KR20200064471A

KR20200064471A - 철강 코일 품질 관리 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20200064471A
Application number: KR1020180150634A
Authority: KR
Inventors: 신기영; 강명성
Original assignee: 주식회사 포스코
Priority date: 2018-11-29
Filing date: 2018-11-29
Publication date: 2020-06-08
Also published as: KR102180818B1

Abstract

본 발명은, 고객이 요구하는 코일 제품의 밴딩 품질을 관리하는 철강 코일 품질 관리 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치는 코일 제품의 밴딩 이미지를 획득하는 영상 획득부 및 상기 영상 획득부의 밴딩 이미지로부터 추출된 밴딩 정보가 설정된 밴딩 정보인지 여부를 감별하고, 감별 결과에 따라 작업자에게 알람을 발생시키는 제어부를 포함하고, 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 방법은 코일 위치 트래킹부가 코일 제품의 영상 획득 위치를 트랙킹하는 단계, 영상 획득부가 코일 제품의 밴딩 이미지를 획득하는 단계 및 제어부가 상기 영상 획득부의 밴딩 이미지로부터 추출된 밴딩 정보가 설정된 밴딩 정보인지 여부를 감별하고, 감별 결과에 따라 작업자에게 알람을 발생시키는 단계를 포함할 수 있다.

Description

철강 코일 품질 관리 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MANAGING QUALITY OF STEEL COIL}

본 발명은 철강 코일의 품질을 관리하는 철강 코일 품질 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 고객에게 배송되는 코일 제품은 리코일링 공정(Recoiling Line; RCL)에서 코일 제품 밴딩 시 고객이 요구한 밴딩으로 코일 밴딩을 실시하는데, 고객 요구 밴딩 재질과 실제 밴딩 후 밴딩 재질이 상이하거나, 체결된 밴드 밑에 부착되는 제품 코일 정보 스티커카 자주 탈부착되거나 또는 스티커에 기입된 제품코일 정보가 부정확하거나 다른 코일 정보로 바뀌는 상황으로 인해 고객사에게 제품 전달 시 신뢰성을 저하시키는 문제점이 있다.

대한민국 등록특허공보 제10-1494759호 대한민국 공개특허공보 제10-2013-0046551호

본 발명의 일 실시예에 따르면, 고객이 요구하는 코일 제품의 밴딩 품질을 관리하는 철강 코일 품질 관리 장치 및 방법이 제공된다.

상술한 본 발명의 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치는 코일 제품의 밴딩 이미지를 획득하는 영상 획득부 및 상기 영상 획득부의 밴딩 이미지로부터 추출된 밴딩 정보가 설정된 밴딩 정보인지 여부를 감별하고, 감별 결과에 따라 작업자에게 알람을 발생시키는 제어부를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 방법은 코일 위치 트래킹부가 코일 제품의 영상 획득 위치를 트랙킹하는 단계, 영상 획득부가 코일 제품의 밴딩 이미지를 획득하는 단계 및 제어부가 상기 영상 획득부의 밴딩 이미지로부터 추출된 밴딩 정보가 설정된 밴딩 정보인지 여부를 감별하고, 감별 결과에 따라 작업자에게 알람을 발생시키는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 고객사에게 밴드 체결 문제가 된 제품이 전달되는 상황을 방지하여 제품 생산 프로세스에 대한 신뢰성을 주어 제품 판매 효과 향상에 대한 기대효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 방법의 개략적인 플로우챠트이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치의 메인 카메마로 획득한 밴딩 이미지를 나타내는 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치의 서브 카메마로 획득한 밴딩 이미지를 나타내는 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치의 개략적인 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 방법의 개략적인 플로우 챠트이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치(100)는 냉연 공정 이후의 RCL 공정에서 냉연 코일 밴드 재질 및 형태 종류를 영상 데이터 기반하에 감별 분류하고(S10,S20,S30), 이러한 재질 및 종류 형태가 고객이 요구한 밴드 체결 방식과 상이할 경우 이를 운전 조업자에게 경고 알림하여 재체결 지시를 하며, 그리고 밴드 아래쪽에 부착되어야 하는 코일 제품 정보 스티커의 부착 유무 및 스티커에 수동 기입된 코일 제품 번호가 작업 지시하고 상이한지를 실시간 영상 측정 데이터 기반 하에 문제 유무를 자동 검출하고(S40,S50) 조업자에게 또한 경고 알림하여 냉연 코일 밴드 체결 품질을 감시할 수 있다(S60).

먼저, 영상 획득부(110)는 밴드 재질 및 체결 상태의 영상을 조업 중 실시간 측정하기 위한 메인 카메라(111)와 필요 시 밴드 하단에 부착된 코일 제품 정보 스티커 부착 영상을 측정하기 위한 서브 카메라(112)를 활용하여, 조업 중 코일이 해당 카메라 아래에 위치하였을 경우 영상을 측정한다.

제어부(120)는 메인 카메라(111)에 의해 검출된 밴드의 위치를 에지 검출 및 영상 딥러닝을 활용하여 밴드 재질 및 체결 형태를 감별 분류하고, 수신한 고객이 요구한 밴딩의 지시 정보와 동일한지 아니면 상이한지를 비교하여, 상이할 경우 운전 조업자에게 HMI(Human Machine Interface)와 소리로 경고 알림으로써, 밴드 체결을 재검토하여 재체결할 수 있다.

보다 상세하게는, 영상 획득부(110)는 메인 카메라(111)를 포함할 수 있고, 서브 카메라(112)를 더 포함할 수 있다.

도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치의 메인 카메마로 획득한 밴딩 이미지를 나타내는 도면이고, 도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 코일 품질 관리 장치의 서브 카메마로 획득한 밴딩 이미지를 나타내는 도면이다.

도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 코일의 높이가 낮을 경우 메인 카메라(111)가 측정한 영상 데이터에 스티커 부착 위치까지 촬영이 가능하므로 메인 카메라(111)의 영상 데이터는 밴드 재질 및 체결 형태 종류 감별뿐만 아니라, 스티커 부착 유무 판별을 위한 용도로 활용될 수 있다.

메인 카메라에서 코일의 높이에 따라 코일이 높이가 약 2m 이상이 경우 하단부의 스티커 부착 유무 영상을 획득할 수 없기에, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 서브 카메라(112)는 스티커 부착 유무판별을 위한 영상 데이터를 측정하여 스티커 부착 유무 영상 데이터를 확보할 수 있다.

제어부(120)는 이를 결정하기 위해 서브 카메라 구동 여부를 결정하는 로직을 운행하며, 이러한 병렬 운행을 통해 밴드 체결에 대한 전장 영상 데이터들을 확보할 수 있다.

제어부(120)는 확보된 영상 데이터들을 기반으로 먼저 밴드의 체결 위치를 1차적으로 에지 검출 및 휘도 정보를 활용하여 검출하고, 해당 위치에서 밴드 재질 및 체결 형태를 감별 인식할 수 있도록 2차적으로 크로핑(Cropping)하며, 크로핑된 영상을 밴드 재질 및 체결 형태를 학습 시간 영상 딥러닝 모델에 입력하여 밴드 재질 및 형태 종류들을 감별할 수 있다. 이러한 밴드 재질 및 형태 종류는 스틸 패드 밴드/스틸밴드/플라스틱 밴드/노밴드 테이핑과 그리고 밴드의 체결 수가 있으며, 보통 1개 밴드 체결 또는 2개 밴드 체결을 실시한다. 제어부(120)는 밴드 재질 및 체결 종류는 밴드 체결 위치 검출 후 인공지능 딥러닝 모델을 활용하여 판별할 수 있다.

제어부(120)는 딥러닝 모델을 이중으로 적용하여 1차적으로는 밴드 체결 개수를 감별하고 그리고 2차적으로는 밴드의 재질 및 체결 형태 종류를 판별하는 앙상블 기법을 활용할 수 있다. 그리고 순차적으로 밴드 검출 위치에서 영상 프레임에서 90도 하단 방향으로 프레임을 스캐닝하면서, 스티커 부착 위치를 검출하며 이렇게 부착 위치가 검출이 안되었을 경우에는 코일 높이가 높은 상태이며, 스티커 부착 유무 및 스티커에 부착된 코일 번호를 판별하기 위한 영상 데이터를 취득하기 위한 서브 카메라(112)를 가동하도록 제어할 수 있다. 다만 메인 카메라(111)에서 스티커 부착 위치가 포함되어 영상 데이터가 얻어질 경우에는 서브 카메라를 가동시키지 않는다.

제어부(120)는 메인 또는 서브 카메라(111,112)를 통해 얻어진 코일 제품 번호 스티커가 포함된 영상 데이터를 활용하여 인공지능 딥러닝 모델을 활용하여 코일 부착 유무 및 위치를 정확하게 재검출하고 해당 부분을 확대 측정하고, 스티커에 적힌 코일 제품 정보 숫자 번호를 숫자 인식 딥러닝 알고리즘 기반하에 인식하여 코일 제품 번호를 인지할 수 있다. 제어부(120)는 인지된 코일 제품 번호와 현재 밴딩 체결을 지시한 작업 지시 조업 시스템에서 지시된 코일 번호와 동일한지 또는 상이한지 비교하고, 상이할 경우 이를 조업자에게 알려, 조정토록 한다. 이에 따라, 제어부(120)는 코일 밴딩 체결 시 발생할 수 있는 코일 미스(Miss) 상황을 예방할 수 있다.

제어부(120)는 코일 밴드 재질 및 체결 형태, 그리고 스티커 부착 유무 및 스티커에 적힌 번호를 영상 처리 기법 및 딥러닝 기법을 앙상블로 활용하여 검출 인식하고, 조업 작업 지시와 다를 경우 고객에게 제품의 전달을 방지하기 위해, 이를 감시 및 검지하여 조업자에게 피드백 줌으로 조정할 수 있도록 지시할 수 있다.

메인 카메라(111)는 코일 제품에 있어서 코일 가운데의 정상단부에 위치에서 코일 밴드 체결 위치를 검출하여 밴드 재질 및 체결 형태를 감별하기 위한 코일 밴드 영상 데이터를 획득할 수 있다.

서브 카메라(112)는 메인 카메라(111)에서 코일의 규격에 따라 스티커 부착 위치까지 영상 측정 프레임 데이터 안에 포함시켜 측정할 수 없을 경우 가동될 수 있으며, 냉연 코일 스티커의 부착 위치 검출 및 해당 스티커에 표시된 코일 제품 번호 정보들을 숫자 인식 감별하기 위한 영상 데이터들을 측정 수집하는 수단으로 활용될 수 있다.

일반적으로 고품질의 밴드 재질 감별을 위한 영상 데이터들을 확보하기 위해서는 RCL 공정등에서 코일에서 가장 가까운 상단 위치에서 측정하는 것이 좋으며, 또한 코일의 높이가 0.5m~2.2m 등으로 다양하기 때문에 높이에 따라서 밴드 영상 측정 범위가 달라짐으로 메인 카메라(111) 및 서브 카메라(112)를 활용하여 밴드 체결 및 스티커 부착 영상에 대한 전장으로 밴드 체결 통합 영상 데이터들 확보가 가능할 수 있다.

제어부(120)는 영상 데이터 수집부(121), 감별부(122), 분석부(123) 및 알람부(124)를 포함할 수 있다.

영상 데이터 수집부(121)는 메인 카메라(111) 및 서브 카메라(112)를 동작시켜 코일 밴드의 재질 및 체결 형태 그리고 코일 제품 정보 스티커에 대한 영상을 측정할 수 있다. 제품 코일이 카메라가 설치된 위치에 도착하였을 경우 측정 가동 이벤트 시그날 정보를 코일 위치 트래킹부(130)로부터 전달받아(S10) 영상 데이터들을 측정할 수 있다(S20).

보다 상세하게는 코일 제품이 해당 카메라 위치에 도착하였을 경우 공정 스키드 장치가 업/다운(Up/Down)을 반복함으로 다중으로 여러 번 측정하여 고품질의 영상 데이터를 측정할 수 있도록 한다. 이때 여러 번 측정한 데이터들을 1차적으로 휘도 영역을 검출하여 외부의 빛으로 인한 반사 영역의 면적이 최소인 영상 데이터를 실시간으로 추출 분류하여 확보할 수 있다. 외부의 빛으로 인해 반사도가 코일 표면에서 클 경우 코일 밴드 재질/체결 형태 종류 그리고 스티커 부착 위치 및 번호 검출에 성능을 하락시키는 요인으로 작용함으로 이렇게 빛반사 영역이 최소인 품질 좋은 영상 데이터들을 확보하기 위해 빛반사 면적 검출 영상 처리 로직 알고리즘을 가동시켜 판별할 수 있다.

감별부(122)는 영상 데이터 수집부(121)로부터의 측정 수집한 냉연 코일 밴드 영상 데이터들을 전달받아 밴드 재질 종류 및 체결 형태를 영상 처리 기법 및 영상 인공지능 딥러닝 기법을 앙상블로 활용하여 감별 분류하는 역할을 할 수 있다. 보다 구체적으로는 먼저 냉연 코일 정 상단에서 측정한 밴드 측정 영상 데이터를 전달받아 1차적으로 그레이 영상으로 변환한 후 영상 에지 검출 방식 (Canny/Sobel 등)을 활용하여 밴드의 위치를 검출하고, 해당 밴드의 위치를 중심으로 영상을 크로핑(Cropping)할 수 있다. 크로핑하는 이유는 일반적으로 딥러닝을 활용하여 영상 인식 분류를 할 경우 입력 영상 데이터 사이즈가 확정되어 있기 때문이다. 밴드 검출 위치는 측정 영상에서 폭방향으로 5회 다른 위치를 스캐닝하여 검출하고 해당 위치에서 정 가운데 프레임 위치를 찾아 크로핑을 실시한다. 크로핑된 전처리 영상 데이터를 활용하여 먼저 밴드의 체결 카운트를 판별하기 위한 영상 인공지능 알고리즘 모델을 활용하여 밴드 체결 개수 (1~2개)를 분류 판별할 수 있다. 보통 코일 제품의 경우 1개 또는 2개의 밴드를 체결하게 된다. 그리고 개수를 판별하고 나서, 다음으로 해당 전처리된 영상 데이터를 활용하여 밴드 재질 및 체결 형태의 종류를 감별하기 위한 2차 딥러닝 알고리즘 모델을 활용하여 감별 인식하게 된다. 이러한 밴드 재질 및 체결 형태의 종류에는 스틸 밴드, 스틸 밴드가 패드와 같이 체결된 스틸 패드 밴드, 그리고 플라스틱 밴드, 그리고 밴드가 없는 노밴드 코일 하단 테이핑으로 주로 분류되여 현재 밴드 재질 및 체결 행태 종류가 판별된다(S30).

더하여, 감별부(122)는 코일 제품 정보 스티커카 포함된 영상 데이터를 활용하여 스티커 부착 위치를 1차적으로 영상 처리 기법 (그레이변환->휘도 분포 검색 ->에지 검출)을 사용하여 부착 위치를 세그멘테이션하고, 다시 한번 해당 위치에서의 영상이 스티커부착인지 영상 인공지능 딥러닝 알고리즘을 통해 스티커 부착 유무를 판별하고 스티커 부착 시 서브 카메라를 제어(Zooming 또는 Non-zooming)하여 스티커 부착 번호를 최대한 영상 프레임에 차지하도록 스티커 부착 영상을 재측정하고, 스티커에 기술된 제품 정보를 영상 딥러닝 알고리즘 모델을하여 번호인식을 실시한다. 특히 스티커가 포함된 영상 데이터는 메인 카메라(111)에서 코일 높이가 높이 않을 경우 해당 영상 데이터를 활용하며, 코일 높이가 높을 경우 메인 카메라가 측정한 영상 데이터에 포함이 되지 않기 때문에 서브 카메라(112)가 측정한 영상 데이터를 활용하여 따로 측정하여 처리할 수 있다.

분석부(123)는 현재 카메라 위치에 제품 코일이 도착하였을 경우 제품 코일의 밴드 체결 관련 상태 및 품질 정보를 통합적으로 표시하여, 조업자가 확인할 수 있게 한다. 일반적으로 현재 밴드 코일 실시간 영상 정보, 그리고 밴드 재질 및 종류 형태, 그리고 스티거 부착 유무 및 번호 인식과 관련된 정보들이 통합적으로 표시되고 밴드 코일 작업 지시 정보와의 상이성 등에 대한 결과가 표시되고(S40, S50), 이상이 있을 경우 경고 알람하게 되어(S60), 조업자가 빠른 조치를 취할 수 있도록 한다. 그리고 해당 코일의 알고리즘에 의한 판정 결과 등과 작업 지시와의 상이한 부분이 비교 표시된다.

즉, 분석부(123)는 이렇게 판별된 밴드 체결 횟수, 밴드 재질 및 체결 형태 판별 결과를 수신한 코일 밴딩 작업 지시 정보 데이터들과 비교하여 체결 상태 품질 동일 여부를 판별하며 상이할 경우 이에 대한 상이성 판정 결과를 알람부(124)로 전달하여 화면에 표시 및 소리 알람으로 조업자가 재차 확인할 수 있게 할 수 있다. 더하여, 이렇게 인식된 스티커 부착 유무 및 제품 번호 정보는 수신한 코일 밴딩 작업 지시 정보 데이터들과 비교하여 스티커 부착에 이상이 존재하거나 번호 인식 결과가 코일 제품 작업 지시 정보와 비교하여 상이할 경우 알람부(124)로 전달하여 화면에 표시 및 소리 알람으로 조업자가 재차 확인할 수 있게 한다.

더하여, 분석부(123)는 제품 코일에 대한 밴딩 작업 및 제품 코일 정보, 그리고 본 장치가 판별한 코일 밴드 재질/형태 종류/스티커 부착유무/스티커로 인지한 번호등을 시간정보와 함께 관리하여, 조업 사용자가 향후 밴드 체결 상태 및 통합 품질 정보에 대해 조회 분석할수 있도록 할 수 있다. 그리고 관련 제품 코일 밴드 및 스티커 부착 관련 영상 데이터들도 통합 관리할 수 있다.

또한, 분석부(123)는 코일 밴딩관련 조업 작업 지시 정보들을 공정의 외부 SCC (Supervisory Control Computer)로부터 수신받을 수 있다. 해당 정보들을 코일 밴딩과 관련된 밴등 작업 지시 정보, 그리고 코일 제품 정보 번호 등이 포함되어 있고, 밴드 재질 및 형태, 밴드 체결 횟수, 밴드 종류가 포함되어, 감별부(122)에서 밴드 체결 상태 및 품질 상태 결과와 비교 활용하게 할 수 있다. 그리고 해당 밴딩 조업 작업 및 제품 정보가 도착하는 시점은 제품 코일이 카메라 설치 개소에 도착하였을 경우 예를 들어 10초이내로 전송받아 활용할 수 있다. 이때 10초 이내로 도착하지 않을 경우 코일 미스가 발생할 수 있으므로, 이를 공정의 전산 시스템 관리부에 연락하여 코일 미스를 방지하게 된다.

알람부(124)는 코일 밴드 체결 품질 상태 판정 결과 (스티커 결과 포함)가 작업 지시 정보와 상이할 경우 이를 경고 알람하고, 예를 들어 작업자에게 소리로 경고 알람할 수 있다.

코일 위치 트래킹부(130)는 밴딩 체결 완료된 제품코일이 공정에서 스키드 장치를 통해 카메라가 설치된 개소에 도착하였을 경우 도착 여부 관련하여 제품 코일을 트래킹할 수 있다. 이러한 트래킹을 위해 공정 제품 코일의 위치 판별을 위한 센싱 장치들과 결합된 외부 PLC들과 통신하여 위치 트래킹을 실시하고, 해당 제품 코일이 카메라 설치 위치에 도착하였을 경우, 영상 데이터를 측정을 실시하고 상술한 동작들을 실행하도록 할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 코일 밴드 체결 품질에 대한 근본적인 고객사 클레임을 제거할 수 있으며, 체결 밴딩을 조업자 수동으로 확인할 수 있는 부담을 부하 저감시켜 인건비 절감에 기여하며, 자사 제품을 생산하는 프로세스에 대한 고객사에 대해 신뢰성을 향상시키고, 또한 코일 밴드 체결에 대한 통합 품질을 보증하여 고객사에게 밴드 체결 문제가 된 제품이 전달되는 상황을 방지하여 제품 생산 프로세스에 대한 신뢰성을 주어 제품 판매 효과 향상을 기대할 수 있는 효과가 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.

100: 철강 코일 품질 관리 장치
110: 영상 획득부
111: 메인 카메라
112: 서브 카메라
120: 제어부
121: 영상 데이터 수집부
122: 감별부
123: 분석부
124: 알람부
130: 코일 위치 트래킹부

Claims

코일 제품의 밴딩 이미지를 획득하는 영상 획득부; 및
상기 영상 획득부의 밴딩 이미지로부터 추출된 밴딩 정보가 설정된 밴딩 정보인지 여부를 감별하고, 감별 결과에 따라 작업자에게 알람을 발생시키는 제어부
를 포함하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 밴딩 정보는 밴딩 유무, 밴딩 재질, 밴딩 라인 수 중 적어도 하나를 포함하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는 상기 영상 획득부의 밴딩 이미지로부터 추출된 스티커 정보가 설정된 스티커 정보인지를 감별하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 영상 획득부는
상기 코일 제품의 밴딩 이미지를 획득하는 메인 카메라
를 포함하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제4항에 있어서,
상기 영상 획득부는
상기 메인 카메라와 대향하는 위치에 배치되어 상기 코일 제품의 높이에 따라 상기 코일 제품의 밴딩 이미지를 더 획득하는 서브 카메라
를 더 포함하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제5항에 있어서,
상기 서브 카메라는 상기 코일 제품에 부착된 스티커의 이미지를 획득하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는
상기 영상 획득부로부터의 영상 데이터 중 휘도 영역을 검출하여 외부의 빛으로 인한 반사 영역이 사전에 설정된 기준값 이하인 영상 데이터로부터 밴딩 정보를 검출하는 영상 데이터 수집부;
상기 영상 데이터 수집부에 의해 검출된 밴딩 정보와 사전에 설정된 밴딩 정보를 비교하여 적합 여부를 감별하는 감별부;
상기 코일 제품의 밴딩 정보 및 제품 정보를 통합 관리하여 분석하는 분석부; 및
상기 코일 제품의 밴딩 품질 상태 판정 결과가 설정된 작업 지시 정보와 상이하면 작업자에 알람하는 알람부
를 포함하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제1항에 있어서,
상기 코일 제품이 상기 영상 획득부의 이미지 획득 위치에 위치하였는지 트랙킹하는 코일 위치 트래킹부를 더 포함하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제7항에 있어서,
상기 감별부는 상기 영상 데이터 수집부에 의해 검출된 영상 데이터를 그레이 영상으로 변환한 후 사전에 설정된 영상 에지 검출 방식을 활용하여 밴드의 위치를 검출하고, 해당 밴드의 위치를 중심으로 영상 크로핑(Cropping)을 실시하며, 사전에 설정된 인공지능 알고리즘 모델을 통해 밴드 체결 개수를 판별하고, 사전에 설정된 딥러닝 알고리즘 모델을 통해 밴드 재질 및 체결 형태의 종류를 감별하는 철강 코일 품질 관리 장치.
제9항에 있어서,
상기 감별부는 상기 딥러닝 알고리즘 모델을 통해 스티커 부착 유무를 판별하고, 상기 영상 획득부를 제어하여 스티커 부착 영상을 재획득하며, 스티커 부착 번호를 인식하는 철강 코일 품질 관리 장치.
코일 위치 트래킹부가 코일 제품의 영상 획득 위치를 트랙킹하는 단계;
영상 획득부가 코일 제품의 밴딩 이미지를 획득하는 단계;
제어부가 상기 영상 획득부의 밴딩 이미지로부터 추출된 밴딩 정보가 설정된 밴딩 정보인지 여부를 감별하고, 감별 결과에 따라 작업자에게 알람을 발생시키는 단계를 포함하는 철강 코일 품질 관리 방법.
제11항에 있어서,
상기 알람을 발생시키는 단계는
감별부가 상기 영상 획득부로부터의 영상 데이터 중 휘도 영역을 검출하여 외부의 빛으로 인한 반사 영역이 사전에 설정된 기준값 이하인 영상 데이터로부터 밴딩 정보를 검출하는 단계;
분석부가 상기 코일 제품의 밴딩 품질 상태와 설정된 작업 지시 정보를 비교 분석하는 단계; 및
알람부가 상기 코일 제품의 밴딩 품질 상태 판정 결과가 설정된 작업 지시 정보와 상이하면 작업자에 알람하는 단계
를 포함하는 철강 코일 품질 관리 방법.
제12항에 있어서,
상기 검출하는 단계는 상기 감별부가 영상 데이터 수집부에 의해 검출된 영상 데이터를 그레이 영상으로 변환한 후 사전에 설정된 영상 에지 검출 방식을 활용하여 밴드의 위치를 검출하고, 해당 밴드의 위치를 중심으로 영상 크로핑(Cropping)을 실시하며, 사전에 설정된 인공지능 알고리즘 모델을 통해 밴드 체결 개수를 판별하고, 사전에 설정된 딥러닝 알고리즘 모델을 통해 밴드 재질 및 체결 형태의 종류를 감별하는 철강 코일 품질 관리 방법.
제13항에 있어서,
상기 검출하는 단계는 상기 감별부가 상기 딥러닝 알고리즘 모델을 통해 스티커 부착 유무를 판별하고, 상기 영상 획득부를 제어하여 스티커 부착 영상을 재획득하며, 스티커 부착 번호를 더 인식하는 철강 코일 품질 관리 방법.