KR100995599B1 - 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의상태분석방법 - Google Patents

냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의상태분석방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 냉간 압연공정에서 스트립을 트리밍하는 나이프의 상태를 진단하는 방법으로서, 스트립의 트리밍 과정에서 발생되는 상기 나이프의 소음 및 진동 신호를 측정하는 제1단계; 상기 단계에서 측정된 신호로부터 회전주파수, 동적 고유주파수 및 주성분 분석값을 검출하는 제2단계; 및 상기 회전주파수, 동적 고유주파수 및 주성분 분석값을 임계값과 비교하여 상기 나이프의 파손여부를 판단하는 제3단계를 포함한다. 또한, 본 발명은 냉간 압연공정에서 스트립을 트리밍하는 나이프의 파손여부와 스트립 절단면의 톱귀발생 여부를 판별하는 방법으로서, 상기 스트립 절단면을 영상으로 촬영하여 영상정보를 수집하는 단계; 상기 영상정보를 통해 버(burr)의 총 발생량, 버의 최대크기 및 일정길이를 초과하는 버의 개수를 산출하는 단계; 상기 버의 총 발생량 및 일정길이를 초과하는 버의 개수를 곱하여 톱귀자료를 생성하고 버의 최대크기를 버의 총 발생량으로 나누어 나이프자료를 생성하는 단계; 및 상기 톱귀자료와 나이프자료를 설정값과 비교하여 톱귀 발생여부와 나이프 파손여부를 판별하는 단계를 포함한다. 이 진단방법은 나이프의 파손상태 및 스트립 절단면의 톱귀 발생여부를 정확하게 진단할 수 있어 제품의 불량률을 낮출 수 있다.

Description

냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의 상태분석방법{DIAGNOSIS METHOD OF STATE OF TRIMMING TOOL AND STRIP IN CONTINUOUS SIDE TRIMMING}
도 1은 본 발명을 실시하기 위한 트리밍 작업대를 나타낸 것이고,
도 2는 도 1에 도시된 트리밍 작업대의 측면도이며,
도 3은 본 발명에 따른 진단단계를 개략적으로 나타낸 것이고,
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의 상태분석방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이며,
도 5는 트리밍된 스트립의 절단면을 나타낸 것이고,
도 6은 도 4의 엔벨로프 스펙트럼분석 방법을 개략적으로 나타낸 것이며,
도 7은 도 4의 주성분 분석방법을 개략적으로 나타낸 것이다.
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 >
100 : 스트립 110 : 원형 나이프
120 : 베어링 블록 130 : 지그
140 : 음향센서 150 : 가속도센서
160 : CCD 카메라 165 : 카메라 하우징
170 : 버머셔롤 180 : 프레임
185 : 보조프레임
본 발명은 냉간 압연공정에서 트리밍 되는 스트립의 단면 및 트리밍 나이프의 상태를 분석하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 스트립과 나이프의 주파수를 통해 파손여부를 정확하게 판별할 수 있는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의 상태분석방법에 관한 것이다.
스트립의 사이드 트리밍 작업과정에서 여러 가지 요인에 의해 나이프의 일부가 깨어지는 현상이 발생한다. 특히, 최근 들어 고장력강 압연물량이 증가함에 따라 트리밍 나이프 파손빈도가 더욱 증가하고 있다. 나이프 파손은 트리밍된 스트립 절단면에 톱귀(코일의 양 끝이 톱날처럼 울퉁불퉁한 모양) 또는 째귀(코일 귀부가 압연방향에 따라 접혀 들어 가거나 톱날처럼 찢어져 떨어진 흠) 등과 같은 현상을 발생시키는데, 이와 같은 톱귀와 째귀는 스트립의 품질불량의 주요한 요인이다. 또한, 트리밍시 여러 가지 요인에 의해 절단면이 깨끗하게 절단되지 않고 파단면 끝이 지저분한 형태로 절단되는 경우가 있는데, 이와 같은 상태에서 압연이 되면 위 나이프 파손의 경우와 마찬가지로 톱귀를 발생시킨다. 따라서, 트리밍시 나이프의 건전성에 대한 상태량 진단 및 스트립 절단면을 실시간으로 측정, 분석하여 톱귀의 발생여부를 판정하는 것이 제품의 불량률을 낮추는데 매우 중요하다.
일반적으로 나이프의 상태진단은 가속도 센서를 베어링 블록에 설치하고 센 서로부터 출력되는 신호를 분석하여 이루어진다. 이때, 신호분석은 주파수 분석 및 시간특성 값인 제곱평균의 제곱근(RMS: Root Mean Square), 피크 값 등을 이용한다. 그러나, 이와 같은 방법을 실제로 트리밍 작업에 적용하고 그에 따른 센서출력신호의 경향을 살펴보면, 쵸퍼(chopper)나이프와의 비동기 및 여러 가지 설비이상의 경우에도 나이프 깨짐 발생시와 유사한 충격신호가 출력되었다. 따라서, 시간특성 값인 RMS 및 피크 값을 이용하는 방법으로는 나이프의 이상유무를 정확하게 판단하기 어렵다.
한편, 나이프의 국부적인 파손이 발생한 상태에서 트리밍 작업을 수행하면 가공소재에서 충격이 발생되어 나이프의 고유주파수를 자극하고 공진을 발생시킨다. 이처럼 나이프에서 공진이 발생되면 결함주파수인 회전주파수가 나이프의 고유주파수에 의해 고주파 영역으로 이동하게 되어 주파수 분석상으로는 회전 주파수를 검출할 수 없게 된다. 따라서, 트리밍 작업에서 나이프의 파손을 정확히 검출할 수 있는 새로운 방법이 요청되고 있다.
스트립 절단면 상태의 측정은 CCD 카메라와 스트립 폭 변동에 대응시키기 위해 CCD 카메라를 구동시키는 별도의 구동시스템에 의해 이루어진다. 구동시스템은 스트립 두께가 1mm 이하이면 스트립 폭에 대응하여 카메라를 이동시키고, 스트립 두께가 1mm 이상이면 카메라를 고정시키고 절단면의 전단면과 파단면의 식별이 가능하도록 카메라를 작동시킨다. 확대 촬영된 절단면 영상은 작업자에게 전송되어 분석된다. 그러나, 이 방법은 작업자가 실제로 얻고자 하는 스트립의 정보(톱귀발생여부)보다 포괄적인 정보를 제공하므로 작업자의 업무를 과중 시킨다. 때문에 스 트립에서 발생되는 톱귀발생여부를 정확하게 진단할 수 있는 대안이 요청된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 트리밍 나이프의 파손여부와 스트립 절단면의 톱귀발생여부를 정확하게 판별할 수 있는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의 상태분석방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 한 양태에 따르면 냉간 압연공정에서 스트립을 트리밍하는 나이프의 상태를 진단하는 방법으로서, 스트립의 트리밍 과정에서 발생되는 상기 나이프의 소음 및 진동 신호를 측정하는 제1단계; 상기 단계에서 측정된 신호로부터 회전주파수, 동적 고유주파수 및 주성분 분석값을 검출하는 제2단계; 및 상기 회전주파수, 동적 고유주파수 및 주성분 분석값을 임계값과 비교하여 상기 나이프의 파손여부를 판단하는 제3단계를 포함하는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 상태진단방법이 제공된다.
본 발명의 다른 양태에 따르면 냉간 압연공정에서 스트립을 트리밍하는 나이프의 파손여부와 스트립 절단면의 톱귀발생 여부를 판별하는 방법으로서, 상기 스트립 절단면을 영상으로 촬영하여 영상정보를 수집하는 단계; 상기 영상정보를 통해 버의 총 발생량, 버의 최대크기 및 일정길이를 초과하는 버의 개수를 산출하는 단계; 상기 버의 총 발생량 및 일정길이를 초과하는 버의 개수를 곱하여 톱귀자료를 생성하고 버의 최대크기를 버의 총 발생량으로 나누어 나이프자료를 생성하는 단계; 및 상기 톱귀자료와 나이프자료를 설정값과 비교하여 톱귀 발생여부와 나이 프 파손여부를 판별하는 단계를 포함하는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프와 스트립 절단면의 상태분석방법이 제공된다.
이하, 본 발명의 실시예를 예시도면에 의거하여 상세히 설명한다.
트리밍은 원형 나이프를 이용해 스트립의 양 가장자리를 일정량(통상 10mm 정도) 잘라내는 작업으로서, 스트립의 폭을 구매자가 원하는 치수로 맞추고 스트립 양 가장자리에 존재하는 균열을 제거할 목적으로 행해진다. 이와 같은 트리밍 작업을 수행하는 장치구성은 다음과 같다. 도 1은 본 발명을 실시하기 위한 트리밍 작업대를 나타낸 것이고, 도 2는 도 1에 도시된 트리밍 작업대의 측면도이다.
트리밍 작업대에는 스트립(100)의 가장자리를 절단하는 2개의 원형 나이프(110)와 스트립(100)을 압연하여 절단부위를 다듬질하는 한 쌍의 버머셔롤(170)이 설치되어 있다. 이때, 한 쌍의 원형 나이프(110)는 일정량 간격을 유지한 상태에서 상호 엇갈리도록 베어링블록(120)에 설치되어 있다. 원형 나이프(110)는 원형 나이프(110) 사이를 통과하는 스트립(100)의 가장자리를 절단한다.
베어링 블록(120)에는 2가지 센서가 설치되어 있는데, 하나는 음향센서(140)이고 다른 하나는 가속도센서(150)이다. 음향센서(140)는 지그(130)를 매개로 스트립(100)의 절단부위에 근접 설치되어 원형 나이프(110)가 스트립(100)을 자를 때 발생되는 소음을 측정하며, 가속도센서(150)는 원형 나이프(110)의 회전가속도 또는 진동변위를 측정한다. 가속도센서(150)와 음향센서(140)는 작업측(트리밍이 이루어지는 스트립의 측면방향), 보행측(트리밍이 이루어지지 않는 스트립의 측면방 향), 및 스페아측(예비 트리밍 나이프가 부착된 면-통상적으로는 작업중인 나이프의 반대편에 있다)에 각각 설치되는 것이 좋다.
원형 나이프(110)와 버머셔롤(170) 사이에는 CCD카메라(160)가 설치되어 있다. CCD카메라(160)는 도 2에 도시된 바와 같이 버머셔롤(170)을 지지하고 있는 프레임(180)에서 분기된 보조프레임(185)에 설치되어 있다. 이 보조프레임(185)에는 CCD카메라(160)를 보호하기 위한 보호하우징(165)이 마련되어 있다. 이와 같이 CCD카메라(160)를 버머셔롤(170)이 설치된 프레임에 설치하면, 스트립(100) 폭에 정확하게 대응하면서 스트립 절단면과 CCD카메라(160)간의 거리를 일정하게 유지시킬 수 있다. 따라서, 종래와 달리 카메라의 위치를 변경시켜주는 별도의 구동장치가 필요 없어 유지/보수 측면에서 경제적이다. CCD카메라(160)는 스트립(100) 양측에 각각 설치된다.
음향센서(140), 가속도센서(150) 및 CCD카메라(160)로부터 측정된 신호를 처리하는 과정은 다음과 같다. 도 3은 본 발명에 따른 진단단계를 개략적으로 나타낸 것이고, 도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 트리밍 나이프의 상태분석방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
음향센서(140)와 가속도센서(150)에서 측정된 신호는 각각 증폭기와 프리앰프에서 증폭되고, 증폭된 신호는 아날로그/디지털 변화기에서 샘플링된다. 이때, 샘플링 주파수는 나이프(110)의 동적고유 주파수를 모니터링 하기 위해 8.2KHz로 하였다. 샘플링된 신호는 센서신호처리서버에 저장된 후 주파수분석, 엔벨로프 스펙트럼 분석, 주성분 분석 등의 방법으로 연산처리 된다. 그리고, CCD카메라(160) 에서 측정된 신호는 아날로그를 디지털로 변환시켜주는 이미지 보드에서 처리된 후, 영상정보처리서버에서 버(burr)의 총 발생량, 최대 버 크기 및 일정길이를 초과하는 버의 개수 등의 상태량 정보로 분석된다.
각각의 서버에서 계산된 값은 분석시스템에 전송된다. 분석시스템은 나이프 상태 및 톱귀발생 여부를 판정하는 최종 논리연산자가 포함되어 있어 전송 받은 값을 통해 나이프 및 스트립 절단면의 상태를 판정하고, 나이프 깨짐 및 톱귀 발생이 확인되면 운전자가 이를 인지할 수 있도록 경고문자 또는 경고음을 출력한다. 이 논리연산에 대해서는 도 4를 통해 설명한다.
분석시스템에 입력되는 신호는 크게 음향센서(140)와 가속도센서(150)에서 측정된 주파수신호와 CCD카메라(160)에서 촬영된 영상신호로 나눌 수 있다.
음향센서(140)와 가속도센서(150)에서 측정된 신호는 엔벨로프 스펙트럼 분석, 주성분 분석, 및 동적 고유주파수 분석을 통해 회전주파수(
Figure 112003047211349-pat00001
)검출 여부, 회전주파수의 임계값(α)초과 여부, 1,2차 주성분 분석값(
Figure 112003047211349-pat00002
)의 임계값 초과여부(β, γ), 1,2차 동적 고유 주파수(
Figure 112003047211349-pat00003
)발생 여부 및 임계값(
Figure 112003047211349-pat00004
)초과 여부 등이 실시간으로 판별된다. 만약 측정된 주파수신호로부터 구해진 회전주파수, 주성분 분석값 및 동적 고유주파수의 크기 중 어느 하나라도 임계값을 초과하면 나이프 깨짐으로 인식하고 운전자에게 경고신호를 송출한다. 한편, 측정신호로부터 구해진 회전주파수와 비교되는 이론적인 회전주파수 값은 수학식 1에 의해 얻어진다.
Figure 112003047211349-pat00005
수학식 1에서 VR은 트리밍 속도(mpm), D는 나이프 직경을 나타낸다.
한편, CCD카메라(160)에서 촬영된 영상신호는 영상정보처리서버에서 버의 총 발생량(D), 최대 버의 최대크기(E), 및 일정길이를 초과하는 버의 개수(F)의 상태량으로 분석된다. 분석된 상태량은 다시 버의 총 발생량(D)과 일정길이를 초과하는 버의 개수(F)의 곱(D*F), 및 버의 최대크기(E)를 버의 총 발생량(D)으로 나눈 값(E/D)으로 계산되어 각각의 임계값과 비교된다. 분석시스템은 D*F 값이 임계값을 초과하거나 E/D 값이 임계값보다 클 경우에는 각각 톱귀 발생 및 나이프 깨짐으로 판단하고 운전자에게 경고신호를 송출한다.
버의 총 발생량(D), 최대 버의 크기(E) 및 일정길이를 초과하는 버의 개수(F)를 산출방식은 다음과 같다. 도 5는 트리밍된 스트립의 절단면을 나타낸 것이다.
먼저 획득한 원시 영상을 일반적인 이미지 프로세싱 처리에 의해 절단면의 상한선(101), 하한선(102) 및 전단면(103)과 파단면(104)의 경계선을 정확히 구분한다. 이때, 절단면의 하한선은 버의 영향으로 인하여 정확하게 구별하기 어려우므로, 인식 가능한 하한선 중 가장 작은 것을 절단면의 하한선으로 사용한다. 절단면의 기준점이 결정되면, 이 기준점을 토대로 하한선(102)을 그린 후 이 하한선(102) 아래쪽에 존재하는 것은 모두 버로 간주하고 각각의 버의 크기를 측정한다. 버의 크기는 영상의 픽셀단위로 측정된다. 따라서, 각 픽셀에 따른 버의 크기를 모두 합산하면 버의 총 발생량이 산출된다. CCD카메라에 사용되는 영상의 크기가 640×480 픽셀이라면 버의 총 발생량은 하기 수학식 2와 같이 표현된다. 수학식 2에서 hi는 영상에 비춰진 버의 크기이고, n은 영상의 총 픽셀수이다.
Figure 112003047211349-pat00006
절단면의 하한선을 초과하는 버의 개수가 상기와 같은 방법에 의해 구해지면 이 중 버의 양이 가장 큰 것을 선택하고 그 크기를 측정한다. 한편, 영상을 통해 측정된 버의 길이는 통상 픽셀로 표시되며 실제와 다르다. 따라서, 실제 버의 길이를 구하기 위해서는 픽셀의 길이를 실제길이로 환산하는 것이 필요한데 그 방법은 다음과 같다.
먼저, 실제 스트립의 두께(H)를 측정한다. 다음으로 이미지 프로세싱을 통해 절단면의 상한선 및 하한선이 결정되면 픽셀의 좌표를 이용하여 상한선과 하한선의 높이(hp)를 구한다. 끝으로 알고자 하는 영상상의 버 길이(hi)를 수학식 3에 대입하면 해당 버의 실제 크기(H)를 구할 수 있다.
Figure 112003047211349-pat00007
한편, 음향센서(140)와 가속도센서(150)에서 측정된 주파수는 앞에서 설명한 바와 같이 센서신호처리서버에서 엔벨로프 스펙트럼 분석, 주성분 분석, 및 동적 고유주파수 분석을 거치는데, 이들 분석과정을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다. 도 6은 도 4의 엔벨로프 스펙트럼분석 방법을 개략적으로 나타낸 것이고, 도 7은 도 4의 주성분 분석방법을 개략적으로 나타낸 것이다.
먼저, 엔벨로프 스펙트럼의 분석과정을 설명한다.
센서신호처리서버에 데이터가 입력되면 대역필터를 통과시킨다. 대역필터의 범위는 지배 고유주파수를 중심으로 ±2ωd의 범위로 한다. 여기서 ωd는 결함주파수를 의미하며, 지배 고유주파수는 직접 실험을 통해 얻은 나이프의 고유주파수이다. 나이프의 고유주파수 측정방법은 나이프에 가속도센서를 부착하고 충격햄머로 가진 후 센서 출력신호를 주파수 응답함수 및 나이퀴스트(Nyquist)선도 분석을 통해 얻어지는 고유 주파수로부터 도출하였다. 본 실험에서 측정된 1차 및 2차 고유주파수는 2.3kHz영역과 3kHz영역에 각각 존재함이 밝혀졌다. 다음으로 대역필터에서 처리된 데이터를 모두 양 값으로 변환한 후 충격신호를 추출한다. 이와 같이 데이터 값을 모두 양의 값으로 표시하면 음과 양 양쪽성분으로 분산된 충격신호를 용이하게 식별해 낼 수 있다. 다음 데이터를 저역필터로 통과시켜 고주파 성분을 제거한다. 고주파 성분을 제거하는 이유는 데이터에 포함된 고유주파수 성분을 제거하기 위한 것으로서, 대부분의 고유주파수가 고주파란 점을 이용한 것이다. 이러한 과정을 거쳐 최종적으로 얻어진 데이터는 결함주파수 및 회전주파수가 주가 된다. 따라서, 이 데이터를 분석하면 도출하고자 하는 결함주파수(베어링일 경우) 및 회 전주파수를 검출할 수 있다.
다음으로 주성분 분석과정을 설명한다.
먼저 수집된 센서신호를 이용하여 시간영역 특성에 따른 파라메타 및 주파수 영역 파라메타를 계산한다. 특성 파라메타의 계산은 수학식 4, 5, 및 6을 이용한다.
Figure 112003047211349-pat00008
Figure 112003047211349-pat00009
Figure 112003047211349-pat00010
위 수학식에서
Figure 112010058294924-pat00011
는 각각 왜도(Skewness), 첨도(Kurtosis), 주파수 고저비를 나타내며 s는 표준편차, n은 데이터 개수,
Figure 112010058294924-pat00012
는 임의 데이터,
Figure 112010058294924-pat00013
는 데이터 평균을 나타내며
Figure 112010058294924-pat00014
는
Figure 112010058294924-pat00015
의 파-워 스펙트럼을 나타낸다. 다음으로 특성 파라메터를 이용하여 등분산 매트릭스(covariance matrix) 및 상관 매트릭스(correlation matrix)를 순차적으로 구한다. 구해진 상관 매트릭스를 이용하여 고유값과 고유벡터를 구하고 그 결과를 이용하여 최종적인 1, 2차 주성분 분석값을 계산한다. 최종적으로 계산된 1, 2차 주성분 분석값은 수학식 7과 수학식 8에 의해서 표현되는 99.8%의 신뢰구간과 68%의 신뢰구간상에 표시된다. 그러면, 분석시스템은 이 값은 정상 데이터와 비교, 분석하여 이상여부를 판단한다.
Figure 112003047211349-pat00016
Figure 112003047211349-pat00017
위 수학식에서
Figure 112010058294924-pat00018
는 1,2차 주성분 분석값을 나타내고
Figure 112010058294924-pat00019
는 고유값을 나타낸다. 한편, 특성 파라메터를 이용한 연산은 범용적인 수학내용이므로 설명을 생략한다.
본 발명은 연속적으로 열연강판을 트리밍하면서 실시간으로 트리밍 나이프의 파손상태 및 스트립 절단면의 톱귀 발생여부를 진단할 수 있으므로 제품의 불량률을 감소시킬 수 있다.
이상에서 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의 상태분석방법에 대한 기술사상을 첨부도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 가장 양호 한 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.

Claims (4)

  1. 냉간 압연공정에서 스트립을 트리밍하는 나이프의 상태를 진단하는 방법으로서,
    스트립의 트리밍 과정에서 발생되는 상기 나이프의 소음 및 진동 신호를 측정하는 제1단계;
    상기 제1단계에서 측정된 신호로부터 회전주파수, 동적 고유주파수 및 주성분 분석값을 검출하는 제2단계; 및
    상기 회전주파수, 동적 고유주파수 및 주성분 분석값을 임계값과 비교하여 상기 나이프의 파손여부를 판단하는 제3단계를 포함하는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 상태진단방법.
  2. 청구항 1 에 있어서, 상기 회전주파수의 검출방법은,
    상기 제1단계에서 측정된 진동 신호를 대역필터로 여과하는 1차 여과단계;
    상기 1차 여과단계에서 여과된 값의 절대값을 취하는 연산단계; 및
    상기 연산단계에서 얻어진 절대값을 저역필터로 여과하는 2차 여과단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 상태진단방법.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2 에 있어서, 상기 주성분 분석값의 검출방법은,
    상기 제1단계에서 측정된 값으로부터 식 1, 2, 및 3을 통해 얻어지는 특성 파라메타를 산출하는 (a)단계;
    상기 (a)단계에서 구해진 파라메타를 이용하여 등분산 매트릭스를 구하는 (b)단계;
    상기 등분산 매트릭스를 이용하여 상관 매트릭스를 구하는 (c)단계;
    상기 상관 매트릭스를 이용하여 고유값과 고유벡터를 구하는 (d)단계; 및
    상기 고유값과 고유벡터를 이용하여 주성분 분석값을 계산하는 (e)단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 상태진단방법.
    (식 1)
    Figure 112010058294924-pat00020
    (식 2)
    Figure 112010058294924-pat00021
    (식 3)
    Figure 112010058294924-pat00022
    (상기 식에서
    Figure 112010058294924-pat00023
    는 각각 왜도(Skewness), 첨도(Kurtosis), 주파수 고저비, s는 표준편차, n은 데이터 개수,
    Figure 112010058294924-pat00024
    는 임의 데이터,
    Figure 112010058294924-pat00025
    는 데이터 평균,
    Figure 112010058294924-pat00026
    는
    Figure 112010058294924-pat00027
    의 파-워 스펙트럼을 나타낸다)
  4. 냉간 압연공정에서 스트립을 트리밍하는 나이프의 파손여부와 스트립 절단면의 톱귀발생 여부를 판별하는 방법으로서,
    상기 스트립 절단면을 영상으로 촬영하여 영상정보를 수집하는 단계;
    상기 영상정보를 통해 버의 총 발생량, 버의 최대크기 및 일정길이를 초과하는 버의 개수를 산출하는 단계;
    상기 버의 총 발생량 및 일정길이를 초과하는 버의 개수를 곱하여 톱귀자료를 생성하고 버의 최대크기를 버의 총 발생량으로 나누어 나이프자료를 생성하는 단계; 및
    상기 톱귀자료와 나이프자료를 설정값과 비교하여 톱귀 발생여부와 나이프 파손여부를 판별하는 단계를 포함하는 냉간 압연공정에서의 트리밍 나이프 및 스트립 절단면의 상태분석방법.
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