KR102545550B1

KR102545550B1 - 산세 자동화 시스템 및 그 동작 방법

Info

Publication number: KR102545550B1
Application number: KR1020200173214A
Authority: KR
Inventors: 박경수
Original assignee: 주식회사 포스코
Priority date: 2020-12-11
Filing date: 2020-12-11
Publication date: 2023-06-20
Also published as: KR20220083207A

Abstract

본 발명의 실시 형태에 따른 산세 자동화 시스템은 열연 강판의 내부 결함층을 제거하는 산세 공정을 진행하는 산세 처리 장치, 상기 산세 처리 장치를 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈들을 저장하는 스토리지, 상기 열연 강판을 생산하는 열연 강판 생산 장치를 포함하는 외부 서버와 네트워크를 통해 연결되는 통신부, 및 상기 외부 서버로부터 상기 연산 모듈들을 수신하여 상기 스토리지에 저장하는 프로세서를 포함한다.

Description

산세 자동화 시스템 및 그 동작 방법{SYSTEM FOR AUTOMATING PICKLING AND OPERATING METHOD OF THE SAME}

본 발명은 강판에 포함되는 내부 결함층을 제거하기 위한 산세 자동화 시스템 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

강판은 일반강과 고탄소강을 포함하며, 강판을 이용하여 생산되는 자동차용 베어링쉘 등은 표면에 지속적이고 반복적인 하중을 받을 수 있다. 따라서, 베어링쉘 등의 생산에 이용되는 강판에는 엄격한 표면 품질이 요구된다.

강판에 존재하는 내부 결함층 등은 그 두께를 엄격하게 관리할 필요가 있으며, 내부 결함층을 제거하기 위한 산세 공정 등이 강판에 적용될 수 있다. 산세 공정은 열연 강판을 염산과 같은 산성 용액으로 세척하여 표면 결함을 제거하는 공정이며, 산세 공정에서 열연 강판을 충분히 세척함으로써 내부 결함층을 제거할 수 있다.

등록특허공보 제10-2119939호

본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 과제 중 하나는, 열연 강판의 내부 결함층을 제거하는 산세 공정을 제어하기 위한 공정 파라미터들을 최적화하고 산세 처리 장치에 적용함으로써, 생산성을 개선할 수 있는 산세 자동화 시스템 및 그 동작 방법을 제공하고자 하는 데에 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템은, 열연 강판의 내부 결함층을 제거하는 산세 공정을 진행하는 산세 처리 장치, 상기 산세 처리 장치를 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈들을 저장하는 스토리지, 상기 열연 강판을 생산하는 열연 강판 생산 장치를 포함하는 외부 서버와 네트워크를 통해 연결되는 통신부, 및 상기 외부 서버로부터 상기 연산 모듈들을 수신하여 상기 스토리지에 저장하는 프로세서를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 방법은, 열연 강판을 생산하는 열연 강판 생산 장치를 포함하는 외부 서버로부터, 산세 공정을 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈들을 수신하는 단계, 상기 연산 모듈들이 결정한 상기 공정 파라미터들을 이용하여 상기 열연 강판의 내부 결함층을 제거하는 산세 공정을 진행하는 단계, 상기 산세 공정을 진행하는 산세 처리 장치에서 측정한 상기 공정 파라미터들, 및 상기 산세 공정이 완료된 산세 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께를 상기 외부 서버로 전송하는 단계, 및 상기 외부 서버로부터 새로운 연산 모듈들을 수신하면, 상기 연산 모듈들을 상기 새로운 연산 모듈들로 업데이트하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층에 최적의 공정 파라미터들로 제어되는 산세 공정을 적용함으로써, 산세 공정의 생산성을 개선할 수 있는 산세 자동화 시스템 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.

또한, 산세 공정을 완료한 산세 강판의 내부 결함층의 두께를 측정하고, 측정한 내부 결함층의 두께를 이용하여 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈들을 학습시킴으로써, 최적의 공정 파라미터들을 더욱 정확하게 결정할 수 있다.

본 발명의 다양하면서도 유익한 장점 및 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시예를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판의 제조 공정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판을 간단하게 나타내는 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템의 초기 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템에 포함되는 학습 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 공정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 공정을 설명하기 위해 제공되는 그래프이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 산세 자동화 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 공정을 설명하기 위한 도면들이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들에 대해 상세하게 설명한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대한 중복된 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판의 제조 공정을 설명하기 위한 도면이다.

도 1은 열연 강판을 생산하고, 열연 강판을 냉각 및 권취하여 열연 코일을 생산하는 열연 강판 생산 장치를 간단하게 나타낸 도면일 수 있다. 도 1을 참조하면, 가열로에서 가열된 슬래브(slab)를, 조압연기 및 사상압연기(또는 마무리 압연기)를 이용하여 소정의 두께로 압연하는 열간 압연 공정이 진행될 수 있다. 열간 압연 공정을 거쳐 생산된 열연 강판(스트립)은 냉각 구간인 런 아웃 테이블(Run Out Table(ROT)) 냉각대로 옮겨질 수 있다. 열연 강판은 ROT 냉각대에서 분사되는 냉각수에 의해 냉각될 수 있으며, 냉각 온도, 냉각 시간 등은 열연 강판에 요구되는 품질에 따라 결정될 수 있다.

냉각 후 열연 강판은 보관 및/또는 이동의 편의를 위해 권취기에서 코일 형태로 권취될 수 있다. 열연 강판을 코일 형태로 권취한 열연 코일(HC, Hot Coil)은 야드(yard)에 적치되어 공냉된 후 제품으로 출하되며, 이후 열연 강판에 존재하는 내부 결함층 등을 제거하기 위한 산세 공정이 진행될 수 있다. 일 실시예에서, 도 1을 참조하여 설명한 열연 강판의 제조 공정과, 열연 강판의 내부 결함층 등을 제거하기 위한 산세 공정은, 서로 다른 주체에 의해 진행될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판을 간단하게 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 열연 강판은 길이 방향(X축 방향)을 따라 복수의 영역들로 구분될 수 있다. 일례로, 열연 강판은 길이 방향을 따라 순서대로 배치되는 제1 영역, 제2 영역, 및 제3 영역 등을 포함할 수 있다. 도 2에 도시한 일 실시예에서, 제1 영역, 제2 영역, 및 제3 영역은 순차적으로 권취될 수 있다. 다시 말해, 제1 영역이 가장 먼저 권취되고, 이어 제2 영역이 권취되며, 제3 영역은 마지막으로 권취될 수 있다. 제1 영역 내지 제3 영역은 권취 순서에 따라 정의되는 영역들로서, 제1 영역 내지 제3 영역 각각의 길이 및/또는 면적은 도 2에 도시한 바와 같이 한정되지 않는다.

일 실시예에서, 열연 강판은 표면 결함을 포함할 수 있다. 예를 들어, 표면 결함은 스케일, 내부 산화층, 및 탈탄층 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 스케일은 압연 공정 중에 발생하며 소재의 표면 위에 존재할 수 있다. 내부 결함층은 소재의 표면 아래, 다시 말해 소재 내부에 포함될 수 있으며, 내부 산화층과 탈탄층을 포함하는 개념으로 정의될 수 있다. 내부 결함층은 철(Fe)보다 산소 친화도가 높은 크롬(Cr), 망간(Mn), 실리콘(Si), 아연(Zn), 마그네슘(Mg), 알루미늄(Al) 등의 성분이 모재 내에서 산화를 일으키는 과정에서 발생할 수 있다. 탈탄층은 강중 탄소와 대기 및 스케일의 산소가 결합한 후 가스 형태로 대기중으로 배출되는 과정에서 발생할 수 있다. 내부 결함층의 두께는 열연 강판의 성분, 열연 강판을 열연 코일(HC)로 권취할 때의 온도, 권취 이후 냉각 시간, 열연 강판의 폭과 두께, 길이 등에 따라 달라질 수 있다. 내부 결함층 등의 표면 결함은 열연 강판을 이용하여 생산되는 제품의 내구성을 저하시키는 요인이 될 수 있다.

일례로 권취된 열연 코일(HC)의 온도는 500~600℃정도일 수 있으며, 권취 상태의 열연 코일(HC)은 공기에 노출된 상태에서 공냉식으로 냉각될 수 있다. 권취 상태의 열연 코일(HC)에서 외부에 노출된 제1 영역과 제3 영역은 상대적으로 빠르게 냉각되는 반면, 외부에 노출되지 않는 제2 영역은 상대적으로 천천히 냉각될 수 있다. 따라서, 열연 강판의 제2 영역에서 발생하는 내부 결함층의 두께는 열연 강판의 제1 영역과 제2 영역 각각에서 발생하는 내부 결함층의 두께보다 더 클 수 있다. 따라서, 열연 강판의 영역들에 따라 내부 결함층의 두께에 편차가 나타날 수 있다.

또한, 실시예들에 따라 열연 강판의 폭 방향에서도 내부 결함층의 두께가 영역들에 따라 다르게 나타날 수 있다. 일례로, 폭 방향에서 열연 강판의 모서리에 인접한 영역들이 상대적으로 빠르게 냉각될 수 있으며, 냉각 속도에 따른 내부 결함층의 두께 차이가 폭 방향에서도 나타날 수 있다.

내부 결함층을 제거하기 위한 산세 공정은, 산세 용액에 열연 강판을 침지시킨 상태에서 열연 강판을 이송하는 방식으로 진행될 수 있다. 일례로, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층이 충분히 제거될 수 있도록, 열연 강판의 영역에 관계없이 충분한 시간에 걸쳐서 산세 공정을 진행할 수 있다. 다만, 상기와 같은 방법은 산세 공정의 시간 및/또는 산세 공정에 투입되는 산세 용액의 증가로 이어져, 생산성 저하를 가져올 수 있다.

일 실시예에서, 열연 강판에서 발생하는 내부 결함층의 두께는, 열연 강판의 성분, 권취 시 열연 강판의 온도, 권취 후 열연 강판의 온도 변화 등에 따라 결정될 수 있다. 따라서, 열연 강판을 생산하는 주체와 산세 공정을 진행하는 주체가 분리된 경우, 열연 강판을 생산하는 주체 측에서 내부 결함층의 두께를 미리 예측하고 이를 산세 공정을 진행하는 주체 측에 제공함으로써, 산세 공정을 효율적으로 진행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 열연 강판의 길이 방향에 따라 내부 결함층의 두께를 예측하고, 예측한 내부 결함층의 두께에 따라 산세 공정을 최적의 효율성으로 제어할 수 있는 공정 파라미터들을 계산할 수 있다. 공정 파라미터들은 산세 공정을 진행하는 주체 측에 제공될 수 있다. 또는, 열연 강판을 생산하는 주체 측에서 내부 결함층의 두께를 예측하여 산세 공정을 진행하는 주체 측에 제공하고, 산세 공정을 진행하는 주체 측에서 내부 결함층의 두께를 이용하여 산세 공정의 제어에 필요한 공정 파라미터들을 산출할 수도 있다.

내부 결함층의 두께를 또한 실시예들에 따라, 공정 파라미터들에 기초하여 산세 공정을 제어하기 위한 연산 모듈을, 열연 강판을 생산하는 주체 측에서 기계 학습 모델 등으로 학습 및 튜닝하여 제공할 수도 있다. 따라서, 산세 공정의 시간을 단축하고 산세 용액의 사용량을 줄임으로써 생산성을 개선할 수 있다. 또한, 산세 공정을 완료한 산세 강판에서 영역 별로 나타나는 내부 결함층의 두께 편차를 줄일 수 있다.

도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템을 나타내는 블록도이다.

먼저 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템(1)은, 제1 시스템(10) 및 제1 시스템(10)과 연결되는 네트워크(20) 등을 포함할 수 있다. 제1 시스템(10)은 열연 강판에 포함되는 내부 결함층을 제거하는 산세 공정을 진행하는 주체에 의해 운영될 수 있다.

도 3에 도시한 일 실시예에서, 네트워크(20)는 유선 인터넷 네트워크, 무선 인터넷 네트워크, 또는 Wi-Fi(wireless fidelity)와 같은 무선 근거리 통신 네트워크(wireless local area network(WLAN)) 등을 의미할 수 있다. 유선 인터넷 네트워크 또는 상기 무선 인터넷 네트워크는 인터넷 TCP/IP 프로토콜과 그 상위 계층(upper layer)에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Procotol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS (Network Information Service) 등을 제공하는 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 시스템(10)은 산세 공정을 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈(11)을 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 제1 시스템(10)은 복수의 연산 모듈들을 포함할 수도 있다. 또한, 제1 시스템(10)은 연산 모듈(11)이 출력하는 공정 파라미터들을 이용하여 산세 처리 장치(13)를 제어할 수 있다. 일례로, 공정 파라미터들은 산세 처리 장치(13)의 산세 탱크에 포함되는 산세 용액의 농도와 온도, 촉진제의 사용 유무, 열연 강판의 표면에 접촉하는 브러시의 사용 유무, 및 산세 용액에 침지된 열연 강판의 이송 속도 등을 포함할 수 있다.

산세 처리 장치(13)는 산세 공정을 진행하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 산세 처리 장치(13)는 열연 강판을 권취한 열연 코일을 권출하여 다시 스트립 형태로 만들고, 스트립 형태의 열연 강판을 이송하며 산세 탱크 내부의 산세 용액에 침지시켜 산세 공정을 진행할 수 있다. 산세 공정이 완료된 산세 강판은 다시 산세 코일 형태로 권취될 수 있다.

산세 처리 장치(13)에 의해 스트립 형태로 권출된 후 산세 공정이 진행되는 열연 코일(HC)은 제1 시스템(10)과 네트워크(20)를 통해 연결되는 외부 서버가 운용 및 제어하는 열연 강판 생산 장치에서 생산될 수 있다. 일례로, 열연 강판 생산 장치는, 열연 강판을 냉각 및 권취하여 열연 코일을 생산할 수 있다. 열연 코일은 다양한 이송 수단에 의해 제1 시스템(10)의 산세 처리 장치(13)로 이송될 수 있다.

일 실시예에서 제1 시스템(10)은, 산세 처리 장치(13)의 제어에 이용되는 연산 모듈(11)을 외부 서버로부터 수신하여 저장할 수 있다. 제1 시스템(10)은 외부 서버가 연산 모듈(11)을 최적화하는 데에 필요한 데이터를 산세 처리 장치(13) 등으로부터 획득하여 외부 서버에 피드백할 수 있다. 일례로 외부 서버는 연산 모듈(11)을 학습시키는 학습 모델을 포함하며, 학습 모델은 제1 시스템(10)이 피드백한 데이터를 이용하여 연산 모듈(11)을 학습시킬 수 있다.

제1 시스템(10)이 외부 서버로 피드백하는 데이터는, 산세 공정이 진행되는 동안 산세 처리 장치(13)로부터 획득한 장치 파라미터들, 및/또는 산세 공정이 완료된 산세 강판의 적어도 하나의 위치에서 측정한 잔여 내부 결함층의 두께를 포함할 수 있다. 산세 처리 장치(13)로부터 획득한 장치 파라미터들은, 연산 모듈(11)이 결정하는 공정 파라미터들에 대응할 수 있다. 다만, 산세 처리 장치(13)에 존재하는 기계 오차, 동작 지연 등으로 인해, 공정 파라미터들과 장치 파라미터들은 서로 다른 값을 가질 수 있다. 다시 말해, 장치 파라미터들은 산세 공정 동안 및/또는 산세 공정 이후 산세 처리 장치(13)로부터 실제로 측정한 공정 파라미터들을 의미할 수 있다. 일례로, 제1 시스템(10)이 산세 처리 장치(13)에 열연 강판의 이송 속도를 제1 속도로 입력하였음에도 불구하고, 산세 공정이 진행되는 동안 측정되는 열연 강판의 이송 속도가 제1 속도와 정확하게 일치하지 않을 수 있다.

실시예들에 따라, 제1 시스템(10)은 추가 연산 모듈(12)을 더 포함할 수 있다. 추가 연산 모듈(12)은 연산 모듈(11)이 출력하는 공정 파라미터들을 조절하여 산세 처리 장치에 입력할 수 있다. 일례로 추가 연산 모듈(12)은, 산세 처리 장치에 존재하는 기계 오차, 동작 지연 등을 고려하여 연산 모듈(11)이 출력하는 공정 파라미터들 중 적어도 일부를 조절하여 산세 처리 장치(13)에 입력할 수 있다. 따라서, 추가 연산 모듈(12)이 제1 시스템(10)에 포함되는 경우, 연산 모듈(11)이 출력하는 공정 파라미터들과, 산세 처리 장치(13)에 입력되는 공정 파라미터들이 서로 다를 수 있다.

추가 연산 모듈(12)은, 연산 모듈(11)이 출력하는 공정 파라미터들이 산세 처리 장치(13)에 적용될 수 있도록, 공정 파라미터들의 스케일 단위를 조절하거나, 산세 처리 장치(13)에 입력될 수 있는 데이터 포맷으로 공정 파라미터들을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라, 연산 모듈(11)이 공정 파라미터들의 스케일 단위 및 데이터 포맷 등을 조절하고, 공정 파라미터들을 산세 처리 장치(13)로 직접 출력할 수도 있다. 이 경우, 추가 연산 모듈(12)은 생략될 수 있다.

일 실시예에서, 제1 시스템(10)은 네트워크(20)를 통해 연결되는 외부 서버로부터, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 수신할 수 있다. 제1 시스템(10)이 외부 서버로부터 수신한 내부 결함층의 두께는, 열연 강판에 포함될 것으로 외부 서버가 예측한 내부 결함층의 두께일 수 있다. 일례로, 제1 서버는 열연 강판을 복수의 영역들로 나누고, 영역들 각각에서 내부 결함층의 두게를 예측할 수 있다.

연산 모듈(12)은 외부 서버가 예측한 내부 결함층의 두께를 이용하여, 산세 처리 장치(13)를 제어하기 위한 공정 파라미터들을 계산할 수 있다. 일 실시예에서 공정 파라미터들은, 산세 탱크 내의 산세 용액의 농도, 산세 용액의 온도, 촉진제의 사용 유무, 및 산세 용액에 침지된 열연 강판의 이송 속도 등을 포함할 수 있다. 연산 모듈(11)이 출력하는 공정 파라미터들에 의해 산세 처리 장치(13)가 자동으로 제어될 수 있다.

일례로, 산세 처리 장치(13)에 입력되는 공정 파라미터들은 열연 강판의 길이 방향을 따라 정의되는 영역들 각각에 대한 산세 공정을 최적화할 수 있는 값들로 결정될 수 있다. 예를 들어, 열연 강판의 단부에 해당하는 제1 영역 또는 제3 영역에 대한 산세 공정 중 열연 강판의 이송 속도는, 제1 영역과 제3 영역 사이에 위치하는 제2 영역에 대한 산세 공정 중 열연 강판의 이송 속도와 다를 수 있다. 일례로, 제1 영역 또는 제3 영역에 대한 산세 공정 중 열연 강판의 이송 속도가, 제1 영역과 제3 영역 사이에 위치하는 제2 영역에 대한 산세 공정 중 열연 강판의 이송 속도보다 빠를 수 있다. 일 실시예에서, 산세 공정이 진행되는 동안 열연 강판의 표면에 존재하는 스케일이 함께 제거될 수 있다.

제1 시스템(10)과 네트워크(20)를 통해 연결되는 외부 서버는, 열연 강판 생산 장치를 제어할 수 있으며, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 예측하고 산세 공정을 제어하는 데에 필요한 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈들, 및 연산 모듈들을 학습시키는 학습 모델들을 포함할 수 있다. 일례로 외부 서버는, 열연 강판을 권취하기 이전의 상분율을 예측하는 상분율 예측 모듈을 포함할 수 있다. 또한 외부 서버는, 열연 강판의 길이 방향에 따른 영역들 각각에서 온도를 예측하는 온도 예측 모듈을 포함할 수 있다. 또한 외부 서버는, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를, 열연 강판의 길이 방향에 따라 예측하는 내부 결함층 예측 모듈을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 온도 예측 모듈은 상분율 예측 모듈이 계산한 상분율을 이용하여 온도를 예측할 수 있다. 온도 예측 모듈이 계산하는 온도는, 열연 강판을 열연 코일 형태로 권취한 후 경과 시간에 따라 상기 영역들 각각에서 예측되는 온도일 수 있다. 또한 내부 결함층 예측 모듈은, 온도 예측 모듈이 계산한 온도를 이용하여 상기 영역들 각각에 포함되는 내부 결함층의 두께를 예측할 수 있다. 내부 결함층 예측 모듈이 계산한 내부 결함층의 두께는 제1 시스템(10)으로 전송되며, 제1 시스템(10)의 연산 모듈(11)은 내부 결함층 예측 모듈이 계산한 내부 결함층의 두께를 이용하여 산세 처리 장치(13)를 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정할 수 있다.

또한 일 실시예에서 외부 서버는, 공정 파라미터들 중 적어도 하나에 기초하여, 산세 처리 장치(13)가 제거하는 내부 결함층의 두께를 예측하는 산세 공정 예측 모듈을 포함할 수 있다. 또한 외부 서버는, 산세 처리 장치(13)를 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 공정 제어 모듈을 포함할 수 있다. 일례로 공정 제어 모듈은, 산세 공정 예측 모듈에 의해 산세 처리 장치(13)가 제거할 것으로 계산된 내부 결함층의 두께, 및 내부 결함층 예측 모듈에 의해 열연 강판에 포함될 것으로 예측된 내부 결함층의 두께 등을 이용하여 공정 파라미터들을 결정하고 최적화할 수 있다.

외부 서버는, 상기 설명한 모듈들 중 적어도 하나를 학습시키는 학습 모델을 포함할 수 있다. 일례로, 학습 모델은 소정의 기준값을 상기 모듈들이 출력하는 예측값과 비교하여 상기 모듈들을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은, 기준값과 출력값이 일치하거나 또는 기준값과 출력값의 차이가 소정의 범위 이내에 포함될 때까지 상기 모듈들을 학습시킬 수 있다. 일례로 학습 모델은 소정의 손실 함수를 이용하여 기준값과 출력값의 차이를 계산하고, 그 차이가 소정의 범위 이내에 포함되는지 여부에 따라 상기 모듈들을 학습시킬 수 있다. 일 실시예에서 학습 모델은, 기준값과 출력값의 차이를 계산하기 위한 손실 함수로 평균 제곱 오차(Mean Squared Error), 교차 엔트로피 오차(Cross Entropy Error) 등을 이용할 수 있다.

일 실시예에서 제1 시스템(10)은 외부 서버가 상기 모듈들 중 적어도 하나를 학습시키기 위해 필요한 데이터를 획득하여 외부 서버로 피드백할 수 있다. 예를 들어 제1 시스템(10)은, 산세 처리 장치(13)가 산세 공정을 진행하는 동안 적어도 하나의 측정 시점에서, 산세 처리 장치(13)에 입력된 공정 파라미터들에 대응하는 장치 파라미터들을 획득할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 장치 파라미터들은, 산세 처리 장치(13)의 기계 오차 및/또는 동작 지연 등에 의해 공정 파라미터들과 다른 값을 가질 수도 있다.

산세 처리 장치(13)에 입력되는 공정 파라미터들 중 열연 강판의 이송 속도를 예시로 설명하면, 산세 처리 장치(13)에 입력되는 열연 강판의 이송 속도와, 산세 처리 장치(13)에서 열연 강판을 이송하는 실제 이송 속도가 일치하지 않을 수 있다. 또한, 산세 처리 장치(13)에 입력되는 공정 파라미터들 중 산세 용액의 농도 및/또는 산세 용액의 온도는 열연 강판을 산세 처리하는 과정에서 변할 수 있다. 따라서, 산세 공정이 진행되는 동안 적어도 하나의 측정 시점에서 열연 강판의 실제 이송 속도, 산세 용액의 농도, 산세 용액의 온도, 촉진제의 사용 유무 등을 측정함으로써 장치 파라미터들을 획득할 수 있다.

또한 제1 시스템(10)은 산세 공정이 완료된 산세 강판에 포함되는, 잔여 내부 결함층의 두께를 획득할 수 있다. 일례로, 산세 공정이 완료된 산세 강판에 적어도 하나의 측정 위치를 지정하고, 측정 위치에서 내부 결함층의 두께를 실제로 측정함으로써 잔여 내부 결함층의 두께를 획득할 수 있다. 실시예들에 따라 측정 위치는 산세 강판의 길이 방향 등을 따라 서로 다른 복수의 위치들로 지정될 수 있다.

제2 시스템(10)은 측정 위치를 나타내는 산세 강판의 위치 정보, 측정 위치에서 획득한 잔여 내부 결함층의 두께, 및 측정 위치에 대한 산세 공정 중에 획득한 장치 파라미터들을 네트워크(20)를 통해 외부 서버로 전송할 수 있다.

외부 서버의 학습 모델은 제1 시스템(10)으로부터 수신한 상기 데이터들을 이용하여, 상기 모듈들 중 적어도 하나를 학습시킬 수 있다. 상기 모듈들에 대한 학습이 완료되면, 외부 서버는 학습이 완료된 상기 모듈들 중 적어도 하나를 제1 시스템(10)으로 전송할 수 있다. 일례로, 외부 서버는 산세 공정 예측 모듈 및/또는 공정 제어 모듈을 제1 시스템(10)에 전송할 수 있다.

제1 시스템(10)은 외부 서버로부터 수신한 산세 공정 예측 모듈 및/또는 공정 제어 모듈을 이용하여, 미리 저장되어 있던 연산 모듈(11)을 업데이트할 수 있다. 일례로, 제1 시스템(10)은 외부 서버로부터 수신한 산세 공정 예측 모듈 및/또는 공정 제어 모듈을 이용하여 기존의 연산 모듈(11)을 덮어쓰기(overwrite)할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템에 포함되는 제1 시스템(30)을 간단하게 나타낸 블록도일 수 있다. 제1 시스템(30)은 제1 서버(31) 및 산세 처리 장치(35) 등을 포함할 수 있으며, 제1 서버(31)는 산세 처리 장치(35)를 제어 및 관리할 수 있다. 산세 처리 장치(35)는 외부에서 생산된 열연 코일을 이송받으며, 권취 상태의 열연 코일을 열연 강판 형태로 권출한 후, 열연 강판에 산세 공정을 진행하여 산세 강판을 생산할 수 있다. 일 실시예에서, 산세 공정은 열연 강판을 산성 용액에 침지시켜 열연 강판의 내부 결함층 등을 제거하는 공정일 수 있다. 산세 공정에 의해, 내부 결함층 외에 열연 강판 표면의 스케일 등이 함께 제거될 수도 있다.

제1 서버(31)는 통신부(32), 스토리지(33), 프로세서(34) 등을 포함할 수 있다. 통신부(32)는 제1 서버(31)와 네트워크를 통신 가능하도록 연결할 수 있으며, 일례로 통신부(32)를 통해 제1 서버(31)는 외부 서버와 통신할 수 있다. 스토리지(33)는 제1 서버(31)의 동작 및 산세 처리 장치(35)의 관리 등에 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 프로세서(34)는 통신부(32)와 스토리지(33), 및 산세 처리 장치(35) 등을 제어할 수 있다.

일 실시예에서 스토리지(33)는 소정의 연산을 실행하는 연산 모듈들을 포함할 수 있다. 연산 모듈들은 산세 처리 장치(35)에서 진행되는 산세 공정을 제어하기 위한 연산을 실행할 수 있다. 일례로 연산 모듈들은, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층 등이 효율적으로 제거될 수 있도록 산세 공정을 제어하기 위한 공정 파라미터들을 출력할 수 있다. 제1 서버(31)는 연산 모듈들이 출력한 공정 파라미터들을 산세 처리 장치(35)에 입력할 수 있다. 스토리지(33)에 저장된 연산 모듈들은, 외부 서버로부터 수신한 연산 모듈들일 수 있다.

또한 제1 서버(31)는, 연산 모듈들을 업데이트하는 데에 필요한 데이터를 산세 처리 장치(35)로부터 획득하고, 산세 처리 장치(35)로부터 획득한 데이터를 통신부(32)를 통해 외부 서버에 피드백할 수 있다. 외부 서버는 제1 서버(31)로부터 피드백받은 데이터를 이용하여 외부 서버에 저장된 연산 모듈들 중 적어도 일부를 최적화할 수 있다. 일례로 외부 서버는 저장된 연산 모듈들 중 적어도 일부에서 연산을 실행하는 데에 적용되는 가중치, 계수 등을 조절함으로써 연산 모듈들 중 적어도 일부를 최적화할 수 있다.

외부 서버는 최적화가 완료된 연산 모듈들을 제1 서버(31)에 전송하며, 제1 서버(31)는 외부 서버로부터 수신한 새로운 연산 모듈들을 이용하여, 스토리지(33)에 저장된 기존의 연산 모듈들을 업데이트할 수 있다. 일례로, 제1 서버(31)는 기존의 연산 모듈들을 새로운 연산 모듈들로 덮어쓰기함으로써 연산 모듈들을 업데이트할 수 있다. 따라서, 산세 처리 장치(35) 및/또는 산세 공정의 대상인 열연 강판의 다양한 조건들에 맞게 최적화된 연산 모듈들로 산세 공정을 진행할 수 있으며, 산세 공정의 효율성 및 생산성 등을 개선할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 자동화 시스템의 초기 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 시스템(100)은 연산 모듈들(110)과 학습 모델(120)을 포함할 수 있다. 도 5를 참조하여 설명하는 시스템(100)은, 산세 처리 장치를 직접 운용하는 시스템이거나, 또는 산세 처리 장치를 직접 운용하는 시스템과 네트워크를 통해 연결되는 다른 시스템일 수 있다.

연산 모듈들(110)은 예측 모듈(111)과 파라미터 연산 모듈(112)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서 연산 모듈들(110)은 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)을 포함할 수 있으며, 예측 모듈(111)은 제1 내지 제3 모듈(M1-M3)을 포함할 수 있고, 파라미터 연산 모듈(112)은 제4 모듈(M4)과 제5 모듈(M5)을 포함할 수 있다. 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)은 회로 등의 하드웨어로 구현되거나, 소스 코드 등의 소프트웨어로 구현될 수 있다.

예를 들어, 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)이 소스 코드 등의 소프트웨어로 구현될 경우, 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)은 입력 데이터를 이용해서 출력 데이터를 계산하는 연산을 실행할 수 있다. 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5) 각각의 연산은 학습 모델(120)에 의해 결정 및 최적화될 수 있다.

학습 모델(120)은 제1 내지 제4 학습 모델(LM1-LM4)과 피드백 학습 모델(LMT)을 포함할 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)은 제1 모듈(M1)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있고, 제2 학습 모델(LM2)은 제2 모듈(M2)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있다. 유사하게, 제3 학습 모델(LM3)은 제3 모듈(M3)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있으며, 제4 학습 모델(LM4)은 제4 모듈(M4)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있다. 피드백 학습 모델(LMT)은 산세 공정이 완료된 후, 제1 내지 제5 모듈(M1-M5) 중 적어도 하나를 학습시키기 위한 모델일 수 있다. 일 실시예에서, 피드백 학습 모델(LMT)은 제1 내지 제5 모듈(M1-M5)을 동시에 학습시킬 수도 있다.

학습 모델(120)은 편차 보정법이나 강화 학습 등을 이용하여 제1 내지 제5 모듈(M1-M5) 각각을 학습시킬 수 있다. 편차 보정법을 이용하는 경우, 학습 모델(120)은 외부로부터 입력된 측정치와 모듈로부터 출력된 예측치의 오차를 보정해 나가는 방식으로 제1 내지 제5 모듈(M1-M5)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델(120)이 강화 학습을 이용하는 경우, 학습 모델(120)은 DNN(deep neural network)일 수 있으나, 반드시 이와 같은 예시로 한정되는 것은 아니다.

학습 모델(120)이 강화 학습을 이용하여 각 모듈을 학습시키는 일 실시예에 대해서는, 도 6을 참조하여 후술하기로 한다. 이하 도 5를 참조하여 시스템(100)에서 실행되는 연산 모듈들(110)의 초기 학습 방법에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.

일 실시예에서, 제1 모듈(M1)은 열연 강판을 권취하기 이전의 상분율을 예측할 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)은 제1 공정 조건(CD1)과 제1 상분율 값(EPF)을 수신할 수 있다. 제1 상분율 값(EPF)은 제1 공정 조건(CD1) 하에서 실제로 측정한 상변태 분율 또는 상변태량 등을 포함할 수 있다. 제1 공정 조건(CD1)은 열연 강판의 냉각 속도, 열연 강판의 온도, 및 열연 강판의 성분 등을 포함할 수 있다.

제1 학습 모델(LM1)은 제1 공정 조건(CD1)을 제1 모듈(M1)에 입력할 수 있다. 제1 모듈(M1)은 제1 공정 조건(CD1)을 이용하여 열연 강판의 상분율을 예측한 제2 상분율 값(PPF)을 계산할 수 있다. 제1 모듈(M1)이 출력하는 제2 상분율 값(PPF)은, 제1 학습 모델(LM1)에 전달될 수 있다.

제1 학습 모델(LM1)은 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)을 비교하여 제1 모듈(M1)을 학습시킬 수 있다. 일례로, 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)이 일치하지 않으면 제1 학습 모델(LM1)은 제1 모듈(M1)에서 제1 공정 조건(CD1)을 입력받아 상분율을 예측하는 제1 함수를 조절할 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)은 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)이 일치하도록, 또는 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)의 차이가 소정의 값 이하가 되도록 제1 모듈(M1)의 제1 함수를 조절할 수 있다. 이때, 제1 학습 모델(LM1)은 소정의 손실 함수를 이용하여 제1 상분율값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)의 차이를 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 학습 모델(LM1)은 제1 모듈(M1)이 연산에 이용하는 가중치 등을 조절하는 방식으로 제1 모듈(M1)을 학습시킬 수 있다.

제2 학습 모델(LM2)은 제2 공정 조건(CD2), 주변 환경을 나타내는 환경 조건(FV), 및 열연 강판으로부터 측정한 제1 온도 값(ET) 등을 수신할 수 있다. 제2 공정 조건(CD2)은 권취 후 열연 강판의 온도를 측정한 시점, 및 열연 강판의 성분 등을 포함할 수 있다. 환경 조건(FV)은 권취 후 열연 강판이 냉각되는 속도에 영향을 주는 주변 환경을 표현하는 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 주변 환경이 공기이면 주변 환경의 인자값은 '1'일 수 있고, 주변 환경이 바람이면 주변 환경의 인자값은 '2'일 수 있으며, 주변 환경이 물이면 주변 환경의 인자값은 '3'일 수 있다. 제1 온도 값(ET)은 열연 코일의 온도를 실제로 측정한 값을 포함할 수 있다.

제2 모듈(M2)은 제2 학습 모델(LM2)로부터 제2 공정 조건(CD2)과 환경 조건(FV)을 입력받을 수 있다. 일례로 제2 모듈(M2)은 제2 공정 조건(CD2)과 환경 조건(FV)을 이용하여 열연 강판의 온도를 예측할 수 있으며, 열연 강판의 온도를 예측한 제2 온도 값(PT)을 출력할 수 있다. 제2 온도 값(PT)은 열연 강판의 길이 방향에서 정의되는 영역들 각각의 온도를, 권취 후 경과 시간에 따라 예측한 값 등을 포함할 수 있다. 제2 모듈(M2)은 제2 온도 값(PT)을 제2 학습 모델(LM2)로 출력할 수 있다.

제2 학습 모델(LM2)은 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)을 비교하여 제2 모듈(M2)을 학습시킬 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)과 마찬가지로, 제2 학습 모델(LM2)은 손실 함수를 이용하여 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)을 비교할 수 있다. 예를 들어, 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)이 일치하지 않거나 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)의 차이가 소정의 값보다 크면, 제2 학습 모델(LM2)은 제2 모듈(M2)에서 제2 온도 값(PT)을 계산하는 제2 함수를 조절할 수 있다. 제2 학습 모델(LM2)은 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)이 일치하도록, 또는 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)의 차이가 소정의 값 이하가 되도록 제2 모듈(M2)을 학습시킬 수 있다.

제3 학습 모델(LM3)은 열연 강판의 성분(ING), 열연 강판 주변의 산소 분압(OPP), 제2 모듈(M2)의 출력값인 제2 온도 값(PT), 및 열연 강판으로부터 측정한 내부 결함층의 제1 두께(ED) 등을 입력받을 수 있다. 내부 결함층의 제1 두께(ED)는 열연 강판의 내부 결함층의 두께를 실제로 측정한 값을 의미할 수 있다.

제3 모듈(M3)은 제3 학습 모델(LM3)로부터 열연 강판의 성분(ING), 열연 강판 주변의 산소 분압(OPP), 및 열연 강판의 제2 온도 값(PT)을 입력 데이터로서 수신할 수 있다. 제3 모듈(M3)은 내부 결함층의 제2 두께 정보(PD)를 계산할 수 있다. 제2 두께 정보(PD)는 제3 모듈(M3)이 열연 강판의 성분(ING), 열연 강판 주변의 산소 분압(OPP), 및 제2 온도 값(PT) 중 적어도 하나를 이용하여 열연 강판에 존재할 것으로 예측한 내부 결함층의 두께일 수 있다. 제3 모듈(M3)이 출력하는 내부 결함층의 제2 두께 정보(PD)는 제3 학습 모델(LM3)에 전달될 수 있다.

제3 학습 모델(LM3)은 내부 결함층의 제1 두께(ED)와 제2 두께 정보(PD)를 비교하여 제3 모듈(M3)을 학습시킬 수 있다. 일례로, 내부 결함층의 제1 두께(ED)와 제2 두께 정보(PD)가 일치하지 않거나, 그 차이가 소정의 값보다 크면 제3 학습 모델(LM3)은 제3 모듈(M3)에서 내부 결함층의 제2 두께 정보(PD)를 계산하는 제3 함수를 조절할 수 있다. 제3 학습 모델(LM3)은 내부 결함층의 실측값인 제1 두께(ED)와 예측값인 제2 두께 정보(PD)가 일치하거나 그 차이가 소정의 값 이하가 되도록 제3 모듈(M3)을 학습시킬 수 있다.

제4 학습 모델(LM4)은 열연 강판의 이송 속도(PV), 산세 탱크에 포함된 산세 용액의 특성(AC), 및 산세 처리 장치가 제거한 내부 결함층의 제1 두께 등(EPA)을 수신할 수 있다. 산세 용액의 특성(AC)은 산세 탱크 내 산세 용액의 농도, 산세 용액의 온도, 촉진제의 사용 유무 등을 포함할 수 있다. 열연 강판의 이송 속도(PV)는 열연 강판이 산세 탱크 내에서 움직이는 속도를 의미할 수 있다. 내부 결함층의 제1 두께(EPA)는 열연 코일의 이송 속도(PV)와 산세 용액의 특성(AC)에 의해 진행된 산세 공정에서 실제로 제거되는 내부 결함층의 두께를 의미할 수 있다.

제4 모듈(M4)은 제4 학습 모델(LM4)로부터 열연 강판의 이송 속도(PV)와 산세 용액의 특성(AC)을 입력받을 수 있다. 제4 모듈(M4)은 열연 강판의 이송 속도(PV)와 산세 용액의 특성(AC) 중 적어도 하나를 이용하여 산세 처리 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산할 수 있다. 일 실시에에서, 제4 모듈(M4)은 이송 속도(PV)에 따라 결정되는 산세 시간, 및 산세 용액의 특성(AC)을 입력값으로 입력받고, 상기 입력값을 이용하여 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산하는 연산을 실행할 수 있다. 제4 모듈(M4)은 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 제4 학습 모델(LM4)로 출력할 수 있다.

제4 학습 모델(LM4)은 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)와 내부 결함층의 제1 두께(EPA)를 비교하여 제4 모듈(M4)을 학습시킬 수 있다. 예컨대, 내부 결함층의 제1 두께(EPA)와 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)가 일치하지 않거나 그 차이가 소정의 값보다 크면, 제4 학습 모델(LM4)은 제4 모듈(M4)에서 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산하는 데에 이용되는 가중치, 변수 등을 조절할 수 있다.

제5 모듈(M5)은 산세 처리 장치에 입력되는 공정 파라미터들을 결정할 수 있다. 일례로, 제5 모듈(M5)은 최적화 기법(예를 들어, 황금 분할법 등)을 이용하여 제4 모듈(M4)을 반복해서 호출함으로써 최적의 공정 파라미터들을 찾을 수 있다. 제5 모듈(M5)은 최적의 공정 파라미터들을 찾는 최적화 기법을 선택하거나, 최적화 기법을 수정할 수 있다.

일례로, 제5 모듈(M5)은 산세 공정에서 열연 강판을 이송하는 이송 속도(PV)를 제1 속도로, 산세 용액의 농도(AC)를 제1 농도로 결정한 후, 제4 모듈(M4)을 호출하여 산세 처리 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 전달받을 수 있다. 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)가 산세 공정의 목표와 일치하지 않을 경우, 제5 모듈(M5)은 이송 속도(PV)와 산세 용액의 농도(AC) 중 적어도 하나를 수정한 후 다시 제4 모듈(M4)을 호출하여 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 전달받을 수 있다. 이와 같이 이송 속도(PV) 및/또는 산세 용액의 농도(AC)를 수정하며 제4 모듈(M4)을 반복적으로 호출함으로써, 산세 공정으로 달성하고자 하는 목표에 최적화된 공정 파라미터들을 제5 모듈(M5)이 결정할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 산세 자동화 시스템에 포함되는 학습 모델을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 학습 모델이 강화학습을 이용하여 각 모듈을 학습시킬 경우, 학습 모델은 심층 신경망(deep neural network(DNN)) 등으로 구현될 수 있다. 학습 모델은 입력 레이어(IL), 히든 레이어(HL), 및 출력 레이어(OL)를 포함할 수 있다. 일례로, 입력 레이어(IL), 히든 레이어(HL), 및 출력 레이어(OL)에 포함되는 복수의 노드들은 서로 완전 연결형(fully connected)으로 연결될 수 있다. 입력 레이어(IL)는 복수의 입력 노드들(x1-xi)을 포함할 수 있으며, 입력 노드들(x1-xi)의 개수는 입력 데이터의 개수에 대응할 수 있다. 출력 레이어(OL)는 복수의 출력 노드들(y1-yj)을 포함할 수 있으며, 출력 노드들(y1-yj)의 개수는 출력 데이터의 개수에 대응할 수 있다.

히든 레이어(HL)는 제1 내지 제3 히든 레이어들(HL1-HL3)을 포함할 수 있으며, 히든 레이어들(HL1-HL3)의 개수는 다양하게 변형될 수 있다. 일례로 학습 모델(120)은 히든 레이어(HL)에 포함된 히든 노드들 각각의 가중치들을 조절하는 방식으로 학습될 수 있다. 또한 도 6에 도시한 일 실시예와 달리, 히든 레이어들(HL1-HL3)의 히든 노드들 중 적어도 하나는, 출력값을 동일한 레이어의 히든 노드로 순환시켜(recurrent) 보낼 수도 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 산세 자동화 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 산세 자동화 시스템(200)은 연산 모듈들(210, 220)을 포함할 수 있다. 일례로, 연산 모듈들(210, 220)은, 산세 자동화 시스템(200)에 포함되는 시스템들 중에서, 산세 처리 장치를 제어하는 제1 시스템에 저장되어 실행되는 모듈들일 수 있다. 또한 연산 모듈들(210, 220)은 제1 시스템과 네트워크를 통해 연결되는 외부 서버에도 저장될 수 있다. 일례로, 연산 모듈들(210, 220)은 외부 서버의 학습 모델에 의해 학습 완료된 상태로 제1 시스템에 전송되며, 제1 시스템에 저장될 수 있다.

산세 자동화 시스템(200)은 산세 처리 장치를 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정할 수 있다. 산세 자동화 시스템(200)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)를 수신할 수 있다. 산세 자동화 시스템(200)이 수신하는 내부 결함층의 두께 정보(PD)는, 앞서 도 5를 참조하여 설명한 일 실시예와 유사하게, 열연 강판에 포함될 것으로 예측되는 내부 결함층의 두께일 수 있으며, 열연 강판의 영역들에 따른 내부 결함층의 두께 변화를 포함할 수 있다. 산세 자동화 시스템(200)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)에 기초하여 최적의 공정 파라미터들(PPV2)을 계산할 수 있다.

일 실시예에서, 연산 모듈들(210, 220)은 제1 모듈(210)과 제2 모듈(220) 등을 포함할 수 있다. 제2 모듈(220)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)를 수신할 수 있다. 내부 결함층의 두께 정보(PD)는 열연 강판에 존재할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께로, 실제 열연 강판에 존재하는 내부 결함층의 두께와 정확하게 일치하지 않을 수도 있다. 다시 말해 두께 정보(PD)는 내부 결함층의 두께에 대한 예측값을 포함할 수 있다.

또한 제2 모듈(220)은 외부로부터 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD)를 수신할 수 있다. 잔여 내부 결함층은 산세 공정이 완료된 후 열연 강판에 존재하는 내부 결함층일 수 있다. 일례로, 산세 공정에 의해 내부 결함층을 완전히 제거하고자 하는 경우, 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD)는 0 일 수 있다. 실시예들에 따라, 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD)는 0 보다 클 수도 있다. 제2 모듈(220)은 제1 모듈(210)을 주기적으로 호출하여 최적의 공정 파라미터들(PPV2)을 계산할 수 있다.

제2 모듈(220)은 공정 파라미터들의 초기값을 제1 모듈(210)로 출력할 수 있다. 공정 파라미터들의 초기값은 산세 탱크로부터 계측된 산세 용액의 특성(AC), 및 열연 강판의 이송 속도(PPV1)를 포함할 수 있다. 공정 파라미터들의 초기값은 임의의 값으로 결정되거나, 또는 산세 처리 장치로부터 실시간으로 계측되는 값에 의해 결정될 수 있다. 공정 파라미터들이 초기값이 임의로 결정되는 경우, 열연 강판 생산 장치를 운용하는 제1 시스템 또는 산세 처리 장치를 운용하는 제2 시스템에 의해 공정 파라미터들의 초기값이 결정될 수 있다. 제1 모듈(210)은 산세 용액의 특성(AC)과 임의의 이송 속도(PPV1) 중 적어도 하나를 이용하여, 산세 처리 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)을 계산할 수 있다. 또는, 제1 모듈(210)이 열연 강판에 존재하는 것으로 예측되는 내부 결함층의 두께(PD)와 제거될 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)의 차이를 이용하여 산세 공정 이후 잔존할 것으로 예측되는 내부 결함층의 두께를 계산할 수도 있다.

제2 모듈(220)은 제1 모듈(210)로부터 내부 결함층의 두께(PPA2)를 수신할 수 있다. 제2 모듈(220)은 내부 결함층의 두께(PPA2)에 기초하여 산세 용액의 특성(AC)과 임의로 설정된 이송 속도(PPV1)가 최적의 공정 파라미터들(PPV2)에 부합하는지 여부를 결정한다. 제2 모듈(220)은 산세 용액의 특성(AC)과 임의의 이송 속도(PPV1)가 최적의 산세 공정 파라미터(PPV2)에 부합할 때까지 제4 모듈(M4)을 호출할 수 있다.

제2 모듈(220)이 제1 모듈(210)로부터 수신한 내부 결함층의 두께(PPA2)는, 산세 공정에 의해 제거될 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께, 즉 산세 공정의 예측값에 대응할 수 있다. 한편, 제2 모듈(220)은 산세 공정에 의해 제거하고자 하는 내부 결함층의 두께, 다시 말해 산세 공정의 목표값을 상기 산세 공정의 예측값과 비교할 수 있다. 목표값과 예측값이 서로 일치하지 않거나, 그 차이가 소정의 기준 범위를 벗어나면, 제2 모듈(220)은 목표값과 예측값의 차이가 감소하도록 공정 파라미터들, 예시로 산세 용액의 특성(AC) 및/또는 이송 속도(PPV1) 등을 조정할 수 있다. 제2 모듈(220)은 산세 용액의 특성(AC) 및/또는 이송 속도(PPV1) 등을 조정한 후, 다시 제1 모듈(210)을 호출하여 산세 공정의 예측값, 다시 말해 내부 결함층의 두께(PPA2)를 획득하고 목표값과 비교할 수 있다. 일례로 제2 모듈(220)은 목표값과 예측값의 차이가 기준 범위 이하가 될 때까지 산세 용액의 특성(AC) 및/또는 이송 속도(PPV1)를 조절하는 최적화 작업을 진행할 수 있다.

[표 1]은 제2 모듈(220)이 최적의 공정 파라미터들(PPV2)을 계산하는 방법을 설명하기 위한 표이다. 설명의 편의를 위하여, [표 1]에서 산세 용액의 특성(AC)은 동일한 것으로 가정한다. 제2 모듈(320)은 열연 강판에 존재할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께 정보(PD)와 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD)의 차이에 기초하여 내부 결함층이 얼마나 제거되어야 하는지를 나타내는 목표 제거 두께(GPA)를 계산할 수 있다.

[표 1]에 정의된 제1 영역, 제2 영역, 및 제3 영역은 열연 강판에서 길이 방향에서 연속적으로 배치되는 영역들일 수 있으며, 제1 영역과 제3 영역이 열연 강판의 단부에 인접한 영역들일 수 있다. [표 1]을 참조하면, 제1 영역에서 목표 제거 두께(GPA)는 열연 강판에 존재할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께 정보(PD)와 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD) 사이의 차이인 1μm(=3μm-2μm)로 결정될 수 있다.

[표 1]을 참조하면, 제1 모듈(210)은 이송 속도(PPV1)가 15mpm일 때 산세 처리 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)는 2μm 일 수 있다. 산세 처리 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)가 목표 제거 두께(GPA)보다 크기 때문에, 제2 모듈(220)은 이송 속도(PPV1)를 15mpm보다 빠른 20mpm로 증가시켜 제1 모듈(210)로 출력할 수 있다. 이송 속도(PPV1)가 20mpm일 때 산세 처리 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)가 제1 모듈(210)에 의해 1μm가 아닌 값으로 계산되면, 제2 모듈(220)은 이송 속도(PPV1)를 20mpm과 다른 값으로 다시 변경하여 제1 모듈(210)로 출력할 수 있다. 반면, 이송 속도(PPV1)가 20mpm일 때, 제1 모듈(210)이 계산한 내부 결함층의 두께(PPA2)가 1μm이면, 산세 처리 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)가 목표 제거 두께(GPA)와 일치하므로, 제2 모듈(220)은 열연 강판의 제1 영역에 대한 최적의 공정 파라미터들 중 이송 속도를 20mpm으로 결정할 수 있다.

항목들	제1 영역	제2 영역	제3 영역
PD	3μm	10μm	3μm
GD	2μm	2μm	2μm
GPA	1μm	8μm	1μm
PPV1	15mpm	10mpm	15mpm
PPA2	2μm	4μm	2μm
PPV2	20mpm	5mpm	20mpm

mpm = meter per minute

도 7을 참조하여 설명한 일 실시예에서는 제1 시스템의 연산 모듈들(210, 220)이 최적의 공정 파라미터들을 계산하는 것으로 설명하였으나, 반드시 이와 같은 형태로 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 따라, 제1 시스템과 네트워크를 통해 연결되는 외부 서버의 연산 모듈들이 최적의 공정 파라미터들을 계산할 수도 있다. 제1 시스템은, 외부 서버가 계산한 최적의 공정 파라미터들을 네트워크를 통해 수신하며, 수신한 최적의 공정 파라미터들을 이용하여 산세 처리 장치를 제어할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 공정을 설명하기 위한 도면이며, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 공정을 설명하기 위해 제공되는 그래프이다.

도 8을 참조하면, 산세 처리 장치(300)는 도 9를 참조하여 설명한 일 실시예 등에 의해 결정된 최적의 공정 파라미터들(PPV2)에 따라 산세 공정을 진행하여 열연 강판을 산세 처리할 수 있다. 도 7을 함께 참조하면, 제1 시스템(200)은 산세 처리 장치(300)가 최적의 공정 파라미터들(PPV2)에 따라 산세 공정을 진행하는 동안, 적어도 하나의 측정 시점에서 열연 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와 공정 파라미터들에 대응하는 장치 파라미터들(EPV)을 획득할 수 있다. 일 실시예에서 측정 시점은 복수일 수 있으며, 소정의 주기에 따라 설정될 수 있다. 장치 파라미터들(EPV)은 산세 처리 장치(300)에서 실제로 측정한 공정 파라미터들로서, 기계 오차, 동작 지연 등에 의해 산세 처리 장치(300)에 입력되는 공정 파라미터들(PPV2)과 다른 값을 가질 수 있다. 일례로, 공정 파라미터들(PPV2)에 포함된 열연 강판의 이송 속도는, 장치 파라미터들(EPV)에 포함된 열연 강판의 이송 속도와 다를 수 있다.

계속해서 도 8을 참조하면, 산세 처리 장치(300)는 코일러(CL), 언코일러(UCL), 산세 탱크(TK), 제1 계측기(MI1), 제2 계측기(MI2) 등을 포함할 수 있다. 언코일러(UCL)는 열연 코일(HC)을 권출한 스트립 형태의 열연 강판(310)을 산세 탱크(TK)로 진입시킬 수 있다. 열연 강판(310)은 산세 탱크(TK)에 수용된 산세 용액을 통과하며 산세 처리될 수 있다.

산세 공정이 진행되는 동안, 산세 처리 장치(300)는 최적의 공정 파라미터들(PPV2)에 따라 제어될 수 있다. 일례로, 공정 파라미터들(PPV2)에 따라, 열연 강판(310)의 길이 방향에 따른 영역들 각각에서, 열연 강판(310)의 이송 속도가 달라질 수 있다. 산세 탱크(TK)에 연결된 제1 계측기(MI1)는 산세 처리 장치(300)가 산세 공정을 진행하는 동안 적어도 하나의 측정 시점에서, 장치 파라미터들(EPV)을 계측할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 장치 파라미터들(EPV)은 공정 파라미터들(PPV2)에 대응하며, 다만 기계 오차, 동작 지연 등으로 인해 장치 파라미터들(EPV)과 공정 파라미터들(PPV2) 중 적어도 일부는 서로 다른 값을 가질 수 있다. 제1 계측기(MI1)는 장치 파라미터들(EPV)을 제1 시스템(200)으로 전송할 수 있다.

도 9에 도시한 일 실시예에서, 가로축은 열연 강판(310)의 길이 방향에 따른 위치를 나타내고, 세로축은 내부 결함층의 두께 정보(PD)와 이송 속도를 나타낸다. 일례로 내부 결함층의 두께 정보(PD)는 제1 시스템(200)과 네트워크를 통해 연결되는 외부 서버에 의해, 열연 강판(310)에 존재할 것으로 예측된 값일 수 있다.

도 9를 참조하면, 내부 결함층의 두께 정보(PD)는 제1 영역(D1) 및 제3 영역(D3)에서 보다 제2 영역(D2)에서 더 클 것으로 예측될 수 있다. 일례로, 제1 영역(D1)과 제3 영역(D3)은 길이 방향에서 열연 강판(310)의 단부일 수 있으며, 제2 영역(D2)은 제1 영역(D1)과 제3 영역(D3) 사이의 영역일 수 있다.

일 실시예에서, 외부 서버는 내부 결함층의 두께 정보(PD)로부터 열연 강판(310)에 대한 이송 속도(OPV)를 계산할 수 있다. 이송 속도(OPV)는 최적의 공정 파라미터들(PPV2)로 산세 공정을 진행할 때 열연 강판(310)이 산세 처리 장치(300)에서 이송되는 속도일 수 있다. 제1 영역(D1) 및 제3 영역(D3)에서 보다 제2 영역(D2)에서 내부 결함층의 두께가 클 것으로 예측 가능하기 때문 제2 영역(D2)의 내부 결함층이 충분히 제거될 수 있도록, 제2 영역(D2)이 산세 용액에 침지된 동안 이송 속도(OPV)는 상대적으로 느리게 설정될 수 있다.

실제 이송 속도(EPV)는 이송 속도(OPV)에 기초하여 산세 공정을 진행한 산세 처리 장치(500)에서 실제로 측정된 값일 수 있다. 실제 이송 속도(EPV)에는 산세 처리 장치(300)의 오차 및 동작 지연 등의 상황이 반영될 수 있으며, 따라서 산세 처리 장치(300)에 입력된 이송 속도(OPV)와 다를 수 있다.

예시로서, 내부 결함층을 완전히 제거하기 위하여 제2 영역(D2)에 존재하는 내부 결함층의 두께를 기준으로 이송 속도(TPV)를 균일하게 유지하며 산세 공정을 진행할 수 있다. 다만 이 경우, 산세 공정의 진행 속도가 감소하여 생산성이 저하될 수 있다. 반면, 본 발명의 일 실시예에 따르면 열연 강판의 영역들 각각에 대해 다르게 계산된 이송 속도(OPV)를 적용하여 산세 공정을 진행할 수 있다. 따라서 내부 결함층을 효율적으로 제거하는 것은 물론, 산세 공정의 시간 및 산세 공정에 투입되는 산세 용액의 양을 줄일 수 있다. 따라서, 산세 공정의 생산성을 개선할 수 있다.

다시 도 8을 참조하면, 산세 처리 장치(300)가 코일러(CL)를 이용하여 산세 처리된 산세 강판(320)을 권취하여 산세 코일(PC)로 제조하기 전에, 제2 계측기(MI2)가 산세 강판(320)의 위치 정보(PI)와 위치 정보(PI)에 대응하는 위치에서의 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)를 계측할 수 있다.

실시 예에 따라, 산세 처리된 산세 강판(320)에 적어도 하나의 측정 위치를 지정하고, 측정 위치에서 산세 강판(320)의 일부를 절단하여 시료를 채취할 수 있다. 산세 강판(320)에서 채취한 시료의 단면을 현미경으로 관찰함으로써 잔여 내부 결함층의 두께를 측정할 수 있다. 상기 측정 위치는 산세 강판(520)의 위치 정보(PI)에 해당할 수 있고, 상기 잔여 내부 결함층의 두께는 위치 정보(PI)에 대응하는 위치에서의 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)에 해당할 수 있다.

산세 강판(320)의 위치 정보(PI)와 위치 정보(PI)에 대응하는 위치에서의 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)는 제1 시스템(200)으로 입력되며, 연산 모듈들(210, 220)을 학습시키는 학습 모델을 포함하는 외부 서버로 전송될 수 있다. 외부 서버는, 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와 함게, 장치 파라미터들(EPV)을 수신할 수 있다.

일례로 외부 서버에도 연산 모듈들(210, 220)이 포함될 수 있다. 외부 서버에서 제1 모듈은, 장치 파라미터들(EPV)을 이용하여 산세 처리 장치(300)가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)를 계산할 수 있다. 외부 서버의 제2 모듈은 제1 모듈로부터 내부 결함층의 두께(PPA2)을 수신할 수 있다. 외부 서버의 제2 모듈은, 산세 처리 장치(300)가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)를 이용하여 잔여 내부 결함층의 예상 두께를 계산할 수 있다. 잔여 내부 결함층의 예상 두께는 장치 파라미터들(EPV)에 따라 산세 공정이 진행된 후, 산세 강판(320)에 남아있을 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께일 수 있다.

외부 서버의 학습 모델은 제2 모듈이 계산한 잔여 내부 결함층의 예상 두께를, 산세 강판(320)으로부터 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와 비교할 수 있다. 학습 모델은 산세 강판(320)으로부터 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와 제2 모듈이 계산한 잔여 내부 결함층의 예상 두께가 서로 일치하거나, 그 차이가 소정의 값 이하가 되도록, 연산 모듈들(210, 220) 중 적어도 일부를 학습시킬 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 산세 자동화 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10을 참조하면, 산세 공정을 진행하는 제1 시스템은, 외부 서버로부터 연산 모듈들을 수신할 수 있다(S110). S110 단계에서 수신하는 연산 모듈들은, 산세 공정을 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 연산을 실행할 수 있다. 제1 시스템은, 연산 모듈들이 결정한 공정 파라미터들을 이용하여 산세 공정을 진행할 수 있다(S120). 산세 공정에 의해, 열연 강판의 내부 결함층이 제거될 수 있다.

제1 시스템은, 산세 공정을 진행하는 산세 처리 장치에서 측정한 공정 파라미터들, 및 산세 공정이 완료된 산세 강판에 포함된 잔여 내부 결함층의 두께를 외부 서버에 전송할 수 있다(S130). S130 단계에서 외부 서버에 전송되는 공정 파라미터들은, 산세 처리 장치로부터 실제 측정한 값으로, 장치 파라미터들로 정의될 수 있다. 잔여 내부 결함층의 두께는, 산세 강판의 일부 영역을 시료로 채취하여 현미경으로 검사하는 방식 등으로 측정될 수 있다.

외부 서버는 S130 단계에서 수신한 공정 파라미터들과 잔여 내부 결함층의 두께 등을 이용하여 연산 모듈들을 학습시킬 수 있다. 학습이 완료되면, 제1 시스템은 외부 서버로부터 연산 모듈들을 수신할 수 있다(S140). 제1 시스템은 S140 단계에서 수신한 연산 모듈들로, 기존의 연산 모듈들을 업데이트할 수 있다(S150). 따라서, 산세 처리 장치 등에서 발생할 수 있는 공정 오차 등을 반영하여 산세 공정을 정확하게 제어할 수 있다.

도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 산세 공정을 설명하기 위한 도면들이다.

도 11 및 도 12에 도시한 실시예들에 따른 산세 처리 장치들(400, 500)은, 제1 계측기(MI1) 및 제2 계측기(MI2)와 다른 표면 결함 검출 장치들(430, 530)을 더 포함할 수 있다. 먼저 도 11을 참조하면, 표면 결함 검출 장치(430)는 산세 탱크들(TK) 중 적어도 일부의 사이에서 열연 강판(410)의 표면 상태를 검출할 수 있다.

일 실시예에서, 표면 결함 검출 장치(430)는 열연 강판(410)의 표면 이미지를 촬영하여 표면 상태를 검출하거나, 열연 강판(410) 표면의 광택도를 측정하여 열연 강판(410)의 표면 상태를 검출할 수 있다. 일례로 표면 결함 검출 장치(430)는 광택도를 측정하기 위한 광택계(glossmeter)를 포함할 수 있다. 표면 결함 검출 장치(430)는 열연 강판(410)의 폭방향 및 길이 방향 중 적어도 하나에서 표면 상태와 광택도 등을 검출할 수 있다.

앞서 도 8을 참조하여 설명한 바와 같이, 산세 공정이 진행되는 동안, 산세 처리 장치(400)는 최적의 공정 파라미터들(PPV2)에 따라 제어될 수 있다. 일례로, 공정 파라미터들(PPV2)에 따라, 열연 강판(410)의 길이 방향에 따른 영역들 각각에서, 열연 강판(410)의 이송 속도가 달라질 수 있다. 산세 탱크(TK)에 연결된 제1 계측기(MI1)는 산세 처리 장치(300)가 산세 공정을 진행하는 동안 적어도 하나의 측정 시점에서, 장치 파라미터들(EPV)을 계측할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 장치 파라미터들(EPV)은 공정 파라미터들(PPV2)에 대응하며, 다만 기계 오차, 동작 지연 등으로 인해 장치 파라미터들(EPV)과 공정 파라미터들(PPV2) 중 적어도 일부는 서로 다른 값을 가질 수 있다. 제1 계측기(MI1)는 장치 파라미터들(EPV)을, 산세 처리 장치(400)를 제어하는 프로세서로 전송할 수 있다. 일례로 프로세서는, 스토리지, 통신부 등과 함께 서버를 구성할 수 있다.

일례로 장치 파라미터들(EPV)은, 열연 강판(410)의 이송 속도를 포함하며, 프로세서는 스토리지에 저장된 연산 모듈들을 호출하여 장치 파라미터들(EPV)에 포함된 이송 속도로 열연 강판(410)이 이송되는 경우, 산세 처리 장치(400)에 의해 제거될 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께를 예측할 수 있다. 프로세서는 연산 모듈을 이용하여 예상한 내부 결함층의 두께를 참조하여, 산세 탱크(TK)를 통과하는 열연 강판(410)의 이송 속도를 조절할 수 있다.

또한 도 11에 도시한 일 실시예에서는, 장치 파라미터들(EPV)로부터 예상한 내부 결함층의 두께와 함께, 표면 결함 검출 장치(430)가 검출한 표면 상태 및/또는 광택도 등을 이용하여 프로세서가 산세 처리 장치(400)를 제어할 수 있다. 일례로, 두번째와 세번째 산세 탱크(TK) 사이에서 표면 결함 검출 장치(430)가 열연 강판(410)의 표면 상태 및/또는 광택도를 검출할 수 있으며, 프로세서는 표면 상태 및/또는 광택도를 이용하여 열연 강판(410)의 이송 속도를 결정할 수 있다.

일례로, 두번째 산세 탱크(TK) 이후 표면 상태를 측정한 결과, 산세 공정으로 내부 결함층이 원하는 만큼 제거되지 않은 것으로 판단되면, 프로세서는 열연 강판(410)의 이송 속도를 늦추거나, 또는 세번째 산세 탱크(TK)에 보관 중인 산세 용액의 농도를 높일 수 있다. 반면, 두번째 산세 탱크(TK) 이후 표면 결함을 측정한 결과, 산세 공정으로 내부 결함층이 원하는 만큼 충분히 제거되었다고 판단되면, 프로세서는 열연 강판(410)의 이송 속도를 그대로 유지할 수 있다.

도 12에 도시한 일 실시예에 따른 산세 처리 장치(500)의 동작은 도 11을 참조하여 설명한 바와 유사할 수 있다. 다만, 도 12에 도시한 일 실시예에서는, 표면 결함 검출 장치(530)가 산세 탱크(TK)의 후단에 배치될 수 있다. 따라서, 표면 결함 검출 장치(530)는 산세 탱크(TK)를 통과한 산세 강판(520)의 표면 상태 및/또는 광택도를 검출할 수 있다.

도 12에 도시한 일 실시예에서는 산세 탱크(TK)의 후단에 표면 결함 검출 장치(530)가 배치되므로, 산세 탱크(TK)를 모두 통과하여 산세 공정이 완료된 산세 강판(520)의 상태를 정확히 검출할 수 있다. 도 12에 도시한 일 실시예에서는 산세 탱크(TK)의 후단에 표면 결함 검출 장치(530)가 배치되므로, 산세 강판(520)의 표면 상태 및/또는 광택도로부터 잔존한 내부 결함층의 두께를 판단하는 시점과, 프로세서가 산세 처리 장치(500)를 제어하는 시점 사이에 차이가 발생할 수 있다. 다만, 도 12에 도시한 일 실시예에서는 산세 강판(520)의 표면 상태 및/또는 광택도로부터 산세 강판(520)에 잔존한 내부 결함층의 두께를 판단하므로, 도 11에 도시한 일 실시예에 비해 산세 공정으로 제거되는 내부 결함층의 양을 더 정확히 측정할 수 있다.

도 11 및 도 12를 참조하여 설명한 실시예들은 동시에 적용될 수도 있다. 다시 말해, 하나의 산세 처리 장치에서, 복수의 산세 탱크들 중 적어도 일부의 사이에 표면 결함 검출 장치가 배치되고, 산세 탱크들의 후단에도 표면 결함 검출 장치가 배치될 수 있다. 이 경우, 표면 결함 검출 장치가 열연 강판 및/또는 산세 강판의 표면 상태를 검출하는 시점과, 프로세서가 산세 처리 장치를 제어하는 시점의 시간 차이를 줄이면서, 동시에 산세 탱크를 완전히 통과한 산세 강판에서 표면 상태를 검출하므로, 산세 공정 이후 잔존한 내부 결함층의 두께를 정확히 판단할 수 있다.

본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니며 첨부된 청구범위에 의해 한정하고자 한다. 따라서, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능할 것이며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다고 할 것이다.

Claims

열연 강판의 내부 결함층을 제거하는 산세 공정을 진행하는 산세 처리 장치;
상기 산세 처리 장치를 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈들을 저장하는 스토리지;
상기 열연 강판을 생산하는 열연 강판 생산 장치를 포함하는 외부 서버와 네트워크를 통해 연결되는 통신부; 및
상기 통신부를 통해 상기 외부 서버로부터 상기 연산 모듈들을 수신하여 상기 스토리지에 저장하는 프로세서; 를 포함하고,
상기 공정 파라미터들은, 상기 산세 공정 동안 상기 열연 강판의 이송 속도, 및 상기 산세 처리 장치의 산세 탱크에 포함되는 산세 용액의 특성 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 산세 처리 장치는, 상기 산세 공정 동안 상기 열연 강판의 이송 속도, 및 상기 산세 처리 장치의 산세 탱크에 포함되는 산세 용액의 특성 중 적어도 하나를 획득하는 계측기를 포함하고,
상기 연산 모듈들은, 상기 이송 속도, 및 상기 산세 용액의 특성 중 적어도 하나를 가중치나 변수로서 함수에 적용하여 상기 산세 처리 장치가 제거하는 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 제1 모듈을 포함하는 산세 처리 시스템.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 외부 서버로부터 새로운 연산 모듈들을 수신하면, 상기 연산 모듈들을 상기 새로운 연산 모듈들로 업데이트하는 산세 처리 시스템.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 연산 모듈들은, 상기 제1 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께를 가중치나 변수로서 함수에 적용하여, 상기 공정 파라미터들을 결정하는 제2 모듈을 더 포함하는 산세 처리 시스템.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 외부 서버가 상기 연산 모듈들을 학습시킬 수 있도록, 상기 제1 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께, 및 상기 산세 공정이 완료된 산세 강판으로부터 측정한 잔여 내부 결함층의 두께를 상기 외부 서버에 전송하는 산세 처리 시스템.
제6항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 외부 서버에 의해 학습된 새로운 제1 모듈 및 새로운 제2 모듈을 수신하면, 상기 제1 모듈 및 상기 제2 모듈을 상기 새로운 제1 모듈 및 상기 새로운 제2 모듈로 업데이트하는 산세 처리 시스템.
삭제
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 연산 모듈들 중 적어도 하나에 상기 공정 파라미터들의 초기값을 입력하여 상기 산세 공정으로 제거되는 내부 결함층의 두께에 대한 예측값을 획득하고,
상기 예측값을 상기 산세 공정으로 제거되는 내부 결함층의 두께에 대한 목표값과 비교하며,
상기 예측값과 상기 목표값의 차이가 기준 범위 이하가 되도록 상기 공정 파라미터들을 조절하는 산세 처리 시스템.
제1항에 있어서,
상기 산세 처리 장치는, 상기 열연 강판의 표면 이미지를 촬영하여 상기 열연 강판의 표면 상태를 검출하는 표면 결함 검출 장치, 및 상기 내부 결함층을 제거하기 위한 산세 용액이 보관되는 복수의 산세 탱크들을 포함하는 산세 처리 시스템.
제10항에 있어서,
상기 표면 결함 검출 장치는, 상기 복수의 산세 탱크들 중 적어도 둘의 사이에 배치되거나, 상기 복수의 산세 탱크들의 후단에 배치되는 산세 처리 시스템.
제10항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 연산 모듈들이 출력하는 상기 공정 파라미터들, 및 상기 표면 결함 검출 장치가 검출하는 상기 열연 강판의 표면 상태를 가중치나 변수로서 상기 산세 처리 장치에 적용하여 상기 산세 처리 장치를 제어하는 산세 처리 시스템.
제10항에 있어서,
상기 표면 결함 검출 장치는 상기 열연 강판의 표면 이미지를 촬영하여 상기 열연 강판의 광택도를 검출하는 산세 처리 시스템.
열연 강판을 생산하는 열연 강판 생산 장치를 포함하는 외부 서버로부터, 산세 공정을 제어하기 위한 공정 파라미터들을 결정하는 연산 모듈들을 수신하는 단계;
상기 연산 모듈들이 결정한 상기 공정 파라미터들을 이용하여 상기 열연 강판의 내부 결함층을 제거하는 산세 공정을 진행하는 단계;
상기 산세 공정을 진행하는 산세 처리 장치에서 측정한 상기 공정 파라미터들, 및 상기 산세 공정이 완료된 산세 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께를 상기 외부 서버로 전송하는 단계; 및
상기 외부 서버로부터 새로운 연산 모듈들을 수신하면, 상기 연산 모듈들을 상기 새로운 연산 모듈들로 업데이트하는 단계; 를 포함하고,
상기 공정 파라미터들은, 상기 산세 공정 동안 상기 열연 강판의 이송 속도, 및 상기 산세 처리 장치의 산세 탱크에 포함되는 산세 용액의 특성 중 적어도 하나를 포함하는 산세 처리 시스템의 동작 방법.
삭제
제14항에 있어서,
상기 연산 모듈들은, 상기 공정 파라미터들을 가중치나 변수로서 함수에 적용하여 상기 산세 처리 장치가 제거하는 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 제1 모듈, 및 상기 제1 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께를 가중치나 변수로서 함수에 적용하여 상기 공정 파라미터들을 결정하는 제2 모듈을 포함하는 산세 처리 시스템의 동작 방법.
제16항에 있어서,
상기 제1 모듈이 상기 제2 모듈이 결정한 상기 공정 파라미터들을 가중치나 변수로서 함수에 적용하여 상기 산세 처리 장치가 제거하는 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 단계;
상기 제2 모듈이, 상기 제1 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께와, 상기 산세 공정으로 제거하고자 하는 상기 내부 결함층의 두께를 비교하는 단계; 및
상기 비교 결과를 가중치나 변수로서 함수에 적용하여, 상기 제2 모듈이 상기 공정 파라미터들 중 적어도 하나를 변경하는 단계; 를 더 포함하는 산세 처리 시스템의 동작 방법.
제17항에 있어서,
상기 제1 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께와, 상기 산세 공정으로 제거하고자 하는 상기 내부 결함층의 두께의 차이가 소정의 값 이하가 되도록, 상기 계산 단계, 상기 비교 단계, 및 상기 변경 단계를 반복 수행하는 산세 처리 시스템의 동작 방법.