TWI718928B - 鋼帶寬度評估方法與鋼帶寬度評估系統 - Google Patents
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Abstract
一種鋼帶寬度評估方法與鋼帶寬度評估系統。鋼帶寬度評估系統包含程控電腦系統以及寬度預測輔助系統。鋼帶寬度評估方法包含模型建立階段與線上作業階段。模型建立階段包含提供歷史鋼帶之歷史訓練資料;以及利用歷史訓練資料來訓練機器語言模型以獲得寬度預測模型。線上作業階段包含提供該目標鋼帶之目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值;以及根據目標鋼帶入料寬度值與目標鋼帶軋輥位移值來利用寬度預測模型計算出目標鋼帶之預測寬度值。
Description
本發明是有關於一種鋼帶寬度評估方法與鋼帶寬度評估系統。
在煉鋼產業中,經過軋機軋製而成的鋼帶通常需要對其寬度進行量測,以判別生產出的鋼帶是否符合所要求的規格。現行的鋼帶寬度量測方法大多使用在C鋼構(C Frame)上,並利用三套邊降厚度偵測儀(Edge Drop Meter;EDM)來量測鋼帶寬度。
然而,這樣的量測方式仍有不小的量測誤差,因此需要一種鋼帶寬度評估方法與鋼帶寬度評估系統來協助評估鋼帶寬度。
本發明之實施例提出一種鋼帶寬度評估方法與鋼帶寬度評估系統,其可提供預測之鋼帶寬度來與邊降厚度偵測儀量測的寬度值進行比較。如此,可提高鋼帶寬度量測的可靠率。
根據本發明之一實施例,此鋼帶寬度評估方法包含模型建立階段以及一線上作業階段。模型建立階段係建立寬度預測模型,其包含:提供複數個歷史鋼帶之複數筆歷史訓練資料,其中每一筆歷史訓練資料包含歷史鋼帶入料寬度值、歷史軋輥位移值以及歷史鋼帶真實寬度值;以及利用歷史訓練資料來訓練機器語言模型,以獲得寬度預測模型。線上作業階段係評估目標鋼帶之寬度,其包含:提供該目標鋼帶之目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值;以及根據目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值來利用寬度預測模型計算目標鋼帶之預測寬度值。
在一些實施例中,前述之鋼帶寬度評估方法更包含:計算目標鋼帶入料寬度值與預測寬度值之差值;判斷差值是否大於預設閥值;當此差值大於預設閥值時,發出警告訊息。
在一些實施例中,歷史軋輥位移值為軋延機台之中間輥的位移值。
在一些實施例中,機器語言模型為極限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting;XGBoost)模型。
在一些實施例中,前述之鋼帶寬度評估方法更包含:量測目標鋼帶之重量;以及於量測目標鋼帶之重量時,於量測目標鋼帶之重量時,進行前述提供目標鋼帶之目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值之步驟。
根據本發明之一實施例,前述之鋼帶寬度評估系統包含程控電腦系統以及寬度預測輔助系統。程控電腦系統係用以傳送目標鋼帶之鋼帶資料,以及接收目標鋼帶之預測寬度值,其中鋼帶資料包含目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值。寬度預測輔助系統係用以計算目標鋼帶之預測寬度值。寬度預測輔助系統包含第一接收模組、寬度預測模組以及第一傳送模組。第一接收模組係用以從程控電腦系統接收目標鋼帶之鋼帶資料,鋼帶資料包含目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值。寬度預測模組儲存有寬度預測模型,其中寬度預測模組係用以根據目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值來計算目標鋼帶之預測寬度值。第一傳送模組係用以傳送目標鋼帶之預測寬度值至程控電腦系統。
在一些實施例中,程控電腦系統包含追蹤模組、第二傳送模組、第二接收模組以及顯示模組。當程控電腦系統被通知該目標鋼帶進行秤重時,追蹤模組被觸發,以傳送目標鋼帶之鋼帶資料。第二傳送模組係用以從追蹤模組接收鋼帶資料,並將鋼帶資料傳送至寬度預測輔助系統。第二接收模組係用以從寬度預測輔助系統接收目標鋼帶之預測寬度值。顯示模組係用以顯示目標鋼帶之預測寬度值。
在一些實施例中,程控電腦系統更包含判斷模組以及警示模組。判斷模組係用以接收目標鋼帶之目標鋼帶入料寬度值,計算目標鋼帶入料寬度值與預測寬度值間之一差值,以及判斷差值是否大於預設閥值。警示模組係用以於差值大於預設閥值時,發出警告訊息。
在一些實施例中,目標鋼帶之該目標鋼帶入料寬度值係由邊降厚度偵測儀(Edge Drop Meter;EDM)所提供。
在一些實施例中,鋼帶資料更包含目標鋼帶之鋼帶號碼以及軋延時間。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂,下文特舉實施例,並配合所附圖式作詳細說明如下。
請參照圖1,其係繪示根據本發明實施例之鋼帶寬度評估系統100的功能方塊示意圖。鋼帶寬度評估系統100包含程控電腦系統110以及寬度預測輔助系統120。程控電腦系統110包含追蹤模組111、傳送模組112、接收模組113、資料庫114、判斷模組115以及警示模組116,而寬度預測輔助系統120包含接收模組122、寬度預測模組124以及傳送模組126。在一實施例中,程控電腦系統110為煉鋼廠的程控電腦,其可接收鋼帶製造過程中的各種參數,並相應地提供各種資料或控制訊號,以控制鋼帶的製造過程。
程控電腦系統110係用以傳送目標鋼帶之鋼帶資料至寬度預測輔助系統120,以及從寬度預測輔助系統120接收目標鋼帶之預測寬度值。例如,當軋機產出鋼帶並移動至秤重點秤重時,程控電腦系統110會被通知此鋼帶(即目標鋼帶)要進行秤重。此時,程控電腦系統110會向秤重機要求重量資訊。當收到重量資訊號,程控電腦系統110之追蹤模組111會被觸發,以傳送目標鋼帶之鋼帶資料至傳送模組112。在一實施例中,鋼帶資料包含鋼帶(捲)號碼、鋼帶軋延時間、入料寬度值以及軋輥位移值。在一實施例中,入料寬度值可例如由邊降厚度偵測儀(Edge Drop Meter;EDM)所提供,而軋輥位移值可例如為製造目標鋼帶之軋機的中間輥位移值,但本發明之實施例並不受限於此。
傳送模組112係用以將目標鋼帶之鋼帶資料轉送至寬度預測輔助系統120。在一實施例中,第二傳送模組112係採用TCP/IP技術來傳送鋼帶資料至寬度預測輔助系統120,但本發明之實施例並不受限於此。
寬度預測輔助系統120係用以根據目標鋼帶之鋼帶資料來計算目標鋼帶之預測寬度值。在寬度預測輔助系統120中,接收模組122係用以從傳送模組112接收目標鋼帶之鋼帶資料,並將其傳給寬度預測模組124。在一實施例中,接收模組122係採用TCP/IP技術來接收目標鋼帶之鋼帶資料。
寬度預測模組124係用以接收模組122所傳送之目標鋼帶的鋼帶資料,並計算目標鋼帶之預測寬度值。寬度預測模組124儲存有寬度預測模型,其可以根據目標鋼帶之入料寬度值以及軋輥位移值來計算出目標鋼帶之預測寬度值。在一實施例中,寬度預測模型為受過訓練的機器語言模型,其可例如為極限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting;XGBoost)模型。
傳送模組126係用以從寬度預測模組124接收目標鋼帶之預測寬度值,並將其傳送至程控電腦系統110。在一實施例中,傳送模組126也會接收鋼帶號碼、鋼帶軋延時間等目標鋼帶的相關資訊,並伴隨目標鋼帶之預測寬度值傳送至程控電腦系統110。傳送模組126係採用,例如TCP/IP技術來傳送目標鋼帶之預測寬度值、鋼帶號碼、鋼帶軋延時間等資料。
在程控電腦系統110中,接收模組113係接收程控電腦系統110之傳送模組126所回傳之資料,並將其傳送至資料庫114以及判斷模組115,其中資料庫114係用以儲存目標鋼捲的預測寬度值與相關資料,例如入料寬度值、鋼帶號碼、鋼帶軋延時間等。在一實施例中,傳送模組126係採用 TCP/IP技術來從傳送模組126接收資料。
判斷模組115係用以計算目標鋼帶之入料寬度值與預測寬度值間之一差值,並判斷此差值是否大於一預設閥值。若此差值大於預設閥值,代表目標鋼帶之入料寬度值可能具有較大的誤差,故判斷模組115控制警示模組116來發出警告訊息。在一實施例中,警告訊息可為文字、燈光或聲音訊息,其可告知現場人員鋼帶的寬度可能有較大的誤差。在另一實施例中,判斷模組115和警示模組116可省略,程控電腦系統110僅將目標鋼帶之入料寬度值與預測寬度值顯示於電腦螢幕上,以供現場人員參考。
請參照圖2,其係繪示對應鋼帶寬度評估系統100之鋼帶寬度評估方法200的流程示意圖。鋼帶寬度評估方法200包含模型建立階段210以及線上作業階段220。在模型建立階段210中,首先進行步驟212,以提供複數個歷史鋼帶之複數筆歷史訓練資料。在一實施例中,每一筆歷史訓練資料對應至一個歷史鋼帶,且包含此歷史鋼帶之入料寬度值、軋輥位移值以及真實寬度值。歷史鋼帶之入料寬度值可由歷史鋼帶的鑄造廠透過邊降厚度偵測儀(Edge Drop Meter;EDM)計算而得;歷史鋼帶之軋輥位移值為製造此歷史鋼帶之軋機的中間輥位移值;此歷史鋼帶之真實寬度值可例如:由下游的歷史鋼帶之鑄造廠的下游工廠所提供。
接著,進行步驟212,以利用前述之歷史訓練資料來訓練機器語言模型,以得到鋼帶的寬度預測模型。例如,以歷史鋼帶入料寬度值和歷史軋輥位移值為輸入值,而對應的真實寬度值做為輸出值,以訓練出寬度預測模型。
在模型建立階段210後,在線上作業階段220中,首先進行步驟221,以提供目標鋼帶之入料寬度值以及軋輥位移值。然後,進行步驟222,以根據目標鋼帶入料寬度值以及目標鋼帶軋輥位移值來利用寬度預測模型計算目標鋼帶之預測寬度值。在鋼帶寬度評估方法200中,如之前實施例所述,可對目標鋼帶秤重,並於目標鋼帶進行秤重時,觸發追蹤模組111以提供目標鋼帶之入料寬度值以及軋輥位移值。
在步驟223中,利用判斷模組115來依序進行步驟223a~223b,以計算目標鋼帶入料寬度值與預測寬度值之差值,並判斷差值是否大於預設閥值。若差值大於預設閥值時,進行步驟223c,以控制警示模組116來發出警告訊息。
綜合以上所述,本發明實施例之鋼帶寬度評估系統100以及鋼帶寬度評估方法200可提供預測之鋼帶寬度來與邊降厚度偵測儀量測的寬度值(入料寬度值)進行比較。如此,現場人員可根據預測之鋼帶寬度來評估入料寬度值是否可靠,進而排除不可靠的入料寬度值。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
100:鋼帶寬度評估系統
110:程控電腦系統
111:追蹤模組
112:傳送模組
113:接收模組
114:資料庫
115:判斷模組
116:警示模組
120:寬度預測輔助系統
122:接收模組
124:寬度預測模組
126:傳送模組:
200:鋼帶寬度評估方法
210:模型建立階段
212~214:步驟
220:線上作業階段
221~223:步驟
223a~223c:步驟
圖1係根據本發明實施例之鋼帶寬度評估系統的功能方塊示意圖。
圖2係繪示對應鋼帶寬度評估系統之鋼帶寬度評估方法的流程示意圖。
無
100:鋼帶寬度評估系統
110:程控電腦系統
111:追蹤模組
112:傳送模組
113:接收模組
114:資料庫
115:判斷模組
116:警示模組
120:寬度預測輔助系統
122:接收模組
124:寬度預測模組
126:傳送模組
Claims (10)
- 一種鋼帶寬度評估方法,包含: 進行一模型建立階段,以建立一寬度預測模型,其中該模型建立階段包含: 提供複數個歷史鋼帶之複數筆歷史訓練資料,其中每一筆歷史訓練資料包含一歷史鋼帶入料寬度值、一歷史軋輥位移值以及一歷史鋼帶真實寬度值;以及 利用該些歷史訓練資料來訓練一機器語言模型,以獲得該寬度預測模型;以及 進行一線上作業階段,以評估一目標鋼帶之寬度,其中該線上作業階段包含: 提供該目標鋼帶之一目標鋼帶入料寬度值以及一目標鋼帶軋輥位移值;以及 根據該目標鋼帶入料寬度值以及該目標鋼帶軋輥位移值來利用該寬度預測模型計算該目標鋼帶之一預測寬度值。
- 如請求項1所述之鋼帶寬度評估方法,更包含: 計算該目標鋼帶入料寬度值與該預測寬度值之一差值;以及 判斷差值是否大於一預設閥值; 當該差值大於該預設閥值時,發出一警告訊息。
- 如請求項1所述之鋼帶寬度評估方法,其中該歷史軋輥位移值為一軋延機台之一中間輥的位移值。
- 如請求項1所述之鋼帶寬度評估方法,其中該機器語言模型為一極限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting;XGBoost)模型。
- 如請求項1所述之鋼帶寬度評估方法,更包含: 量測該目標鋼帶之重量;以及 於量測該目標鋼帶之重量時,進行提供該目標鋼帶之該目標鋼帶入料寬度值以及該目標鋼帶軋輥位移值之步驟。
- 一種鋼帶寬度評估系統,包含: 一程控電腦系統,用以傳送一目標鋼帶之一鋼帶資料,以及接收該目標鋼帶之一預測寬度值,其中該鋼帶資料包含一目標鋼帶入料寬度值以及一目標鋼帶軋輥位移值; 一寬度預測輔助系統,用以計算該目標鋼帶之該預測寬度值,其中該寬度預測輔助系統包含: 一第一接收模組,用以從該程控電腦系統接收該目標鋼帶之該鋼帶資料,其中該鋼帶資料包含一目標鋼帶入料寬度值以及一目標鋼帶軋輥位移值; 一寬度預測模組,儲存有一寬度預測模型,其中該寬度預測模組係用以根據該目標鋼帶入料寬度值以及該目標鋼帶軋輥位移值來計算該目標鋼帶之該預測寬度值;以及 一第一傳送模組,用以傳送該目標鋼帶之該預測寬度值至該程控電腦系統。
- 如請求項6所述之鋼帶寬度評估系統,其中該程控電腦系統包含: 一追蹤模組,其中當該程控電腦系統被通知該目標鋼帶進行秤重時,該追蹤模組被觸發,以傳送該目標鋼帶之該鋼帶資料; 一第二傳送模組,用以從該追蹤模組接收該鋼帶資料,並將該鋼帶資料傳送至該寬度預測輔助系統; 一第二接收模組,用以從該寬度預測輔助系統接收該目標鋼帶之該預測寬度值;以及 一顯示模組,用以顯示該目標鋼帶之該預測寬度值。
- 如請求項7所述之鋼帶寬度評估系統,其中該程控電腦系統更包含: 一判斷模組,用以接收該目標鋼帶之該目標鋼帶入料寬度值,計算該目標鋼帶入料寬度值與該預測寬度值間之一差值,以及判斷差值是否大於一預設閥值;以及 一警示模組,用以於該差值大於該預設閥值時,發出一警告訊息。
- 如請求項8所述之鋼帶寬度評估系統,其中該目標鋼帶之該目標鋼帶入料寬度值係由一邊降厚度偵測儀(Edge Drop Meter;EDM)所提供。
- 如請求項6所述之鋼帶寬度評估系統,其中該鋼帶資料更包含該目標鋼帶之鋼帶號碼以及軋延時間。
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WO2008053249A1 (en) * | 2006-11-02 | 2008-05-08 | Bae Systems Plc | Method of building a data integration environment |
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CN110118784A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-08-13 | 山西大数据产业发展有限公司 | 基于机器视觉的钢卷表面质量缺陷检测系统 |
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