KR20240044317A

KR20240044317A - 프로그램, 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 학습 모델의 생성 방법, 및 용강 처리 방법

Info

Publication number: KR20240044317A
Application number: KR1020230098199A
Authority: KR
Inventors: 타카시 소와; 타다시 스즈키; 유타 세키
Original assignee: 니혼 세이꼬쇼 엠앤이 가부시키가이샤
Priority date: 2022-09-28
Filing date: 2023-07-27
Publication date: 2024-04-04
Also published as: EP4345176A1; JP2024048980A

Abstract

프로그램은, 용강 상에 부유하는 슬러그의 화상 데이터를 취득하고, 슬러그의 화상 데이터를 입력했을 경우에 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 출력하는 학습 모델에, 취득한 화상 데이터를 입력하여 산소량 정보를 출력하는 처리를 컴퓨터로 실행시킨다. 매우 적합하게는, 화상 데이터는 HSV 형식이며, 프로그램은 HSV 형식의 화상 데이터를 취득하고, 취득된 HSV 형식의 화상 데이터를 상기 학습 모델에 입력하는 처리를 컴퓨터로 실행시킨다.

Description

프로그램, 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 학습 모델의 생성 방법, 및 용강 처리 방법{PROGRAM, INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, METHOD OF GENERATING LEARNING MODEL, AND MOLTEN STEEL TREATMENT METHOD}

본 발명은, 프로그램, 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 학습 모델의 생성 방법, 및 용강 처리 방법에 관한 것이다.

제강 공장에서 실시되는 작업을 지원하는 기술이 개시되고 있다.

예를 들어, 바닥 분사 전로(bottom blowing converter)의 로 바닥에 설치되는 송풍구(tuyere)의 건전성 평가를 수행하는 화상 처리의 기술이 개시되고 있다(일본 특개 2017-179598호 공보 참조).

그러나, 특허 문헌 1에 개시된 기술은, 송풍구의 건전성을 평가하는 데에 머무르고, 용강(molten steel) 중의 산소량을 추정하는 데에는 이르지 못한다.

하나의 측면에서는, 용강 중의 산소량을 추정하는 프로그램 등을 제공하는 것을 목적으로 한다.

하나의 측면에 따른 프로그램은, 용강 상에 부유하는 슬러그(slag)를 샘플링하고, 그 화상 데이터를 취득하고, 슬러그의 화상 데이터를 입력했을 경우에 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 출력하는 학습 모델에, 취득한 화상 데이터를 입력하여 산소량 정보를 출력하는 처리를 컴퓨터에 실행시킨다.

하나의 측면에서는, 용강 중의 산소량을 추정하는 프로그램 등을 제공할 수 있다.

[도 1] 용강 처리의 공정을 나타내는 모식도이다.
[도 2] 산소량 추정 시스템의 구성예를 나타내는 모식도이다.
[도 3] 정보 처리 장치의 구성예를 나타내는 블록도이다.
[도 4] 촬상 장치의 구성예를 나타내는 블록도이다.
[도 5] 슬러그 DB의 데이터 레이아웃을 나타내는 설명도이다.
[도 6] 훈련 데이터 DB의 데이터 레이아웃을 나타내는 설명도이다.
[도 7] 학습 모델의 구성예를 나타내는 모식도이다.
[도 8] 학습 모델의 생성 처리 순서를 나타내는 플로차트이다.
[도 9] 정보 처리 장치가 표시하는 결과 화면의 일례이다.
[도 10] 정보 처리 장치가 실행하는 프로그램의 처리 순서를 나타내는 플로차트이다.
[도 11] 정보 처리 장치가 실행하는 프로그램의 처리 순서를 나타내는 플로차트이다.
[도 12] 용강 처리 방법을 나타내는 플로차트이다.

본 실시의 형태에서는, 용강 상에 부유하는 슬러그로부터 용강 중의 산소량을 추정하는 산소량 추정 시스템에 대하여 설명한다.

도 1은, 용강 처리의 공정을 나타내는 모식도이다.

레이들(ladle, 50)은, 고온의 용강을 흘려 넣기 위한 용기이다. 레이들(50)의 용강의 위에는, 슬러그가 부유하고 있다. 용강 및 슬러그의 샘플을 채취하는 도구 및 방법은 특별히 한정하는 것은 아니지만, 일례로서는, 샘플링 막대(sampling rod, 60)는 선단이 국자 모양(dipper shape)으로 되어 있어, 용강의 샘플을 채취할 때는, 국자 부분에 용강을 넣고 건져올려 채취하고, 슬러그의 샘플을 채취할 때는, 샘플링 막대(60)의 표면에 슬러그를 부착시켜 채취한다. 레이들(50)에는, 상하 움직이는 3상 전극(70)이 구비되어 있다. 3상 전극(70)은, 아크에 의한 전기 에너지로 용강을 가열한다.

전기로(40)에서 철 스크랩(iron scrap)을 용해해서 얻은 용강은, 산화 정련에 의한 탈린(dephosphorization) 후에 레이들(50)로 이동된다(도 1 A의 공정 1). 그 후, 레이들(50) 내의 용강에 대해서, 환원 정련(도 1 B의 공정 2-1)/진공 처리(도 1 C의 공정 2-2)/성분 조정(도 1 B의 공정 2-3)을 시행하고 나서, 주조 처리(casting process)로 이행한다.

도 1 A는, 공정 1의 산화 정련을 나타내는 모식도이다. 전기로(40)에서는, 주원료의 철 스크랩을 전기 에너지로 가열 및 용해한 후, 용강 중에 산소를 불어넣고, 강철에 불필요한 성분을 산화 및 제거한다. 이 공정을 산화 정련이라고 하고, 산화 정련시에 생성되는 슬러그를 「산화 슬러그」라고 부른다.

도 1 B는, 공정 2-1의 환원 정련 또는 공정 2-3의 성분 조정을 나타내는 모식도이다. 산화 정련의 후, 레이들(50)에서, 용강 중의 산소 및 유황을 제거한다. 이 공정을 환원 정련이라고 하고, 환원 정련시에 생성되는 슬러그를 「환원 슬러그」라고 부른다. 본 명세서에서는, 편의상, 「환원 슬러그」를 단지 「슬러그」라고 한다.

진공 처리의 전후(공정 2-1 및 공정 2-3)에 있어서, 작업자는, 용강 상에 부유하는 슬러그를 샘플링 막대(60)로 샘플링 한다. 진공 처리 전에 슬러그를 샘플링 하는 경우를 제1 시점, 진공 처리의 후에 슬러그를 샘플링 하는 경우를 제2 시점이라고 한다.

도 1 C는, 공정 2-2의 진공 처리를 나타내는 모식도이다. 환원 정련으로 용강 중의 산소량을 어느 정도까지 저하시킨 후, 한층 더 용강 중의 산소량을 저하시킬 수 있도록, 분위기를 감압하는 진공 처리의 공정으로 이동한다. 진공 처리를 끝내면, 용강 내의 화학 조성을 목표 범위로 조정하는 성분 조정을 실시한다. 그 다음으로, 소정의 용기에 용강을 부어 강철의 덩어리를 제조하는 주조 처리를 행한다.

고품질의 철강 제품을 제조하기 위해서는, 상기의 제강 공정에서, 용강 중의 산소량을 적절히 제어하는 것이 요구될 수 있다. 이 요구에 대해서 제강 공장의 작업자는, 용강 상에 부유하는 슬러그를 샘플링하고, 그 색을 보는 것으로 용강 중의 산소량을 추정하고 있다. 슬러그는 각각의 공정에서 여러가지 화학반응을 일으키고 있어, 각종 산화물의 화학 조성에 근거하는 색을 나타낸다. 작업자는 슬러그의 색변화를 파악하여 용강 중의 산소량을 추정한다.

현재, 숙련의 작업자가 슬러그를 보는 것으로 용강 중의 산소량을 추정하고, 제강 공정을 관리하고 있다. 그러나, 인간의 판단에는 불균일이 있어, 철강 제품의 품질을 일정하게 유지하는 것은 어렵다.

그래서, 기계 학습을 이용한 본 시스템에 의해, 용강 중의 산소량을 정확하게 추정하여 작업자의 판단을 지원한다. 이것에 의해, 작업자의 숙련도에 관련되지 않고, 고품질인 철강 제품을 제조하는 것이 가능해진다. 게다가 본 시스템이 작업 효율을 향상시키는 것으로, 제강 공정에서의 전력 사용량이 감소하는 것과 동시에, 용강을 보관 유지하는 내화물(레이들(50) 등)의 손모(損耗)를 억제할 수 있다.

도 2는, 산소량 추정 시스템의 구성예를 나타내는 모식도이다. 본 시스템은, 작업자가 조작 및 관리하는 정보 처리 장치(10) 및 촬상 장치(20)를 포함한다. 정보 처리 장치(10) 및 촬상 장치(20)는, 통신 네트워크 NW를 통해 통신 가능하게 접속되고 있다.

정보 처리 장치(10)는, 본 시스템을 제공하는 퍼스널 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 또는 스마트 폰 등의 정보 기기이다. 본 실시의 형태에서는, 하나의 컴퓨터가 처리를 수행하는 것으로서 설명하지만, 복수의 컴퓨터가 분산하여 처리를 수행해도 무방하다. 또, 정보 처리 장치(10)가 실행하는 일부의 처리를 클라우드 상의 서버 컴퓨터가 실행해도 무방하다.

촬상 장치(20)는, 작업자에 의해서 샘플링 된 슬러그를 촬상하는 카메라이다. 촬상 장치(20)는, 촬상한 슬러그의 화상 데이터(이하, 슬러그 화상이라고 한다)를 정보 처리 장치(10)로 송신한다. 또한, 정보 처리 장치(10)에 내장된 카메라를 이용하여 슬러그 화상을 취득해도 무방하다.

도 3은, 정보 처리 장치(10)의 구성예를 나타내는 블록도이다. 정보 처리 장치(10)는, 제어부(11), 주기억부(12), 통신부(13), 보조 기억부(14), 표시부(15), 및 입력부(16)를 포함한다.

제어부(11)는 하나 또는 복수의 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro-Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit) 혹은 양자 프로세서 등의 프로세서이며, 여러 가지의 정보 처리를 실행한다.

주기억부(12)는 SRAM(Static Random Access Memory) 또는 DRAM(Dynamic Random Access Memory) 등의 일시 기억 영역이며, 제어부(11)가 처리를 실행하는 데에 필요한 데이터를 일시적으로 기억한다.

통신부(13)는, 인터넷 또는 LAN(Local Area Network) 등의 통신 네트워크 NW에 접속하기 위한 통신 인터페이스이다.

보조 기억부(14)는, SSD(Solid State Drive) 또는 HDD(Hard Disk Drive) 등의 메모리이다. 보조 기억부(14)는, 정보 처리 장치(10)에 처리를 실행시키는 프로그램(프로그램 제품)(140), 슬러그 DB(data base)(141), 학습 모델(142), 훈련 데이터 DB(143), 및 그 외의 데이터를 기억하고 있다.

보조 기억부(14)는, 용강 중의 산소량을 추정하는 학습 모델(142)을 기억한다. 보조 기억부(14)는, 학습 모델(142)에 대해서, 뉴럴 네트워크의 구성 정보 및 각 뉴런의 계수 및 임계치 등을 포함한 데이터를 기억한다. 본 실시의 형태에서는, 정보 처리 장치(10)가 학습 모델(142)을 학습하는 경우를 설명하지만, 다른 컴퓨터가 학습 모델(142)을 학습해도 무방하다. 그 후, 학습 모델(142)을 정보 처리 장치(10)로 디플로(deploy) 한다.

또한, 본 실시의 형태에서는, 정보 처리 장치(10) 내의 학습 모델(142)을 이용하여 추론하는 예를 나타내지만, 이것에 한정하는 것은 아니다. 서버 컴퓨터(도시 생략)에 학습 모델(142)을 기억하여 두고, 정보 처리 장치(10)로부터 슬러그 화상을 서버 컴퓨터로 송신하고, 서버 컴퓨터가 학습 모델(142)에 의한 추론 결과를 정보 처리 장치(10)로 송신하는 형태이여도 무방하다.

훈련 데이터 DB(143)는, 학습 모델(142)의 생성 처리에 이용하는 훈련 데이터를 기억한다. 훈련 데이터는, 예를 들어 학습 모델(142)의 입력 정보와 출력 정보를 대응시킨 데이터이다. 본 실시의 형태에서는, 입력 정보가 용강 내의 슬러그의 화상 데이터이며, 출력 정보가 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보이다. 이하, 간단하게 「용강 상에 부유하는 슬러그의 화상 데이터」를 「슬러그 화상」이라고 하고, 「용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보」를 「산소량 정보」라고 한다. 또, 학습 모델(142)이 출력하는 산소량 정보에는, 후술하는 제1 산소량 정보 및 제2 산소량 정보가 포함된다.

또한, 정보 처리 장치(10)는 가반형(portable) 기억 매체(10a)를 읽어내는 독해부를 구비하고, 가반형 기억 매체(10a)로부터 프로그램(140)을 읽어들여도 무방하다. 또, 정보 처리 장치(10)는, 통신 네트워크 NW를 통해 다른 컴퓨터로부터 프로그램(140)을 다운로드해도 무방하다.

표시부(15)는 액정 디스플레이 또는 유기 EL(Electro Luminescence) 디스플레이 등의 표시 화면이며, 화상을 표시한다. 표시부(15)는, 예를 들어 후술하는, 학습 모델(142)이 출력하는 결과 화면을 표시한다.

입력부(16)는 터치 패널 또는 기계식 조작 버튼 등의 입력 인터페이스이며, 감사인(inspector)으로부터 조작 입력을 받아들인다. 입력부(16)는, 작업자의 음성 지령을 수집하는 마이크로폰이여도 무방하다.

도 4는, 촬상 장치(20)의 구성예를 나타내는 블록도이다. 촬상 장치(20)는, 제어부(21), 기억부(22), 통신부(23), 및 촬상부(24)를 포함한다.

제어부(21)는 1 또는 2이상의 CPU, MPU, GPU, 혹은 양자 프로세서 등의 프로세서이며, 여러 가지의 정보 처리를 실행한다.

기억부(22)는 SRAM 또는 DRAM등의 일시 기억 영역이며, 제어부(21)가 처리를 실행하는 데에 있어 필요한 데이터를 일시적으로 기억한다.

통신부(23)는, 인터넷 또는 LAN 등의 통신 네트워크 NW에 접속하기 위한 통신 인터페이스이다.

촬상부(24)는 CCD(Charge-Coupled Device) 센서 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 센서 등의 촬상 소자를 구비한 카메라이며, 화상을 촬상한다.

도 5는, 슬러그 DB(141)의 데이터 레이아웃을 나타내는 설명도이다. 슬러그 DB(141)는, 슬러그 ID(identifier), 슬러그 화상, 산소량 정보, 슬러그 채취 시각, 및 공정 번호의 필드를 기억하는 DB이다.

슬러그 ID필드에는, 슬러그를 식별하기 위한 식별 정보(이하, 슬러그 ID라고 한다)가 기억된다. 슬러그 화상 필드에는, 촬상 장치(20)가 취득한 슬러그 화상이 HSV 형식에서 기억된다. 슬러그 화상의 보존 형식은, 산소량의 추정 정밀도를 높이는데 있어서는 HSV가 바람직하지만, RGB, CMY, CMYK, HSL, 또는 YUV 등의 형식이라도 무방하다. 또, 슬러그 화상은, 흑백 또는 적외선 카메라에 의해 촬상된 화상이라도 무방하다.

산소량 정보 필드에는, 학습 모델이 출력한 산소량 정보가 기억된다. 산소량 정보는, 예를 들어, 용강 중의 산소량 또는 용강 중의 산소 레벨 등의, 용강 중의 산소량에 관한 정보이다. 슬러그 채취 시각 필드에는, 해당하는 슬러그를 샘플링 한 시각이 기억된다. 공정 번호 필드에는, 슬러그를 샘플링 했을 때의 공정 번호(예를 들어 공정 2-1 또는 공정 2-3)가 기억된다.

도 6은, 훈련 데이터 DB(143)의 데이터 레이아웃을 나타내는 설명도이다. 훈련 데이터 DB(143)는, 슬러그 화상 및 산소량을 관련지어 기억한다.

슬러그 화상 필드에는, 촬상 장치(20)가 취득한 슬러그 화상이 HSV 형식에서 기억된다. 슬러그 화상의 보존 형식은, RGB 형식이라도 무방하지만, 산소량의 추정 정밀도를 높이는 데에 있어서는 HSV 형식이 바람직하다. 학습 모델(142)에 RGB 형식의 슬러그 화상을 입력해도, 슬러그의 색변화는 G값을 중심으로 하여 생기고 있어, 추정 정밀도가 불충분하게 되기 때문이다. 본 실시의 형태에서 「슬러그 화상」이라고 할 때는, HSV 형식인 것으로 한다. 산소량 필드에는, JIS(Japanese Industrial Standards)에 규정되고 있는 방법(G1239：2014)으로 측정한 용강 중의 산소량이 기억된다.

이하, 본 시스템의 상세한 것에 대하여 설명한다.

도 7은, 학습 모델(142)의 구성예를 나타내는 모식도이다.

정보 처리 장치(10)는, 훈련 데이터 DB(143)에 기억된 복수의 훈련 데이터 세트를 이용하여 학습 모델(142)을 생성한다. 학습 모델(142)은, 예를 들어 심층 학습에 의해서 생성되는 뉴럴 네트워크 모델인 CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network), 또는 RNN(Recurrent Neural Network)으로 구성된다. 구체적으로는, 학습 모델(142)은, 복수의 뉴런이 서로 결합한 구조를 이루고 있다. 뉴런은 복수의 입력에 대해서 연산을 행하고, 연산 결과로서 하나의 값을 출력하는 소자이다. 뉴런은, 연산에 이용되는 가중의 계수 및 임계치 등의 정보를 가지고 있다.

학습 모델(142)은, 1 또는 2이상의 데이터의 입력을 받아들이는 입력층과, 입력층에서 받아들인 데이터에 대해서 연산 처리를 수행하는 중간층과, 중간층의 연산 결과를 집약하여 1 또는 2이상의 값을 출력하는 출력층을 구비한다. 도 7에 나타내듯이, 본 실시의 형태에서는, 슬러그 화상이 입력되고, 산소량에 관한 산소량 정보가 출력된다.

본 실시의 형태에서는, 도 9에서 상술하듯이, 학습 모델(142)은 소정의 수치(예를 들어 50 ppm)를 출력한다. 그 외, 학습 모델(142)이 산소량 정보를 출력할 때는, 레벨 1로부터 레벨 5까지와 같이 산소량을 분류하여 출력하거나, 또는, 소정의 산소량보다 많거나 낮거나의 2값으로 출력해도 무방하다.

정보 처리 장치(10)는 슬러그 화상을 학습 모델(142)에 입력하고, 산소량 정보를 출력 데이터로서 취득한다. 정보 처리 장치(10)는, 학습 모델(142)로부터 출력된 산소량에 관한 산소량 정보를, JIS에 규정되고 있는 방법으로 측정한 용강 중의 산소량과 비교한다. 정보 처리 장치(10)는, 산소량에 관한 산소량 정보와 JIS에 의한 산소량의 측정치에 차이가 생기지 않도록, 예를 들어 오차역전파법(Backpropagation)을 이용하여 뉴런 간의 가중치를 갱신한다. 그리고, 정보 처리 장치(10)는 용강 중의 산소량을 추정하는 최종적인 학습 모델(142)을 생성한다.

또한, 학습 모델(142)은 뉴럴 네트워크 외에, 트랜스포머(transformer), U-Net, 오토 엔코더(autoencoder), 결정목(decision tree), 랜덤 포레스트(random forest), 구배 부스팅(gradient boosting), 또는 SVM(Support Vector Machine) 등의 알고리즘을 이용하여 구성되어도 무방하고, 복수의 알고리즘을 조합하여 구성되어도 무방하다.

도 8은, 학습 모델(142)의 생성 처리 순서를 나타내는 플로차트이다. 정보 처리 장치(10)의 제어부(11)는, 프로그램(140)에 근거하여 이하의 처리를 실행한다.

작업자가 슬러그를 샘플링 한다. 작업자는, 촬상 장치(20)를 이용하여 슬러그를 촬상한다. 제어부(11)는, 촬상 장치(20)가 촬상한 슬러그 화상을 취득하여 훈련 데이터 DB(143)에 기억한다(스텝 S101).

작업자는, JIS 규격에 의해 정해진 방법에 의해 용강 중의 산소량을 측정한다. 작업자는, 정보 처리 장치(10)의 입력부(16)를 통해서 측정한 산소량을 입력한다. 제어부(11)는, 입력으로 받아들인 산소량을 슬러그 화상에 대응시켜 훈련 데이터 DB(143)에 기억한다(스텝 S102). 스텝 S101 및 스텝 S102에서, 슬러그 화상이 입력 데이터이며, 산소량이 출력 데이터이다.

제어부(11)는, 다수의 슬러그에 대하여 같은 처리를 행하고, 복수의 훈련 데이터 세트를 훈련 데이터 DB(143)에 기억한다(스텝 S103). 제어부(11)는, 훈련 데이터 세트를 이용하여 학습 모델(142)을 생성한다(스텝 S104). 제어부(11)는, 일련의 처리를 종료한다.

다음으로, 작업자가 본 시스템을 이용하여 용강 처리를 수행하는 경우를 설명한다.

작업자는, 도 1 B에 나타낸 공정 2-1 및 공정 2-3에 있어서, 슬러그를 샘플링하고, 촬상 장치(20)를 이용하여 슬러그를 촬상한다. 촬상 장치(20)는, 촬상한 슬러그 화상을 정보 처리 장치(10)로 송신한다. 정보 처리 장치(10)는, 송신된 슬러그 화상을 수신한다. 정보 처리 장치(10)는, 슬러그 화상을 학습 모델(142)에 입력하여 산소량 정보를 취득한다. 정보 처리 장치(10)는, 취득한 산소량 정보를 슬러그 화상과 대응시켜 슬러그 DB(141)에 기억한다.

더욱이 작업자는, 샘플링 한 슬러그의 채취 시각 및 공정 번호를 정보 처리 장치(10)의 입력부(16)를 통해서 입력한다. 정보 처리 장치(10)는, 슬러그 화상, 산소량 정보, 채취 시각, 및 공정 번호를 대응시켜 슬러그 DB(141)에 기억한다.

도 1 B에서 설명한 것처럼, 진공 처리 전에 슬러그를 샘플링 하는 경우를 제1 시점, 진공 처리의 후에 슬러그를 샘플링 하는 경우를 제2 시점이라고 한다. 제1 산소량 정보( 제1 산소량)는, 제1 시점에서 제1 슬러그를 샘플링하고, 제1 슬러그의 제1 화상 데이터(이하, 제1 슬러그 화상)를 학습 모델(142)에 입력하는 것으로 취득된다. 동일하게, 제2 산소량 정보( 제2 산소량)는, 제2 시점에서 제2 슬러그를 샘플링하고, 제2 슬러그의 제2 화상 데이터(이하, 제2 슬러그 화상)를 학습 모델(142)에 입력하는 것으로 취득된다.

본 실시의 형태에서는, 1회의 샘플링으로 얻은 한 장의 슬러그 화상을 입력하는 경우를 설명하지만, 복수 회의 샘플링으로 얻은 평균의 슬러그 화상을 입력해도 무방하다. 그 경우, 복수 장인 슬러그 화상의 평균 HSV치를 구하는 사전 처리를 행한 후에, 학습 모델(142)에 평균의 슬러그 화상을 입력한다.

도 9는, 정보 처리 장치(10)가 표시하는 결과 화면의 일례이다. 도 9에 나타내듯이, 정보 처리 장치(10)의 표시부(15)는, 제1 산소량 및 제2 산소량을 대비하여 표시해도 무방하다. 또, 제1 산소량 및 제2 산소량을 대비시켜 표시하는 대신에, 정보 처리 장치(10)는 각각의 산소량을 개별 표시시켜도 무방하다.

이하, 정보 처리 장치(10)가 제1 산소량 및 제2 산소량을 대비하여 표시하는 예를 설명한다.

작업자는, 작업 중에 결과 화면을 확인하면서, 제1 산소량을 진공 처리로 이행하는지 아닌지의 판단 재료로 하고, 제2 산소량을 주조 처리로 이행하는지 아닌지의 판단 재료로 한다. 작업자는, 제1 산소량 및 그 외 조건이 소정 조건을 만족하는 경우에 진공 처리로 이행하고, 제2 산소량 및 그 외 조건이 소정 조건을 만족하는 경우에 주조 처리로 이행한다.

이하, 각각의 「소정 조건」을 「용강 중의 산소량이 소정치 이하인 경우」로서 설명하지만, 이것으로 한정되지 않는다. 이 외, 「소정 조건」을 「용강 중의 산소량이 소정 레벨인 경우」로서도 무방하다.

작업자는 진공 처리를 개시하는 것이 타당한지 아닌지, 용강 중의 산소량에 관해서 판단하는 경우, 제1 산소량이 소정의 수치 이하이면 진공 처리로 이행하고, 소정의 수치 보다 높으면 진공 처리로는 이행하지 않는다. 진공 처리로 이행하지 않는 경우, 작업자는 환원 정련을 행하여 용강 중의 산소량을 내린다. 그 후, 정보 처리 장치(10)는, 재샘플링에 의해 얻은 제1 슬러그 화상을 학습 모델(142)에 입력하여, 제1 산소량을 취득한다.

진공 처리 후, 작업자가 주조 처리로 이행하는 것이 타당한지 아닌지를 판단하는 경우에는, 제2 산소량이 소정의 수치 이하이면 주조 처리로 이행하고, 소정의 수치 보다 높으면 진공 처리를 재차 실행한다. 진공 처리가 재차 실행되었을 경우, 정보 처리 장치(10)는, 재샘플링에 의해 얻은 제2 슬러그 화상을 학습 모델(142)에 입력하고, 제2 산소량을 취득한다.

상기 공정의 소정의 수치(단위는 ppm)는, 작업자가 설정 변경할 수 있다. 구체적으로는, 작업자는, 결과 화면의 하부에 있는 입력 버튼(17)을 통해서, 소정의 수치를 각각 입력한다. 정보 처리 장치(10)는 제1 산소량의 설정치(이하, 제1 설정치) 및 제2 산소량의 설정치(이하, 제2 설정치)의 입력을 받아들여, 제1 설정치 및 제2 설정치로서 기억한다. 정보 처리 장치(10)는, 도 9에 나타내는 제1 산소량의 설정란(110) 및 제2 산소량의 설정란(210)에 각 설정치를 표시한다.

또한, 작업자가 목적의 산소량을 철강 제품 마다 설정해도 무방하다. 그 경우, 정보 처리 장치(10)는, 제1 설정치 및 제2 설정치를 받아들여, 철강 제품에 대응시켜 보조 기억부(14)에 기억한다. 이것에 의해, 목적의 철강 제품에 따른 산소량의 제어를 행할 수 있어, 고품질인 철강 제품을 제조할 수 있다.

정보 처리 장치(10)는, 슬러그 DB(141)로부터 슬러그 채취 시각을 검색하고, 슬러그 화상, 산소량 정보, 및 공정 번호를 읽어낸다. 정보 처리 장치(10)는, 도 9에 나타내듯이, 공정 번호 마다, 슬러그 채취 시각에 대응하는 슬러그 화상 및 각 산소량을 대비하여 표시한다. 구체적으로는, 정보 처리 장치(10)는, 진공 처리 전의 공정(공정 2-1)에 해당하는 슬러그 화상 및 제1 산소량을 제1 영역(100)에 표시하고, 진공 처리 후의 공정(공정 2-3)에 해당하는 슬러그 화상 및 제2 산소량을 제2 영역(200)에 표시한다. 더욱이 정보 처리 장치(10)는, 슬러그 채취 시각을 각각의 슬러그 화상 상에 중첩 표시한다. 작업자는 표시부(15)에 표시된 표시 내용을 확인하고, 다음의 공정으로 이행하는지 아닌지를 판단한다.

예를 들어, 도 9에 나타내듯이, 제1 영역(100)에는, 제1 슬러그 화상, 제1 산소량(50 ppm), 및 제1 설정치(55 ppm)가 표시되고 있다. 학습 모델(142)은, 제1 슬러그 화상이 입력되면 제1 산소량을 출력한다. 정보 처리 장치(10)는, 제1 산소량을 취득하고, 보조 기억부(14)에 기억된 제1 설정치와 비교한다. 정보 처리 장치(10)는, 제1 산소량이 제1 설정치 이하인 경우에는, 진공 처리로 이행해도 무방하다고 판정한다.

이 때, 도시는 생략 하지만, 정보 처리 장치(10)는 표시부(15)에 소정의 팝업 화면을 표시한다. 이 팝업 화면에는, 용강 중의 산소량이 소정치 이하인 것을 통지하기 위해, 「소정치 이하이기 때문에 진공 처리로 이행 가능」 등의 메시지가 표시된다. 작업자는 이 메시지를 확인하고, 진공 처리로 이행한다. 또한, 팝업 화면에 의한 통지 외, 음성 알람에 의해 작업자에게 통지해도 무방하다.

예를 들어, 도 9에 나타내듯이, 제2 영역(200)에는, 제2 슬러그 화상, 제2 산소량(30 ppm), 및 제2 설정치(20 ppm)가 표시되고 있다. 학습 모델(142)은, 제2 슬러그 화상이 입력되면 제2 산소량을 출력한다. 정보 처리 장치(10)는, 제2 산소량을 취득하고, 보조 기억부(14)에 기억된 제2 설정치와 비교한다. 정보 처리 장치(10)는, 제2 산소량이 제2 설정치보다 높은 경우에는, 주조 처리로 이행해선 안 된다고 판정한다.

이 때, 도시는 생략 하지만, 정보 처리 장치(10)는 표시부(15)에 소정의 팝업 화면을 표시한다. 이 팝업 화면에는, 용강 중의 산소량이 소정치 이하는 아닌 것을 통지하기 위해, 「소정치 이하는 아니기 때문에 주조 처리로 이행 불가」 등의 메시지가 표시된다. 작업자는 이 메시지를 확인하고, 진공 처리를 재차 실행한다.

이상과 같이, 정보 처리 장치(10)가 진공 처리의 전후에 있어서의 제1 산소량 및 제2 산소량을 각 설정치와 비교하는 것으로, 재현성 좋게 제강 공정을 관리할 수 있다.

또한, 「소정치 이하인지 아닌지」와 같은 2 단계의 출력 외에, 산소량 레벨로서, 적정 레벨, 허용 레벨, 불가 레벨과 같이, 학습 모델(142)의 출력에 근거하여 다단계로 산소량 정보를 출력해도 무방하다.

또, 정보 처리 장치(10)는, 제1 산소량 및 제2 산소량을 각각 그래프 상에 플롯하고, 세로축을 산소량, 가로축을 시간으로 하는 꺾은선 그래프와 같이 표시해도 무방하다. 이것에 의해 작업자는, 용강 중의 산소량의 시간 변화를 시각적으로 파악할 수 있다.

또한, 정보 처리 장치(10)가 표시하는 산소량 정보는, 용강 중의 산소량의 추정치로 한정되지 않고, 학습 모델(142)이 산소량을 추정할 때에 특징 부분으로서 참조한 화상 영역을 표시해도 무방하다. 그 경우, 공지의 Grad-CAM의 수법을 이용하여, 제1 영역(100) 및 제2 영역(200)의 슬러그 화상 상에 히트맵으로 특징 부분을 나타낸다. 이것에 의해, 작업자는, 학습 모델(142)이 추정한 산소량의 근거를 파악할 수 있고, 철강 제품의 품질관리를 매우 적합하게 실시할 수 있다.

도 10은, 정보 처리 장치(10)가 실행하는 프로그램(140)의 처리 순서를 나타내는 플로차트이다. 정보 처리 장치(10)의 제어부(11)는, 프로그램(140)에 근거하여 이하의 처리를 실행한다.

촬상 장치(20)는 슬러그를 촬영하여 슬러그 화상을 취득한다. 촬상 장치(20)는, 정보 처리 장치(10)에 슬러그 화상을 송신한다. 제어부(11)는, 통신부(13)를 통해 슬러그 화상을 수신한다(스텝 S201). 제어부(11)는, 슬러그 DB(141)의 슬러그 ID에 대응시켜 슬러그 화상을 기억한다(스텝 S202). 제어부(11)는, 보조 기억부(14)로부터 학습 모델(142)을 읽어낸다(스텝 S203).

제어부(11)는, 학습 모델(142)에 슬러그 DB(141)의 슬러그 화상을 입력한다(스텝 S204). 제어부(11)는, 학습 모델(142)이 출력한 산소량 정보를 슬러그 DB(141)의 슬러그 ID에 대응시켜 기억한다(스텝 S205).

제어부(11)는, 상기 산소량 정보에 근거하여, 용강 중의 산소량이 소정치 이하인지 아닌지를 판정한다(스텝 S206). 소정치 이하라고 판정했을 경우(스텝 S206：YES), 제어부(11)는, 소정치 이하인 취지를 표시부(15)에 표시한다(스텝 S207). 한편, 소정치 이하는 아니다라고 판정했을 경우(스텝 S206：NO), 제어부(11)는, 소정치 이하가 아닌 취지를 표시부(15)에 표시한다(스텝 S208). 제어부(11)는, 일련의 처리를 종료한다.

도 11은, 정보 처리 장치(10)가 실행하는 프로그램(140)의 처리 순서를 나타내는 플로차트이다. 정보 처리 장치(10)의 제어부(11)는, 프로그램(140)에 근거하여 이하의 처리를 실행한다.

작업자가 제1 시점의 용강 상에 부유하는 1 슬러그를 샘플링 한다. 촬상 장치(20)는 제1 슬러그를 촬영하여 제1 슬러그 화상을 취득하고, 정보 처리 장치(10)에 제1 슬러그 화상을 송신한다. 정보 처리 장치(10)는, 제1 슬러그 화상을 취득한다.

제어부(11)는, 보조 기억부(14)로부터 학습 모델(142)을 읽어낸다(스텝 S301). 제어부(11)는, 학습 모델(142)에 제1 슬러그 화상을 입력한다(스텝 S302). 제어부(11)는, 학습 모델(142)이 출력한 제1 산소량을 취득한다(스텝 S303).

제어부(11)는, 제1 산소량이 제1 설정치 이하인지 아닌지를 판정한다(스텝 S304). 제1 설정치 이하는 아니다라고 판정했을 경우(스텝 S304：NO), 제어부(11)는, 제1 설정치 이하가 아닌 취지를 표시부(15)에 표시하고(스텝 S305), 스텝 S302의 처리로 돌아간다. 한편, 제1 설정치 이하라고 판정했을 경우(스텝 S304：YES), 제어부(11)는, 제1 설정치 이하인 취지를 표시부(15)에 표시한다(스텝 S306).

진공 처리 후, 작업자가 제2 시점의 용강 상에 부유하는 제2 슬러그를 샘플링 한다. 촬상 장치(20)는 제2 슬러그를 촬영하여 제2 슬러그 화상을 취득한다. 제어부(11)는, 학습 모델(142)에 제2 슬러그 화상을 입력한다(스텝 S307). 제어부(11)는, 학습 모델(142)이 출력한 제2 산소량을 취득한다(스텝 S308).

제어부(11)는, 제2 산소량이 제2 설정치 이하인지 아닌지를 판정한다(스텝 S309). 제2 설정치 이하는 아니다라고 판정했을 경우(스텝 S309：NO), 제어부(11)는, 제2 설정치 이하가 아닌 취지를 표시부(15)에 표시하고(스텝 S310), 스텝 S307의 처리로 돌아간다. 한편, 제2 설정치 이하라고 판정했을 경우(스텝 S309：YES), 제어부(11)는, 제2 설정치 이하인 취지를 표시부(15)에 표시한다(스텝 S311). 제어부(11)는, 일련의 처리를 종료한다.

도 12는, 용강 처리 방법을 나타내는 플로차트이다.

용강을 환원 정련할 때, 작업자는, 제1 시점의 용강 상에 부유하는 제1 슬러그를 샘플링 한다(스텝 S401). 촬상 장치(20)는, 제1 슬러그를 촬상하여 제1 슬러그 화상을 취득한다(스텝 S402). 정보 처리 장치(10)는, 제1 슬러그 화상을 학습 모델(142)에 입력한다(스텝 S403). 학습 모델(142)은, 제1 시점에서 제1 산소량을 출력한다(스텝 S404).

작업자는, 제1 산소량이 소정 조건을 만족하는지 아닌지를 판정한다(스텝 S405). 제1 산소량이 소정 조건을 만족하는 경우(스텝 S405：YES), 작업자는 진공 처리로 이행한다(스텝 S406). 한편, 제1 산소량이 소정 조건을 만족하지 않는 경우(스텝 S405：NO), 작업자는 진공 처리로 이행하지 않고 스텝 S401의 처리로 돌아간다.

진공 처리 후, 작업자는, 제2 시점의 용강 상에 부유하는 제2 슬러그를 샘플링 한다(스텝 S407). 촬상 장치(20)는, 제2 슬러그를 촬상하여 제2 슬러그 화상을 취득한다(스텝 S408). 정보 처리 장치(10)는, 제2 슬러그 화상을 학습 모델(142)에 입력한다(스텝 S409). 학습 모델(142)은, 제2 시점에서 제2 산소량을 출력한다(스텝 S410).

정보 처리 장치(10)는, 제2 산소량이 소정 조건을 만족하는지 아닌지를 판정한다(스텝 S411). 제2 산소량이 소정 조건을 만족하지 않는 경우(스텝 S411：NO), 작업자는 주조 처리로 이행하지 않고 스텝 S406의 처리로 돌아간다. 한편, 제2 산소량이 소정 조건을 만족하는 경우(스텝 S411：YES), 작업자는 주조 처리로 이행한다(스텝 S412). 용강 처리 방법은, 일련의 처리를 종료한다.

또한, 스텝 S405에서의 소정 조건으로서의 산소량과, 스텝 S411에서의 소정 조건으로서의 산소량과는 서로 달라도 무방하다.

이상, 본 실시의 형태에 의하면, 정보 처리 장치(10)는, 학습 모델(142)에 슬러그 화상을 입력하는 것으로 얻은 산소량 정보를 출력하는 것으로, 작업자의 용강 처리에 따른 업무를 지원할 수 있다.

It is noted that, as used herein and in the appended claims, the singular forms "a", "an", and "the" include plural referents unless the context clearly dictates otherwise.

이번 개시된 실시의 형태는 모든 점에서 예시이며, 제한적인 것은 아니다. 본 발명의 기술적 범위는 상기와 같이 개시된 의미가 아니고, 특허 청구의 범위의 기재에 근거하여 정해지고, 특허 청구의 범위와 균등의 의미 및 범위 내에서, 모든 변경이 포함된다.

각 실시 형태에 기재한 사항은 서로 조합할 수 있다. 또, 특허 청구의 범위에 기재한 독립 청구항 및 종속 청구항은, 인용 형식에 관계없이 모든 조합에서, 서로 조합할 수 있다. 게다가 특허 청구의 범위에는 다른 2이상의 클레임을 인용하는 클레임을 기재하는 형식(멀티 클레임 형식)을 이용하고 있지만, 이것에 한정하는 것은 아니다. 멀티 클레임을 적어도 하나 인용하는 멀티 클레임(멀티 멀티 클레임)을 기재하는 형식을 이용하여 기재해도 무방하다.

Claims

용강 상에 부유하는 슬러그의 화상 데이터를 취득하고,
슬러그의 화상 데이터를 입력했을 경우에 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 출력하는 학습 모델에, 취득한 화상 데이터를 입력하여 산소량 정보를 출력하는
처리를 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 읽기 가능한 기록 매체.
제1항에 있어서,
상기 화상 데이터는 HSV 형식이며,
HSV 형식의 화상 데이터를 취득하고,
취득된 HSV 형식의 화상 데이터를 상기 학습 모델에 입력하는
처리를 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 읽기 가능한 기록 매체.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 학습 모델은 용강 중의 산소량을 출력하는
처리를 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 읽기 가능한 기록 매체.
제3항에 있어서,
상기 산소량이 소정치 이하인지 아닌지를 판정하는
처리를 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 읽기 가능한 기록 매체.
제1항에 있어서,
상기 산소량 정보는, 제1 시점에서 용강 내의 제1 산소량과, 제2 시점에서 용강 내의 제2 산소량을 포함하고,
상기 제1 산소량이 제1 설정치 이하인지 아닌지를 판정하고,
상기 제2 산소량이 제2 설정치 이하인지 아닌지를 판정하는
처리를 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 읽기 가능한 기록 매체.
제어부를 갖추는 정보 처리 장치에서,
상기 제어부는,
용강 상에 부유하는 슬러그의 화상 데이터를 취득하고, 슬러그의 화상 데이터를 입력했을 경우에 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 출력하도록 학습된 학습 모델에, 취득한 화상 데이터를 입력하여 산소량 정보를 출력하는
정보 처리 장치.
컴퓨터가,
용강 상에 부유하는 슬러그의 화상 데이터를 취득하고, 슬러그의 화상 데이터를 입력했을 경우에 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 출력하는 학습 모델에, 취득한 화상 데이터를 입력하여 산소량 정보를 출력하는
정보 처리 방법.
용강 상에 부유하는 슬러그의 화상 데이터와, 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 관련짓는 훈련 데이터를 취득하고,
상기 훈련 데이터에 근거하여, 슬러그의 화상 데이터를 입력했을 경우에 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 출력하는 학습 모델을 생성하는
학습 모델의 생성 방법.
용강을 환원 정련할 때, 제1 시점의 용강 상에 부유하는 제1 슬러그를 샘플링하고,
샘플링 된 제1 슬러그의 제1 화상 데이터를 취득하고,
상기 제1 화상 데이터를, 슬러그의 화상 데이터를 입력했을 경우에 용강 중의 산소량에 관한 산소량 정보를 출력하는 학습 모델에 입력하고,
상기 학습 모델로부터 출력된 상기 제1 슬러그의 산소량에 관한 산소량 정보가 소정 조건을 만족하는 경우에, 분위기를 감압하는 진공 처리로 이행하고,
진공 처리 후, 제2 시점의 용강 상에 부유하는 제2 슬러그를 샘플링하고,
샘플링 된 제2 슬러그의 제2 화상 데이터를 취득하고,
상기 제2 화상 데이터를 상기 학습 모델에 입력하고,
상기 학습 모델로부터 출력된 상기 제2 슬러그의 산소량에 관한 산소량 정보가 소정 조건을 만족하는 경우에, 주조 처리로 이행하는
용강 처리 방법.