不銹冷軋帶鋼表面質(zhì)量判定系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用

楊永杰， 李鵬飛

（1.太原鋼鐵（集團(tuán)）有限公司先進(jìn)不銹鋼材料國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 山西 太原 030003；2.山西太鋼不銹鋼股份有限公司技術(shù)中心， 山西 太原 030003）

隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展，鋼企的產(chǎn)能逐漸擴(kuò)大。伴隨著多工序串聯(lián)集成，質(zhì)量控制點(diǎn)的大幅增加，使得生產(chǎn)制造過程愈加復(fù)雜。在進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)時(shí)，隨著產(chǎn)品產(chǎn)量的增加，單卷作業(yè)的時(shí)間越來越短，然而作業(yè)量越來越大。加之檢驗(yàn)要求漸多，即使配備檢測(cè)設(shè)備且輔助人工檢驗(yàn)，也不能滿足企業(yè)品控的所有要求，質(zhì)量檢驗(yàn)智能化升級(jí)、改革的需求迫在眉睫。

表面檢測(cè)是對(duì)不銹鋼表面質(zhì)量判定的直接度量，但由于產(chǎn)業(yè)化的不斷提升，鋼卷過線速度也大幅提升，因此僅憑質(zhì)檢員裸眼判定，無法滿足不銹鋼表面檢驗(yàn)的需求。表面檢測(cè)儀的應(yīng)用，緩解了質(zhì)檢員的工作壓力，但其僅能記錄缺陷信息，無法依據(jù)這些信息對(duì)鋼卷進(jìn)行綜合判定。因此需要利用自動(dòng)化分析系統(tǒng)，并依據(jù)表面檢測(cè)結(jié)果，對(duì)鋼卷表面質(zhì)量進(jìn)行綜合判定。

1 基礎(chǔ)系統(tǒng)服務(wù)

1.1 服務(wù)系統(tǒng)規(guī)劃

不銹鋼表面檢測(cè)結(jié)果綜合分析系統(tǒng)基于Linux系統(tǒng)搭建，使用Spring 做WEB 框架、Mybatis 訪問MySQL 做數(shù)據(jù)持久化、Shiro 做權(quán)限管理、使用RESTful 風(fēng)格WebService 服務(wù)、Lucene 做搜索引擎、Quartz 做定時(shí)調(diào)度、BootStrap+HTML5 做前端頁面，支持PC、Android、IOS 端的訪問，此系統(tǒng)可移植至HADOOP 大數(shù)據(jù)集群服務(wù)器上，具有可擴(kuò)展性。

本系統(tǒng)包含靜態(tài)數(shù)據(jù)庫、動(dòng)態(tài)信息平臺(tái)、大數(shù)據(jù)調(diào)度中心。動(dòng)態(tài)信息平臺(tái)主要為質(zhì)量管理提供服務(wù)；大數(shù)據(jù)調(diào)度中心負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)完成各種數(shù)據(jù)分析，同時(shí)提供面向其他數(shù)據(jù)平臺(tái)訪問的接口；靜態(tài)數(shù)據(jù)庫通過調(diào)度中心進(jìn)行產(chǎn)品特征分類識(shí)別，如缺陷識(shí)別、模糊查詢等；動(dòng)態(tài)信息庫通過調(diào)度中心進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，如缺陷匯總、分析等。

1.2 服務(wù)系統(tǒng)模型

依據(jù)上層服務(wù)需求和底層插件，規(guī)劃整個(gè)系統(tǒng)體系如圖1 所示。

圖1 評(píng)價(jià)系統(tǒng)規(guī)劃圖

2 系統(tǒng)管理展示

系統(tǒng)登錄后分為表檢數(shù)據(jù)分析模塊以及相應(yīng)的子模塊，如圖2 所示。

圖2 登陸模塊與表檢數(shù)據(jù)分析模塊

根據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃，表檢數(shù)據(jù)分析包含四大子模塊，具體為表檢報(bào)告（數(shù)據(jù)匯總圖示）、夾雜管理、劃傷管理（兩個(gè)子缺陷管理模塊）、評(píng)價(jià)體系（評(píng)價(jià)系統(tǒng)跟新模塊）。

2.1 表檢報(bào)告模塊

表檢報(bào)告模塊包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)和規(guī)則評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)

按鋼卷的上、下表面統(tǒng)計(jì)每米缺陷個(gè)數(shù)，分1處—9 處、9 處以上，共10 個(gè)參數(shù)。運(yùn)用此20 組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)，中間層共26 層，輸出1 個(gè)參數(shù)，即等級(jí)判定0～100 級(jí)[1-3]，如圖3 所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)

任一神經(jīng)元的輸出為輸入分量的加權(quán)和，即中間層與輸出層中任一神經(jīng)元的輸入等于與它相鄰的前一層神經(jīng)元輸出的加權(quán)和。假設(shè)某一層中任一神經(jīng)元j 的輸入為Tj，輸出為Oj，與該層相鄰的前一層中任一神經(jīng)元的輸出為Oi，則有：式中：N 表示輸入模的數(shù)量；p 為1～N 種模式中的一種；k 為指定的輸出模。

設(shè)定廢品為100 級(jí)，正常表面為0 級(jí)。隨機(jī)選取已有1 000 卷409 鋼按照表檢記錄情況進(jìn)行人工判定打分，打分范圍0～100 級(jí)。最后將這些已有的數(shù)據(jù)輸入程序中，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)，優(yōu)化得到權(quán)重矩陣wji，誤差即方差E，為10 級(jí)。

圖4 為2017 年4 月份2 號(hào)連軋產(chǎn)線、300 系鋼種、按日統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)夾雜缺陷、打分值（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)給出）的走勢(shì)圖。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)走勢(shì)

2.1.2 規(guī)則評(píng)價(jià)系統(tǒng)

依據(jù)缺陷的長(zhǎng)度、面積、每米個(gè)數(shù)分區(qū)間進(jìn)行評(píng)分，再通過這些屬性的加權(quán)平均分得出此缺陷的分值，最后取各缺陷的加權(quán)平均分得出此鋼卷的綜合評(píng)分[4-5]。詳細(xì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)如表1 所示。

表1 規(guī)則評(píng)價(jià)系統(tǒng)

表1 中的數(shù)據(jù)均取自產(chǎn)線優(yōu)化值，例如：1 500 代表上限不會(huì)超過1 500；綜合判定100 代表分值上限為100。

評(píng)價(jià)體系對(duì)每一種缺陷詳細(xì)的評(píng)價(jià)內(nèi)容均進(jìn)行記錄，并可以通過修改評(píng)價(jià)體系的每一條信息來更新每一卷缺陷的判定值，使得體系更加合理地表達(dá)出對(duì)此卷質(zhì)量的判定，其中表1 中的評(píng)價(jià)系統(tǒng)顯示在登錄后評(píng)價(jià)體系模塊中，可以方便地進(jìn)行瀏覽、添加、修改與刪除操作。

圖5 為2017 年4 月份2 號(hào)連軋產(chǎn)線、300 系鋼種、按日統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)夾雜缺陷、判定值（缺陷打分評(píng)價(jià)系統(tǒng)給出）的走勢(shì)圖。

圖5 缺陷打分評(píng)價(jià)走勢(shì)

從圖4、圖5 可以看出，兩套系統(tǒng)評(píng)價(jià)趨勢(shì)非常一致。

2.2 夾雜管理模塊

根據(jù)每一卷回傳回來的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并入庫，科研人員與質(zhì)檢人員可瀏覽的數(shù)據(jù)內(nèi)容包括日期、卡號(hào)、產(chǎn)線、鋼種、打分值（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)給出）、判定值（缺陷評(píng)價(jià)系統(tǒng)給出）、上表夾雜個(gè)數(shù)、下表夾雜個(gè)數(shù)、上表夾雜圖譜、下表夾雜圖譜、上表夾雜長(zhǎng)度分布圖、下表夾雜長(zhǎng)度分布圖、上表夾雜面積分布圖以及下表夾雜面積分布圖。

2.3 劃傷管理模塊

根據(jù)每一卷回傳回來的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并入庫，科研人員與質(zhì)檢人員可瀏覽的數(shù)據(jù)內(nèi)容包括日期、卡號(hào)、產(chǎn)線、鋼種、打分值（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)給出）、判定值（缺陷評(píng)價(jià)系統(tǒng)給出）、上表劃傷個(gè)數(shù)、下表劃傷個(gè)數(shù)、上表劃傷圖譜、下表劃傷圖譜、上表劃傷長(zhǎng)度分布圖、下表劃傷長(zhǎng)度分布圖、上表劃傷面積分布圖、下表劃傷面積分布圖。

2.4 評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性比較

2.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)

使用優(yōu)化得到的權(quán)重矩陣對(duì)AA001 夾雜缺陷嚴(yán)重與AA002 夾雜缺陷較輕的卷鋼進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)，AA001 卷打分2 分，分值低、缺陷重；AA002 打分85 分，分值高、缺陷輕。由此可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以區(qū)分出夾雜缺陷重與輕的鋼卷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)對(duì)缺陷的識(shí)別評(píng)定非常敏銳，非常適合給科研人員對(duì)本鋼卷缺陷程度進(jìn)行一個(gè)直觀的評(píng)價(jià)，即AA002 不銹鋼卷85 分，明顯好于AA001 卷2 分。

2.4.2 規(guī)則評(píng)價(jià)系統(tǒng)

使用規(guī)則評(píng)價(jià)體系對(duì)AA001 夾雜缺陷嚴(yán)重與AA002 夾雜缺陷較輕的卷鋼進(jìn)行判定，AA001 卷打分35 分，分值低、缺陷重；AA002 打分90 分，分值高、缺陷輕。缺陷打分評(píng)價(jià)系統(tǒng)可對(duì)本鋼卷的缺陷程度給質(zhì)檢人員提供一個(gè)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)，是鋼卷的一個(gè)綜合評(píng)定方式，即AA002 不銹鋼卷90 分，好于AA001 卷35分，非常適合用于鋼卷出廠的綜合評(píng)定。

2.4.3 兩套評(píng)價(jià)系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)對(duì)比

以夾雜缺陷為例，2017 年1 月—5 月，1 號(hào)連軋產(chǎn)線與2 號(hào)連軋產(chǎn)線共判夾雜不合141 卷，上傳至平臺(tái)121 卷，具體打分情況如表2 所示。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打分與判定系統(tǒng)打分比較

由表2 統(tǒng)計(jì)可知，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打分得到60 分以下占比為97%，判定系統(tǒng)打分所得60 分以下占比為96%。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與判定系統(tǒng)打分均可準(zhǔn)確識(shí)別出夾雜不合卷。

3 結(jié)論

1）不銹冷軋帶鋼表面質(zhì)量判定系統(tǒng)基于Linux系統(tǒng)搭建，使用Spring 做WEB 框架、Mybatis 訪問MySQL 做數(shù)據(jù)持久化、Shiro 做權(quán)限管理、使用RESTful 風(fēng)格WebService 服務(wù)、Lucene 做搜索引擎、Quartz 做定時(shí)調(diào)度、BootStrap+HTML5 做前端頁面，支持PC、Android、IOS 端的訪問，此系統(tǒng)可移植至HADOOP 大數(shù)據(jù)集群服務(wù)器上，具有可擴(kuò)展性。

2）系統(tǒng)包含靜態(tài)數(shù)據(jù)庫、動(dòng)態(tài)信息平臺(tái)、大數(shù)據(jù)調(diào)度中心。動(dòng)態(tài)信息平臺(tái)主要為質(zhì)量管理提供服務(wù)；大數(shù)據(jù)調(diào)度中心負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)完成各種數(shù)據(jù)分析，同時(shí)提供面向其他數(shù)據(jù)平臺(tái)訪問的接口；靜態(tài)數(shù)據(jù)庫通過調(diào)度中心進(jìn)行產(chǎn)品特征分類識(shí)別；動(dòng)態(tài)信息庫通過調(diào)度中心進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。

3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與判定系統(tǒng)，兩套打分均可準(zhǔn)確識(shí)別出夾雜不合卷。