KR20090130284A - 연속 주조 슬래브의 표면 결함의 검출 및 분류 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 연속 주조 표면의 외관에 대한 지형 정보를 이용하여, 표면의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 판정하고, 이들의 장소 및 치수를 평가하며, 표면의 결함 및/또는 틈새를 제품의 추가의 가공 전에 이러한 평가에 따라 제거하거나 또는 프로세스를 최적화함으로써 방지하는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법을 제공한다. 본 발명의 목적은 더욱 신뢰적이면서 확실하게 필요한 결함의 평가를 달성하는 것이다. 이러한 목적은, 한편으로는 연속 주조 예비 제품의 슬래브 표면 상의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 검출하여 저장하고, 다른 한편으로는 완성된 제품 상의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 검출하여 저장하며, 그리고나서 상기 예비 제품으로부터의 정보를 상기 완성된 제품에 대한 표면 검사로부터의 정보와 비교하고, 상기 완성된 제품 상의 결함을 야기하였거나 야기할 수 있는 정보만을 상기 예비 제품 상의 결함 및/또는 틈새의 제거에 반영함으로써 충족된다.

Description

연속 주조 슬래브의 표면 결함의 검출 및 분류 방법{METHOD FOR DETECTING AND CLASSIFYING SURFACE DEFECTS ON CONTINUOUSLY CAST SLABS}
본 발명은 연속 주조 표면의 외관에 대한 지형 정보(topographical information)를 이용하여 이 표면의 결함 및/또는 틈새(flaw)의 위치를 판정하고 평가하는 연속 주조 제품 상의 표면 결함 검출 및 분류 방법에 관한 것이다.
연속 주조 제품과 같은 재료 상의 표면 결함을 검출하여 제거하기 위한 다수의 방법이 알려져 있다. 예컨대, EP 0 880 023 A1에 의하면, 예컨대 압연 밀에서의 마감 압연과 같은 추가의 가공 전에 표면 결함을 자동적으로 검출하여 그라인딩 장치에 의해 제거할 수 있다. 이러한 용도를 위해 사용되는 그라인딩 장치는 연속 결함 또는 커다란 표면적에 걸쳐 산란되어 있는 결함이 그라인딩 장치의 전후에 배치된 검사 장치에 의해 검출되어 제거될 수 있도록 반대 방향으로도 동작할 수 있다.
이 방법에서는 결함이 저장 모델과의 비교에 기초하여 평가되므로, 결함 검출의 퀄리티 및 그에 따른 제거가 저장되어 있는 재료에 좌우된다.
따라서, 필요 이상의 작업 단계가 행해지는 경우가 있다.
원칙적으로는, 예컨대 호스트 스트립 또는 시트와 같은 압연 제품에서 결함 을 야기하는 표면 결함만이 검출되어 평가되어야 한다. 슬래브 표면 상의 다른 틈새의 전부를 제거할 필요는 없다.
따라서, 본 발명의 목적은 더욱 신뢰적이면서 확실하게 필요한 결함의 평가 및 그에 후속하는 결함의 제거가 달성될 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
이와 같이 함에 있어서, 이러한 방식으로 획득된 정보는 제품의 추가 가공 전에 결함을 제거하기 위한 심사(assessment) 또는 완성된 제품의 달성 가능한 품질에 대한 시기 적절한 판정 및 분류를 위한 심사에 따라 이용된다.
연속 주조 표면의 외관에 대한 지형 정보를 이용하여, 이 표면의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 판정하고, 이들의 장소 및 치수를 평가하며, 이 표면의 결함 및/또는 틈새를 제품의 추가의 가공 전에 평가에 따라 제거하는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함 검출 및 분류 방법에서, 전술한 목적은, 한편으로는 연속 주조 예비 제품의 슬래브 표면 상의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 검출하여 저장하고, 다른 한편으로는 완성된 제품 상의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 검출하여 저장하며, 그리고나서 예비 제품으로부터의 정보를 완성된 제품에 대한 표면 검사로부터의 정보와 비교하고, 완성된 제품 상의 결함을 야기하였거나 야기할 수 있는 정보만을 예비 제품 상의 결함 및/또는 틈새의 제거에 고려함으로써 충족된다.
본 발명에 의하면, 연속 주조 슬래브의 표면 지형은 적합한 방법에 의해 결정된다. 이러한 방법으로는 광을 기반으로 하는 방법 또는 마이크로파를 기반으로 하는 방법의 가시 영역의 스펙트럼 또는 가시 영역 이외의 스펙트럼(invisible spectrum)으로 동작하는 광학적 방법이 있다. 가시 영역에서는 프린지 투영 방법(fringe projection method) 및 입체경 방법(stereoscopic method)이 이용된다. 레이저를 기반으로 하는 방법 또한 가능하다. 이들 방법 중의 하나 이상을 통해 획득된 표면 지형에 대한 정보는 위치에 좌우되는 방식으로, 즉 위치에 대응하여 저장된다. 지형에서의 검출된 변화의 평가는 예컨대 뉴럴 네트워크(neural network) 등의 적합한 분류 방법에 의해 수행될 수 있다.
본 발명에 의하면, 상기 방법은 학습 단계(learning phase)를 특징으로 하며, 이 단계 동안에는, 아무런 관련성이 없는 표면 틈새와 이 경우에는 호스트 스트립 또는 시트인 마감 압연된 제품 상의 표면 결함을 야기하였거나 야기할 수 있는 관련 표면 결함을 구분하기 위해 분류 방법이 최적화된다.
이를 위해, 완성된 제품에 대한 표면 검사의 결과가 슬래브 검사 시스템에 연계된다. 구체적으로, 완성된 제품 상의 결함의 절대 위치가 슬래브 표면 상의 절대 위치로 변환된다. 이를 위해, 전체 변형 정도 및 길이방향 압연에 대한 크로스 압연(cross rolling)의 비율과 같은 통과 순서 데이터(pass sequence data)가 모델에 통합된다. 슬래브 상에 있을 수도 있는 표면 결함의 위치에 대한 정보가 저장되고, 마무리 압연에 후속하는 검사 시스템에 의해 결정된 정보와 비교되어 자체 학습 효과가 발생된다.
그러므로, 예컨대 뉴럴 네트워크와 같은 분류 방법을 통해 발견된, 지형과 표면 결함 발생 확률 간의 관계가 예측을 위해 이용된다.
이 방법은 고온 슬래브 표면과 저온 슬래브 표면 양자를 측정할 수 있으며, 슬래브 또는 측정 장치 중의 하나가 측정 동안 이동된다. 이동은 불연속적으로 증가하는 상태 또는 연속적으로 증가하는 상태로 수행될 수 있다.
이러한 방식으로 획득된 지형 정보는 분류의 결과에 따라 그 절대 위치와 함께 저장될 수 있다.
전술한 바와 같이, 슬래브 표면의 추가 가공 전에 제거될 수 있거나 또는 완성된 제품에 대한 품질의 손상을 초래하는 표면 결함이 존재하는지의 여부에 대한 결정은 학습 단계를 필요하게 한다. 이러한 학습은 검사자 가이드라인을 통해 수동으로 수행될 수 있지만, 주관적인 오차에 놓이게 된다. 따라서, 본 발명에 의하면, 이 문제는 완성된 제품에 대해 표면 검사 시스템을 연계시킴으로써 해소된다.
본 방법이, 생산된 슬래브가 바로 사용되지 않거나 또는 슬래브가 외부에서 구매되는 연계되지 않은 설비(unlinked installation)(슬래브 연속 주조 플랜트 및 압연 밀)에서 이용될 때, 이 학습 알고리즘은 장기간의(long-term) 데이터베이스를 이용하여 구현되어야 한다.
본 시스템은 또한 자동화된 슬래브 검사의 체제에서 이용될 수도 있다. 이 경우, 결함은 수리 목적을 위한 위치 확인을 용이하게 하기 위해 마킹 로봇에 의해 마크된다. 위치 정보는 또한 자동 수리를 위해 가공 센터에 보내질 수도 있다.
도 1은 인위적인 틈새, 즉 결함이 포함되어 있는 샘플을 도시하는 도면이다.
도 2는 특히 도 1의 라인 5에서 프린지 투영 방법을 통해 샘플을 측정한 결 과를 나타내는 도면이다.
도 3은 이 라인의 지형적 평가를 나타내는 그래프이다.
도 4는 측정 장치의 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 검사 및 평가 시스템의 원리를 나타내는 도면이다.
본 발명에 따른 방법을 첨부 도면을 참조하여 설명한다.
본 방법을 예시하기 위해 샘플에 틈새를 인위적으로 생성하였으며, 이것은 도 1에 도시되어 있다. 예시의 우측편에 라인이 나타내어져 있다. 이하의 설명을 위한 예를 위해 라인 5를 참조한다.
프린지 투영 방법을 통해 샘플을 측정하고, 라인 5에 대한 결과를 도 2에 도시한다. 지형 정보를 도 3에 나타낸 바와 같이 점 모양의 결함으로 관련시킬 수 있다.
도 4는 슬래브를 운송하기 위한 테이블 롤러 위에 프로젝터 및 카메라를 갖는 측정 장치를 배치하는 예를 나타내고 있다.
최종적으로, 도 5는 본 방법의 기본 개념을 나타내고 있으며, 이 도면에서는, 예비 제품, 즉 슬래브 상의 결함 및/또는 틈새가 제1 표면 검사에 의해 검출되고, 제2 검사 장치가 압연된 완성 제품 상의 결함 및/또는 틈새를 검출하고 있다. 그 후에 수행되는 비교에 기초하여, 처음에 검출된 결함 중의 어느 것이 완성된 제품 상의 결함을 야기하는지에 관한 결론이 도출되어, 학습 프로세스가 개시될 수 있으며, 이 학습 프로세스는 완성된 제품에 이롭지 않은 결함만이 제거될 필요가 있도록 하는 결과를 가짐으로써 예비 제품 상의 결함의 평가를 향상시킨다.

Claims (12)

  1. 연속 주조 표면의 외관에 대한 지형 정보(topographical information)를 이용하여, 상기 표면의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 판정하고, 이들의 장소 및 치수를 평가하며, 상기 표면의 결함 및/또는 틈새를 제품의 추가의 가공 전에 이러한 평가에 따라 제거하거나 또는 프로세스를 최적화함으로써 방지하는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함을 검출 및 분류하는 방법으로서, 한편으로는 연속 주조 예비 제품의 슬래브 표면 상의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 검출하여 저장하고, 다른 한편으로는 완성된 제품 상의 결함 및/또는 틈새의 정확한 위치를 검출하여 저장하며, 그리고나서 상기 예비 제품으로부터의 정보를 상기 완성된 제품에 대한 표면 검사로부터의 정보와 비교하고, 상기 완성된 제품 상의 결함을 야기하였거나 야기할 수 있는 정보만을 상기 예비 제품 상의 결함 및/또는 틈새의 제거에 고려하는,
    연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지형 정보는 가시 영역 또는 가시 영역 이외의 영역(invisible region)에서 동작하는 광학적 방법을 통해 판정되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 지형 정보는 레이저를 기반으로 하는 방법 또는 마이크로파를 기반으로 하는 방법을 통해 판정되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 지형 정보는 프린지 투영 방법(fringe projection method) 또는 입체경 방법(stereoscopic method)에 의해 획득되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 지형 정보는 가시 영역 또는 가시 영역 이외의 영역의 전자기 복사 소스를 통해 판정되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    위치에 좌우되는 방식으로 저장되는 획득된 정보가, 뉴럴 네트워크(neural network)와 같은 분류 방법에 의해 평가되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    학습 단계 동안, 고온 스트립 또는 시트와 같은 마감 압연된 제품 상의 표면 결함을 야기하는 슬래브 표면 상의 영역만이, 결함을 갖는 것으로서 심사되거나(assess) 고려되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 완성된 제품 상의 결함의 절대 위치가 슬래브 표면 상의 절대 위치로 변환되며, 전체 변형 정도 및 길이방향 압연에 대한 크로스 압연(cross rolling)의 비율과 같은 통과 순서 데이터(pass sequence data)가 이러한 목적을 위한 계산에 통합되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 뉴럴 네트워크 또는 다른 방법을 통해 발견된, 지형과 표면 결함 발생 확률 간의 관계가 예측을 위해 이용되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    획득된 상기 지형 정보가 그 결과에 따라서는 지형 정보의 절대 위치와 함께 저장되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법이 자동화된 슬래브 검사의 체제 내에서 이용될 수 있으며, 결함이 마킹 로봇에 의해 마크되는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    정보의 비교에 의해 획득된 가공 정보가 자동 수리를 위해 가공 센터에 보내지는, 연속 주조 제품 상의 표면 결함의 검출 및 분류 방법.
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