ毎に処置情報データベースを生成するようにしてもよい。これらの属性情報や処置データ等は、文字情報であってもよく、予め割り当てられた数値や符号などの形式で処置実績データベースに蓄積するようにしてもよい。
・処置データ
巻き形状が「最終不合格」とされた鋼帯コイルに対して設定された処置工程の内容に関する処置データとは、当初予定されていた製造計画には含まれない、鋼帯コイルの巻き形状の修正を行う処置工程の内容を設定するためのデータである。具体的には、処置データは、例えば、鋼帯コイルの巻き直しを行うリコイル工程の内容を指定するデータ、鋼帯の板幅端部を切り落とすトリミング工程の内容を指定するデータ、鋼帯コイルの長手方向の一部を切断して除去する切断工程の内容を指定するデータ等である。このように、処置データは、当初予定されていた製造工程には含まれない、追加工程の内容を設定するための符号、数値等とすることができる。
Further, the treatment information database is classified (also called clustering) into groups having similar attribute information such as the product standard, shape or weight of the steel strip coil, the shipping destination, and the manufacturing process to be passed through, and the treatment information database is created for each group. may be generated. These attribute information, treatment data, and the like may be character information, or may be stored in the treatment record database in the form of numerical values or codes assigned in advance.
・Treatment data The treatment data related to the contents of the treatment process set for the steel strip coil whose winding shape was "finally rejected" refers to the steel strip coil that is not included in the originally planned manufacturing plan. This is data for setting the content of the treatment process for correcting the winding shape. Specifically, the treatment data includes, for example, data specifying the content of the recoil process for rewinding the steel strip coil, data specifying the content of the trimming process for cutting off the width end of the steel strip, It is data etc. which designates the content of the cutting process which cut|disconnects and removes a part of longitudinal direction. In this way, the treatment data can be codes, numerical values, etc. for setting the details of the additional steps that are not included in the initially planned manufacturing steps.

また、処置データの内容は、必ずしも当初予定されていた製造計画に含まれない追加工程を新たに設定するものに限られず、当初予定されていた製造計画中の工程において、その一部を追加、変更等するものであってもよい。例えば、熱延ラインの終端部に設けられる巻取機で巻かれた熱延コイルの巻き形状を判定する場合に、当初予定されていた製造計画では、次の酸洗ラインでは鋼帯の板幅端部を切り落とすトリミング工程を行わないように生産指示が行われているとする。このような場合に、酸洗ライン内のトリミング装置を用いて、鋼帯のトリミング工程を実行する生産指示を追加する場合も、処置工程に含めてよい。すなわち、処置データには、当初の生産計画において特定の処置を実行するか否かが予め設定されていたのに対して、鋼帯コイルの巻き形状を判定することにより、その設定を変更する場合を含むものとする。
(第三実施形態)
以下、本発明の第三実施形態の鋼帯コイルの鋼帯コイルの巻き形状判定方法および巻き形状判定モデルの生成方法について説明する。
<鋼帯コイルの巻き形状判定方法>
図9に、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法の流れを示す。
In addition, the content of the treatment data is not necessarily limited to newly setting additional processes that are not included in the originally scheduled manufacturing plan. It may be changed or the like. For example, when judging the winding shape of a hot-rolled coil wound by a winder installed at the end of a hot-rolling line, the initially planned manufacturing plan states that the width of the steel strip in the next pickling line is Suppose that the production instruction is given not to perform the trimming process for cutting off the ends. In such a case, the treatment process may also include the addition of a production instruction to perform the strip trimming process using the trimming device in the pickling line. That is, in the treatment data, whether or not to execute a specific treatment in the initial production plan was set in advance. shall include
(Third embodiment)
A method for determining the winding shape of the steel strip coil and a method for generating the winding shape determination model of the steel strip coil according to the third embodiment of the present invention will be described below.
<How to determine the winding shape of the steel strip coil>
FIG. 9 shows the flow of the method for determining the winding shape of the steel strip coil according to the present embodiment.

図9に示すように、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法では、第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法と同様に、巻き形状判定部2は、判定対象となる鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび鋼帯コイルの品質基準データを上位計算機6から受信し、巻き形状判定部2に予め格納された巻き形状判定モデルに入力する。この入力値に対応して、巻き形状判定モデルから、鋼帯コイルの巻き形状が最終製品となった後に所定の品質基準を満たすか否かの判定の結果に関する判定結果データを出力する。 As shown in FIG. 9, in the steel strip coil winding shape determination method of the present embodiment, similarly to the steel strip coil winding shape determination method of the first embodiment, the winding shape determination unit 2 determines the steel to be determined. The image data of the winding shape of the strip coil and the quality standard data of the steel strip coil are received from the host computer 6 and input to the winding shape determination model stored in advance in the winding shape determination unit 2 . In response to this input value, the winding shape determination model outputs determination result data relating to the result of determination as to whether or not the winding shape of the steel strip coil satisfies a predetermined quality standard after the final product.

本実施形態では、巻き形状判定モデルはさらに、巻き形状が上述の品質基準を満たさないとの判定結果データを出力した鋼帯コイルに対し、巻き形状を修正する処置工程の内容に関する処置データを生成して出力する。このように、本実施形態では、巻き形状判定モデルからの出力値として、判定結果データに加えて、巻き形状が上述の品質基準を満たさないと判定された鋼帯コイルに対する処置工程の内容に関する処置データが含まれる点が、第一実施形態と相違する。このような巻き形状判定モデルは、次のようにして生成される。
<鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法>
本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法は、第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法に、第二実施形態の鋼帯コイルの処置工程設定方法を組み合わせたものである。つまり、画像データおよび品質基準データを巻き形状判定モデルに入力すると、判定結果データを出力するとともに、巻き形状の修正が必要と判定される場合にはさらに処置データを出力するような、巻き形状判定モデルを生成する。
In the present embodiment, the winding shape determination model further generates treatment data relating to the content of the treatment process for correcting the winding shape for the steel strip coil for which the determination result data indicating that the winding shape does not meet the quality standards described above is output. and output. As described above, in this embodiment, in addition to determination result data, as output values from the winding shape determination model, measures regarding the content of the treatment process for the steel strip coil whose winding shape has been determined not to satisfy the above-described quality standards The difference from the first embodiment is that data is included. Such a winding shape determination model is generated as follows.
<Method for Generating Winding Shape Determination Model of Steel Strip Coil>
The steel strip coil winding shape determination model generation method of the present embodiment combines the steel strip coil winding shape determination model generation method of the first embodiment with the steel strip coil treatment process setting method of the second embodiment. It is a thing. That is, when the image data and the quality standard data are input to the winding shape determination model, the winding shape determination model outputs the determination result data and further outputs the treatment data when it is determined that the winding shape needs to be corrected. Generate a model.

図10に、本実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法の流れを示す。図10に示すように、本実施形態では、第一の実施形態と同様に、巻き形状判定モデル生成部4は、判定者の目視等による一次判定の結果に基づいて二次判定の判定者により二次判定が行われる毎に、鋼帯コイルの巻き形状の画像データ、鋼帯コイルの品質基準データ、および「最終合格」または「最終不合格」の判定結果データを含むデータセットを取得する。そして、上述の判定が行われる毎に取得されるデータセットを蓄積して、データベース部41内に判定実績データベースを形成する。また、第一の実施形態の巻き形状判定モデルの生成方法により生成された巻き形状判定モデルから出力される、「最終合格」または「最終不合格」の判定結果データを取得して、データベース部41内に判定実績データベースを形成してもよい。 FIG. 10 shows the flow of the method for generating the winding shape determination model of the steel strip coil according to the present embodiment. As shown in FIG. 10, in the present embodiment, similarly to the first embodiment, the winding shape determination model generation unit 4 generates a Each time the secondary judgment is performed, a data set is obtained that includes image data of the winding shape of the steel strip coil, quality standard data of the steel strip coil, and judgment result data of "final pass" or "final rejection". Then, a data set acquired each time the above-described determination is performed is accumulated to form a determination result database in the database unit 41 . In addition, the database unit 41 obtains the determination result data of “final pass” or “final rejection” output from the winding shape determination model generated by the winding shape determination model generation method of the first embodiment. A determination performance database may be formed within the .

本実施形態ではさらに、上記で「最終不合格」とされた鋼帯コイルに対し、処置工程設定者によって処置工程の設定が行われる度に、鋼帯コイルの巻き形状の画像データ、鋼帯コイルの品質基準データ、および処置工程の内容に関する処置データを含むデータセットを取得する。そして、処置工程の設定が行われる毎に取得されるデータセットを蓄積して、データベース部41内に処置実績データベースを形成する。 Further, in the present embodiment, every time the treatment process setting person sets the treatment process for the steel strip coil that has been determined to be "finally rejected", the image data of the winding shape of the steel strip coil, the steel strip coil A data set is obtained that includes quality criteria data for the process and treatment data for the content of the treatment process. Then, a data set acquired each time a treatment process is set is accumulated to form a treatment record database in the database unit 41 .

具体的には、処置実績データベースに蓄積されるデータセットに含まれる処置データは、次のようにして取得される。判定者の目視等による一次判定の結果に基づいて二次判定の判定者により「最終不合格」とされた鋼帯コイルに対しては、処置工程設定者が処置工程を設定することにより処置データが取得される。また、第一実施形態に記載された巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルから、「最終不合格」の判定結果データが出力された鋼帯コイルに対して、処置工程設定者が処置工程を設定することにより処置データが取得される。具体的には、処置工程設定者は、図5に示す上位計算機6に対して、処置工程を設定する指示データを送信することにより、上位計算機6に設定され、さらに巻き形状判定モデル生成部4のデータベース部41に処置データとして蓄積される。この処置データを、データベース部41に格納される処置実績データベースに用いる。ここで、処置工程設定者は、二次判定を行う判定者と同じ者でもよく、二次判定の判定者と異なる者でもよい。ただし、処置工程の設定は、鋼帯コイルの生産計画に影響を与えるため、処置工程設定者は、二次判定を行う判定者と同じ工場に所属する管理者等、生産工程全体に基づく総合的判断および決定を行うことができる者であることが好ましい。 Specifically, the treatment data included in the data set accumulated in the treatment record database is obtained as follows. For steel strip coils that have been determined to be "finally rejected" by the judge of the secondary judgment based on the result of the primary judgment by the judge's visual observation, etc., the treatment process setter sets the treatment process, and the treatment data is obtained. In addition, the treatment process setting person performs the treatment process for the steel strip coil for which the determination result data of "final rejection" is output from the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1 described in the first embodiment. Treatment data is acquired by setting. Specifically, the person who sets the treatment process is set in the host computer 6 by transmitting instruction data for setting the treatment process to the host computer 6 shown in FIG. is stored as treatment data in the database unit 41 of the. This treatment data is used for the treatment record database stored in the database unit 41 . Here, the treatment process setter may be the same person as the judge who performs the secondary judgment, or may be a person different from the judge who makes the secondary judgment. However, since the setting of the treatment process affects the production plan of steel strip coils, A person who is capable of making judgments and decisions is preferred.

そして、図10に示すように、巻き形状判定モデル生成部4の機械学習部42は、データベース部41に蓄積された判定実績データベースおよび処置実績データベースを用いて機械学習を行うことにより、画像データおよび品質基準データを入力すると、この入力値に対応して、「合格」の判定結果データ、または「不合格」の判定結果データおよびこの「不合格」の判定結果データが出力された鋼帯コイルに対して巻き形状の修正を行うための処置データを出力する巻き形状判定モデルを生成する。 Then, as shown in FIG. 10 , the machine learning unit 42 of the winding shape determination model generation unit 4 performs machine learning using the determination result database and the treatment result database accumulated in the database unit 41 to obtain image data and When the quality standard data is input, the "acceptable" judgment result data, or the "fail" judgment result data and this "fail" judgment result data are output to the steel strip coil corresponding to this input value. A winding shape determination model for outputting treatment data for correcting the winding shape is generated.

判定実績データベースに蓄積されるデータセットに含まれる、判定結果データは、第一実施形態と同様に、鋼帯コイルが一次判定において「合格」とされたものと、二次判定において「不合格」とならなかったものを「合格」とし、判定者が「不合格」と判定したものを「最終不合格」とするデータである。 As in the first embodiment, the determination result data included in the data set accumulated in the determination result database includes the steel strip coils that were "passed" in the primary determination and "failed" in the secondary determination. Data that do not satisfy the criteria are regarded as "accepted", and data judged as "unacceptable" by the judge are regarded as "final unacceptable".

判定実績データベースおよび処置実績データベ-スは、巻き形状判定モデル生成部4のデータベース部41内に代えて、上位計算機6内に格納するようにしてもよい。この場合、巻き形状判定モデル生成部4は、必要時に上位計算機6との間でデータの送受信を行うことで、上位計算機6内に格納された判定実績データベースおよび処置実績データベ-スにアクセスするようにする。 The determination result database and treatment result database may be stored in the host computer 6 instead of the database section 41 of the winding shape determination model generation section 4 . In this case, the winding shape determination model generation unit 4 transmits and receives data to and from the host computer 6 when necessary so as to access the determination result database and treatment result database stored in the host computer 6. to

このとき、巻き形状判定モデルからの処置データの出力は、巻き形状判定モデルから「不合格」の判定結果データが出力される場合に、これとともに行われるようにすればよい。「合格」の判定結果データが出力される場合には、この鋼帯コイルに対して設定すべき処置工程は発生しないためである。 At this time, the output of treatment data from the winding shape determination model may be performed together with the "failed" determination result data output from the winding shape determination model. This is because if the determination result data of "accepted" is output, no treatment process to be set for this steel strip coil occurs.

本実施形態は、以上のようにして巻き形状判定モデルにより出力された処置データに基づいて、鋼帯コイルの処置工程を設定する。具体的には、巻き形状判定部2の巻き形状判定モデルから出力された処置データが、巻き形状判定部2から上位計算機6に送信され、この上位計算機6によって、鋼帯コイルに対して処置工程が設定される。 In this embodiment, the treatment process for the steel strip coil is set based on the treatment data output from the winding shape determination model as described above. Specifically, the treatment data output from the winding shape determination model of the winding shape determination unit 2 is transmitted from the winding shape determination unit 2 to the host computer 6, and the host computer 6 performs the treatment process for the steel strip coil. is set.

本実施形態の鋼帯コイルの処置工程設定方法では、処置実績データベースには、少なくとも鋼帯コイルの品質基準データが含まれるが、判定実績データベースに含まれる品質基準データとは必ずしも一致しなくてもよい。また、処置実績データベースは、表形式のデータベース等とすることができる。 In the steel strip coil treatment process setting method of the present embodiment, the treatment record database includes at least the quality standard data of the steel strip coil, but the quality standard data included in the judgment record database does not necessarily match the quality standard data. good. Further, the treatment record database can be a tabular database or the like.

また、巻き形状判定部2の巻き形状判定モデルから出力される処置データは、新たな製品規格や出荷先等に対応した処置データが処置実績データベースに一定量蓄積されてから用いることが好ましい。 The treatment data output from the winding shape determination model of the winding shape determination unit 2 is preferably used after a certain amount of treatment data corresponding to new product standards, shipping destinations, etc. is accumulated in the treatment record database.

このように、本実施形態では、巻き形状判定モデルから「不合格」の判定結果データを出力された場合、これとともに巻き形状の修正を行う処置工程の内容に関する処置データを出力することができるので、鋼帯コイルの巻き形状不良が発生することによる製造工程の進行遅延を最小限に抑えながら、巻き形状の修正を行う処置工程を適切に実施できる。 As described above, in this embodiment, when the determination result data of "fail" is output from the winding shape determination model, it is possible to output the treatment data related to the details of the treatment process for correcting the winding shape. Therefore, it is possible to appropriately perform the treatment process for correcting the winding shape while minimizing the progress delay of the manufacturing process due to the occurrence of the winding shape defect of the steel strip coil.

本発明の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法、巻き形状判定方法、処置工程設定方法、および鋼帯コイルの製造方法を適用して、鋼帯コイルを実際に製造する試験を行い、本発明の効果を検証した。この結果について、以下に説明する。 By applying the winding shape determination model generation method, the winding shape determination method, the treatment process setting method, and the steel strip coil manufacturing method of the present invention, a test for actually manufacturing a steel strip coil was performed. The effects of the invention have been verified. This result will be explained below.

本実施例の試験では、図7に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法によって、巻き形状判定モデルを生成した。巻き形状判定モデル生成部のデータベース部には、鋼帯コイルの画像データ、鋼帯コイルの品質基準データおよび巻き形状の判定結果データを含むデータセットを蓄積した。鋼帯コイルの画像データとしては、鋼帯コイルの側面の全体が撮影された画像データを用いた。なお、カメラ撮影で直接取得されるカラー画像を、256階調のグレースケール画像に変換して、データベース部31に蓄積することにより、画像データの情報量の圧縮を図った。また、鋼帯コイルの撮影は、鋼帯コイルが秤量機に積載された状態で、この鋼帯コイルの側面に所定位置に十分な照度を与えることのできる照明機器を配置して、所定の位置に固定されたカメラにより撮影して行った。鋼帯コイルの品質基準データとしては、鋼帯コイルの重量を用いた。また、図12に示す従来の巻き形状判定方法において、判定者の目視等による一次判定により鋼帯コイルの耳痛みに不良がなく「合格」と判定されたもの、および判定者の目視等による一次判定により「不合格」と判定されたが、この判定結果に基づいて二次判定の判定者が二次判定を行って「合格」とされたものを、「最終合格」の判定結果データとした。また、判定者の目視等による一次判定により「不合格」と判定され、この判定結果に基づいて二次判定の判定者が二次判定を行って「不合格」と判定されたものを、「最終不合格」の判定結果データとした。そして、巻き形状判定モデルの生成に用いる判定結果データは、このようにして取得された「最終合格」、「最終不合格」を、それぞれ「合格」、「不合格」とする2区分で判定した判定結果データを用いた。 In the test of this example, a winding shape determination model was generated by the method of generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to the first embodiment shown in FIG. A data set including image data of the steel strip coil, quality standard data of the steel strip coil, and determination result data of the winding shape was accumulated in the database section of the winding shape determination model generation section. As the image data of the steel strip coil, image data obtained by photographing the entire side surface of the steel strip coil was used. A color image obtained directly by camera photography is converted into a 256-gradation grayscale image and stored in the database unit 31, thereby compressing the amount of information in the image data. In addition, when photographing a steel strip coil, the steel strip coil is loaded on a weighing machine, and a lighting device capable of providing sufficient illumination is placed on the side of the steel strip coil at a predetermined position. It was taken with a camera fixed to the The weight of the steel strip coil was used as quality standard data for the steel strip coil. Also, in the conventional winding shape determination method shown in FIG. Although it was judged as "failed" by the judgment, the judge of the second judgment made a second judgment based on this judgment result, and the one that was judged to be "passed" was used as the judgment result data of "final pass". . In addition, if it is judged as "failed" by the primary judgment by the judge's visual observation, etc., and the second judgment is made by the judge of the second judgment based on this judgment result, and it is judged to be "failed" It was used as the judgment result data of "Final failure". Then, the determination result data used for generating the winding shape determination model is determined by two categories of "pass" and "failure", respectively, for the "final pass" and "final rejection" obtained in this way. Judgment result data was used.

本試験では、上述のデータセットが、巻き形状判定モデル生成部3のデータベース部31に48組蓄積された段階で、巻き形状判定モデル生成部3の機械学習部32で機械学習を行い、巻き形状判定モデルを生成した。機械学習のアルゴリズムはニューラルネットワークとし、ニューラルネットワークの中間層は3層、ノード数は5個ずつとした。活性化関数にはシグモイド関数を用いた。 In this test, at the stage where 48 sets of the above data sets are accumulated in the database unit 31 of the winding shape determination model generation unit 3, machine learning is performed by the machine learning unit 32 of the winding shape determination model generation unit 3, and the winding shape A judgment model was generated. A neural network was used as the machine learning algorithm, and the neural network had three intermediate layers and five nodes each. A sigmoid function was used as the activation function.

さらに、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法により、巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルから判定結果データを出力した。具体的には、上述のようにして生成した巻き形状判定モデルを、上位計算機6と通信可能なタブレット端末に記憶させ、このタブレット端末を巻き形状判定部1として用いることにより、巻き形状判定モデルから判定結果データを出力した。巻き形状判定モデルに入力される品質基準データとして、鋼帯コイルの重量を、判定対象となる鋼帯コイルのコイル番号に基づいて上位計算機6から取得した。 Furthermore, determination result data was output from the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1 by the winding shape determination method of the steel strip coil of the first embodiment shown in FIG. Specifically, the winding shape determination model generated as described above is stored in a tablet terminal that can communicate with the host computer 6, and by using this tablet terminal as the winding shape determination unit 1, the winding shape determination model The judgment result data was output. As quality standard data to be input to the winding shape determination model, the weight of the steel strip coil was obtained from the host computer 6 based on the coil number of the steel strip coil to be determined.

鋼帯コイルの画像データについては、上記判定実績データベースを形成する際に取得した画像データの撮影時と同じ撮影位置および撮影条件で写真を撮影し、写真データとして巻き形状判定モデルが格納されたタブレット端末からなる巻き形状判定部1に送信した。そして、巻き形状判定部1を構成するタブレット端末で、取得した画像データを256階調のグレースケール画像に変換し、鋼帯コイルの品質基準データとともに、巻き形状判定モデルに入力した。この入力データに基づいて、巻き形状判定モデルから、鋼帯コイルの耳痛みについて、「合格」または「不合格」の判定結果データを出力させ、これをタブレット端末の画面に表示した。なお、タブレット端末で鋼帯コイルのカラー写真を取得してから、巻き形状の判定結果データの表示までの一連の動作は、タブレット端末に設定したソフトウエアにより自動的に行われるようにした。 Regarding the image data of the steel strip coil, photographs were taken at the same shooting position and under the same shooting conditions as the image data acquired when forming the judgment result database, and a tablet in which the winding shape judgment model was stored as the photograph data. It was sent to the winding shape determination unit 1 consisting of a terminal. Then, the obtained image data was converted into a 256-gradation grayscale image by a tablet terminal constituting the winding shape determination unit 1, and input to the winding shape determination model together with the quality standard data of the steel strip coil. Based on this input data, the winding shape determination model was used to output the determination result data of "pass" or "fail" for the earache of the steel strip coil, which was displayed on the screen of the tablet terminal. A series of operations from acquiring a color photograph of the steel strip coil on the tablet terminal to displaying the winding shape determination result data was automatically performed by software set in the tablet terminal.

一方、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法による判定対象とした鋼帯コイルに対して、判定者の目視による鋼帯コイルの耳痛みの判定も同時に行い、上述のタブレット端末に表示された判定結果データと比較した。 On the other hand, for the steel strip coil to be determined by the steel strip coil winding shape determination method of the first embodiment shown in FIG. It was compared with the judgment result data displayed on the tablet terminal.

上述の方法によって、鋼帯コイル20個に対して、巻き形状の判定を行った。この結果、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法により「合格」と判定された16コイルについては、判定者も同様に「合格」と判定した。一方、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法により「不合格」とされた4コイルについては、判定者も「不合格」と判定し、本実施例による合否判定と、判定者による合否判定が一致した。これにより、本発明の鋼帯コイルの巻き形状判定方法では、巻き形状の判定を、判定者による判定と同様の精度で、自動的かつ的確に行えることが確認された。 The winding shape was determined for 20 steel strip coils by the method described above. As a result, the 16 coils that were judged to be "acceptable" by the steel strip coil winding shape judging method of the first embodiment shown in FIG. On the other hand, the four coils that were judged to be "failed" by the steel strip coil winding shape judgment method of the first embodiment shown in FIG. , the pass/fail judgment by the judge was consistent. As a result, it was confirmed that the method for determining the winding shape of the steel strip coil of the present invention can automatically and accurately determine the winding shape with the same accuracy as the determination by the determiner.

本実施例では、上述の実施例1と同様に、図7に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法によって、巻き形状判定モデルを生成した。巻き形状判定モデル生成部のデータベース部には、鋼帯コイルの画像データ、鋼帯コイルの品質基準データおよび巻き形状の判定結果データを含むデータセットを蓄積した。鋼帯コイルの画像データとして、鋼帯コイルの側面の全体が撮影された画像データと、鋼帯コイルの側面を正面から撮影して得られた画像データとの2種類を用いた。前者は主として鋼帯コイルのテレスコープの判定に寄与し、後者は主として鋼帯コイルの耳痛みの判定に寄与する。鋼帯コイルの撮影方法および画像データの情報量の圧縮方法は、実施例1と同様とした。鋼帯コイルの品質基準データとしては、鋼帯コイルの板厚、板幅および重量を用いた。また、図12に示す従来の巻き形状判定方法において、判定者の目視等による一次判定により鋼帯コイルのテレスコープおよび耳痛みのいずれにも不良がなく「合格」と判定されたもの、および判定者の目視等による一次判定により「不合格」と判定されたが、この判定結果に基づいて二次判定の判定者が二次判定を行って「合格」とされたものを、「最終合格」の判定結果データとした。また、判定者の目視等による一次判定により「不合格」と判定され、この判定結果に基づいて二次判定の判定者が二次判定を行って「不合格」と判定されたものを、「最終不合格」の判定結果データとした。そして、巻き形状判定モデルの生成に用いる判定結果データは、このようにして取得された「最終合格」、「最終不合格」を、それぞれ「合格」、「不合格」とする2区分で判定した判定結果データを用いた。 In this example, similarly to Example 1 described above, a winding shape determination model was generated by the method of generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to the first embodiment shown in FIG. A data set including image data of the steel strip coil, quality standard data of the steel strip coil, and determination result data of the winding shape was accumulated in the database section of the winding shape determination model generation section. As the image data of the steel strip coil, two types of image data obtained by photographing the entire side surface of the steel strip coil and image data obtained by photographing the side surface of the steel strip coil from the front were used. The former mainly contributes to the determination of the telescope of the steel strip coil, and the latter mainly contributes to the determination of ear pain of the steel strip coil. The method of photographing the steel strip coil and the method of compressing the amount of information in the image data were the same as in Example 1. As quality standard data for the steel strip coil, the thickness, width and weight of the steel strip coil were used. Also, in the conventional winding shape determination method shown in FIG. Although the primary judgment by the person's visual inspection, etc., was judged to be "failed", the second judge made a secondary judgment based on this judgment result and made a "pass". was used as the judgment result data. In addition, if it is judged as "failed" by the primary judgment by the judge's visual observation, etc., and based on this judgment result, the judge of the second judgment makes a second judgment and judged that it is "failed" It was used as the judgment result data of "Final failure". Then, the determination result data used for generating the winding shape determination model is determined by two categories of "pass" and "failure", respectively, for the "final pass" and "final rejection" obtained in this way. Judgment result data was used.

本実施例では、上述のデータセットが、巻き形状判定モデル生成部3のデータベース部31に100個蓄積された段階で、巻き形状判定モデル生成部3の機械学習部32で機械学習を行い、巻き形状判定モデルを生成した。機械学習のアルゴリズムはニューラルネットワークとし、図11に示すような畳み込みニューラルネットワークを含む構成とした。このとき、鋼帯コイルの側面の全体が撮影された画像データと鋼帯コイルの側面を正面から撮影して得られた画像データをそれぞれ入力する第1入力層に対して、畳み込み層およびプーリング層を各1層ずつ備える畳み込みニューラルネットワークを構成した。なお、プーリング層には最大プーリングを用いた。これにより、それぞれの画像データが有する特徴量が抽出され、全結合層で1次元の配列データに集約されるようにした。一方、第2入力層には、鋼帯コイルの側面の全体が撮影された画像データと鋼帯コイルの側面を正面から撮影して得られた画像データから集約された配列データに加え、品質基準データである鋼帯コイルの板厚、板幅および重量の数値データが入力されるようにして、通常のニューラルネットワークの構造に接続した。このときのニューラルネットワークは、中間層が3層、ノード数は5個ずつとし、活性化関数にはシグモイド関数を用いた。 In the present embodiment, when 100 data sets described above are accumulated in the database unit 31 of the winding shape determination model generation unit 3, the machine learning unit 32 of the winding shape determination model generation unit 3 performs machine learning. A shape judgment model was generated. A neural network was used as a machine learning algorithm, and a configuration including a convolutional neural network as shown in FIG. 11 was used. At this time, the convolution layer and the pooling layer are applied to the first input layer for inputting the image data obtained by photographing the entire side surface of the steel strip coil and the image data obtained by photographing the side surface of the steel strip coil from the front, respectively. constructed a convolutional neural network with one layer each. Maximum pooling was used for the pooling layer. As a result, the feature amount of each image data is extracted and aggregated into one-dimensional array data in the fully connected layer. On the other hand, in the second input layer, in addition to the array data aggregated from the image data obtained by photographing the entire side surface of the steel strip coil and the image data obtained by photographing the side surface of the steel strip coil from the front, the quality standard Numerical data such as the thickness, width and weight of the steel strip coil were input and connected to a general neural network structure. The neural network at this time had three intermediate layers and five nodes each, and a sigmoid function was used as an activation function.

そして、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法により、巻き形状判定部1の巻き形状判定モデルから判定結果データを出力した。すなわち、生成した巻き形状判定モデルを巻き形状判定部1に記憶させ、鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かを判定した。巻き形状判定モデルに入力する鋼帯コイルの巻き形状の画像データは、上記学習用データと同様に、鋼帯コイルの側面の全体が撮影された画像データと鋼帯コイルの側面を正面から撮影して得られた画像データを用いた。また、鋼帯コイルの品質基準データは、判定対象となる鋼帯コイルのコイル番号に基づいて上位計算機から取得し、鋼帯コイルの画像データとともにき形状判定モデルに入力した。この入力データに基づいて、巻き形状判定モデルから、鋼帯コイルのテレスコープおよび耳痛みについて、「合格」または「不合格」の判定結果データを出力させた。 Then, determination result data was output from the winding shape determination model of the winding shape determination unit 1 by the winding shape determination method for the steel strip coil of the first embodiment shown in FIG. That is, the generated winding shape determination model was stored in the winding shape determining unit 1, and it was determined whether or not the winding shape of the steel strip coil needed to be corrected. The image data of the winding shape of the steel strip coil to be input to the winding shape determination model is image data of the entire side surface of the steel strip coil and image data of the side surface of the steel strip coil taken from the front in the same manner as the learning data described above. We used the image data obtained by The quality standard data of the steel strip coil was obtained from the host computer based on the coil number of the steel strip coil to be determined, and input into the winding shape determination model together with the image data of the steel strip coil. Based on this input data, the winding shape determination model was used to output determination result data of "pass" or "fail" for the steel strip coil telescope and ear pain.

一方、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法による判定対象とした鋼帯コイル20個に対して、二次判定の判定者の目視による鋼帯コイルのテレスコープおよび耳痛みの判定も同時に行い、上述の判定結果データと比較した。 On the other hand, for 20 steel strip coils to be determined by the steel strip coil winding shape determination method of the first embodiment shown in FIG. Pain was also evaluated at the same time and compared with the above-described evaluation result data.

上述の方法によって、鋼帯コイル20個に対して、巻き形状の判定を行った。この結果、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法により「合格」と判定された18コイルについては、二次判定の判定者も同様に「合格」と判定した。一方、図4に示す第一実施形態の鋼帯コイルの巻き形状判定方法により「不合格」とされた2コイルについては、二次判定の判定者も、テレスコープまたは耳痛みにより「不合格」と判定し、本実施例による合否判定と、二次判定の判定者による合否判定が一致した。これにより、本発明の鋼帯コイルの巻き形状判定方法では、巻き形状の判定を、二次判定の判定者による判定と同様の精度で、自動的かつ的確に行えることが確認された。 The winding shape was determined for 20 steel strip coils by the method described above. As a result, the 18 coils that were judged to be "acceptable" by the steel strip coil winding shape judging method of the first embodiment shown in FIG. On the other hand, for the two coils that were "failed" by the steel strip coil winding shape determination method of the first embodiment shown in FIG. Thus, the pass/fail judgment according to the present embodiment and the pass/fail judgment by the judge of the secondary judgment coincided. As a result, it was confirmed that the method for determining the winding shape of the steel strip coil of the present invention can automatically and accurately determine the winding shape with the same accuracy as the determination by the person making the secondary determination.

1、2 巻き形状判定部
3、4 巻き形状判定モデル生成部
5 処置データ設定部
31、41 データベース部
32、42 機械学習部
6 上位計算機
71 巻取機
72 バインダ
73 コイルマーカー
74 秤量機
75 巻形状計
76 移載機
C 鋼帯コイル
S 鋼帯
1, 2 winding shape determination unit 3, 4 winding shape determination model generation unit 5 treatment data setting unit 31, 41 database unit 32, 42 machine learning unit 6 host computer 71 winding machine 72 binder 73 coil marker 74 weighing machine 75 winding shape Total 76 Transfer machine C Steel strip coil S Steel strip

Claims (16)

鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定が行われる毎に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準の内容に関する品質基準データと、前記判定の結果に関する判定結果データとを含むデータセットを蓄積して判定実績データベースを形成し、
前記判定実績データベースを用いて機械学習を行うことにより、前記画像データおよび前記品質基準データを入力すると前記判定結果データを出力する巻き形状判定モデルを生成する、鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。
Each time it is determined whether or not it is necessary to modify the winding shape of the steel strip coil during manufacture in order to satisfy a predetermined quality standard after the steel strip coil is a final product, the winding shape is accumulating a data set containing the image data of the above, quality standard data related to the content of the quality standard, and determination result data related to the result of the determination to form a determination result database;
Generating a winding shape determination model for a steel strip coil that generates a winding shape determination model that outputs the determination result data when the image data and the quality standard data are input by performing machine learning using the determination result database. Method.
前記品質基準データは、鋼帯コイルの製品規格に関する情報、鋼帯コイルの形状または重量に関する情報、鋼帯コイルの出荷先に関する情報、および巻き形状の判定が行われた後の前記鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程に関する情報の少なくとも一つを含む、請求項1に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 The quality standard data includes information on the product standard of the steel strip coil, information on the shape or weight of the steel strip coil, information on the shipping destination of the steel strip coil, and information on the steel strip coil after the winding shape has been determined. 2. The method of generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to claim 1, which includes at least one piece of information relating to the manufacturing process through which the final product is produced. 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、請求項1に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to claim 1, wherein the machine learning uses at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression. 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、請求項2に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 3. The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to claim 2, wherein the machine learning uses at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression. 製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび前記鋼帯コイルが最終製品となった後に満たすべき品質基準に関する品質基準データを取得し、
取得した前記画像データおよび前記品質基準データを、請求項1~請求項4のいずれかに記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法によって生成された前記巻き形状判定モデルに入力して前記判定結果データを出力し、
出力した前記判定結果データに基づいて、前記鋼帯コイルが最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状の修正が必要か否かを判定する、鋼帯コイルの巻き形状判定方法。
Acquiring image data of the winding shape of the steel strip coil in the process of manufacture and quality standard data relating to quality standards to be met after the steel strip coil becomes the final product,
The acquired image data and the quality reference data are input into the winding shape determination model generated by the method for generating a winding shape determination model for steel strip coils according to any one of claims 1 to 4, and the Output the judgment result data,
Based on the output determination result data, whether or not the winding shape of the steel strip coil under production needs to be modified in order to satisfy the quality standards after the steel strip coil becomes the final product. A method for determining the winding shape of a steel strip coil.
鋼帯コイルの最終製品が所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要と判定された場合に、前記巻き形状の修正を行う処置工程の設定が行われる際に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準に関する品質基準データと、前記処置工程の内容に関する処置データとを含むデータセットを蓄積して処置実績データベースを形成し、
請求項5に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状の修正が必要と判定された、製造途上の前記鋼帯コイルの前記画像データおよび前記品質基準データとの類似度が最も高い前記画像データおよび前記品質基準データを含む前記データセットを前記処置実績データベースから検索し、
検索した前記データセットに含まれる前記処置データに基づいて前記処置工程の設定を行う、鋼帯コイルの処置工程設定方法。
When it is determined that the winding shape of the steel strip coil in the process of manufacturing needs to be modified in order to ensure that the final product of the steel strip coil satisfies a predetermined quality standard, a treatment step of modifying the winding shape. accumulating a data set including the image data of the winding shape, the quality standard data regarding the quality standard, and the processing data regarding the contents of the processing process when the setting is performed to form a processing result database;
The degree of similarity between the image data and the quality standard data of the steel strip coil in the process of production, which is determined to require correction of the winding shape by the steel strip coil winding shape determination method according to claim 5, is the highest searching the data set containing the image data and the quality reference data from the treatment history database;
A treatment process setting method for a steel strip coil, wherein the treatment process is set based on the treatment data contained in the searched data set.
鋼帯コイルが最終製品となった後に所定の品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの巻き形状の修正が必要か否かの判定が行われる毎に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準の内容に関する品質基準データと、前記判定の結果に関する判定結果データとを含むデータセットを蓄積して判定実績データベースを形成し、
前記判定によって必要とされた前記巻き形状の修正を行う処置工程の設定が行われる毎に、前記巻き形状の画像データと、前記品質基準に関する品質基準データと、前記処置工程の内容に関する処置データとを含むデータセットを蓄積して処置実績データベースを形成し、
前記判定実績データベースおよび前記処置実績データベースを用いて機械学習を行うことにより、前記画像データおよび前記品質基準データを入力すると、前記判定結果データと、前記巻き形状の修正が必要と判定される場合にはさらに前記処置データを出力する巻き形状判定モデルを生成する、鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。
Each time it is determined whether or not it is necessary to modify the winding shape of the steel strip coil during manufacture in order to satisfy a predetermined quality standard after the steel strip coil is a final product, the winding shape is accumulating a data set containing the image data of the above, quality standard data related to the content of the quality standard, and determination result data related to the result of the determination to form a determination result database;
Each time a treatment step for correcting the winding shape required by the determination is set, the image data of the winding shape, the quality standard data about the quality standard, and the treatment data about the contents of the treatment step are generated. to form a treatment performance database by accumulating a data set containing
By performing machine learning using the determination result database and the treatment result database, when the image data and the quality standard data are input, the determination result data and when it is determined that the winding shape needs to be corrected A method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil, further generating a winding shape determination model for outputting the treatment data.
前記品質基準データは、鋼帯コイルの製品規格に関する情報、鋼帯コイルの形状または重量に関する情報、鋼帯コイルの出荷先に関する情報、および巻き形状の判定が行われた後の前記鋼帯コイルが最終製品になるまでに通過する製造工程に関する情報の少なくとも一つを含む、請求項7に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 The quality standard data includes information on the product standard of the steel strip coil, information on the shape or weight of the steel strip coil, information on the shipping destination of the steel strip coil, and information on the steel strip coil after the winding shape has been determined. 8. The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to claim 7, which includes at least one piece of information about the manufacturing processes that pass through until the final product is obtained. 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、請求項7に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to claim 7, wherein the machine learning uses at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression. 前記機械学習では、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、およびサポートベクター回帰の少なくとも一つを用いる、請求項8に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法。 The method for generating a winding shape determination model for a steel strip coil according to claim 8, wherein the machine learning uses at least one of neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression. 製造途上の鋼帯コイルの巻き形状の画像データおよび前記鋼帯コイルが最終製品となった後に満たすべき品質基準に関する品質基準データを取得し、
取得された前記画像データおよび前記品質基準データを、請求項7~請求項10のいずれかに記載の鋼帯コイルの巻き形状判定モデルの生成方法によって生成された前記巻き形状判定モデルに入力して前記判定結果データを出力させ、
出力された前記判定結果データに基づいて、前記鋼帯コイルが最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにする上で、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状の修正が必要か否かを判定する、鋼帯コイルの巻き形状判定方法。
Acquiring image data of the winding shape of the steel strip coil in the process of manufacture and quality standard data relating to quality standards to be met after the steel strip coil becomes the final product,
The obtained image data and the quality reference data are input into the winding shape determination model generated by the method for generating a steel strip coil winding shape determination model according to any one of claims 7 to 10. outputting the determination result data;
Based on the output determination result data, whether it is necessary to correct the winding shape of the steel strip coil during production in order to satisfy the quality standards after the steel strip coil becomes the final product. A method for determining the winding shape of a steel strip coil.
請求項11に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状が前記品質基準を満たさないと判定された前記鋼帯コイルに対し、前記処置データに基づいて前記処置工程を適用する、鋼帯コイルの処置工程設定方法。 12. The steel strip coil, wherein the treatment step is applied based on the treatment data to the steel strip coil whose winding shape has been determined not to satisfy the quality standard by the steel strip coil winding shape determination method according to claim 11. A method of setting a treatment process for a band coil. 請求項5に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状が前記品質基準を満たすと判定された前記鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 A steel strip coil manufacturing method for manufacturing the steel strip coil whose winding shape is determined to satisfy the quality standard by the steel strip coil winding shape determining method according to claim 5 . 請求項11に記載の鋼帯コイルの巻き形状判定方法によって前記巻き形状が前記品質基準を満たすと判定された前記鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 A steel strip coil manufacturing method for manufacturing the steel strip coil whose winding shape is determined to satisfy the quality standard by the steel strip coil winding shape determination method according to claim 11 . 請求項6に記載の鋼帯コイルの処置工程設定方法によって、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状を修正して、最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにした鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 According to the steel strip coil treatment process setting method according to claim 6, the winding shape of the steel strip coil in the process of production is corrected, and the steel strip coil is manufactured so as to satisfy the quality standard after becoming a final product. A method for manufacturing a steel strip coil. 請求項12に記載の鋼帯コイルの処置工程設定方法によって、製造途上の前記鋼帯コイルの前記巻き形状を修正して、最終製品となった後に前記品質基準を満たすようにした鋼帯コイルを製造する、鋼帯コイルの製造方法。 A steel strip coil is produced by correcting the winding shape of the steel strip coil in the process of manufacturing by the steel strip coil treatment process setting method according to claim 12 so as to satisfy the quality standard after the final product. A method for manufacturing a steel strip coil.
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