详细内容或原文请订阅后点击阅览
Severstal 使用神经网络提高酸洗钢的质量
谢韦尔钢铁公司使用自己的 VERA 计算机视觉模型控制切列波维茨冶金厂（谢韦尔钢铁公司的重要资产）4 号连续酸洗装置的金属质量。基于神经网络的解决方案有助于发现轧制金属产品的质量偏差，并有助于减少客户的通知数量。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）谢韦尔钢铁公司使用自己的 VERA 计算机视觉模型控制切列波维茨冶金厂（谢韦尔钢铁公司的重要资产）4 号连续酸洗装置的金属质量。基于神经网络的解决方案有助于发现轧制金属产品的质量偏差，并有助于减少客户的通知数量。
计算机视觉模型接收来自高分辨率摄像机的图像，然后在具有高性能图形处理器的特殊服务器上检测卷上的缺陷并对其进行分类。之后，专家进行认证并判定产品是否满足客户的要求。为了评估模型的质量，需要监控错误检测的两个指标：“过度拒绝”（模型混淆缺陷类别的频率）和“拒绝不足”（模型未检测到缺陷的频率）。 VERA 分别实现了 12% 和 14% 的水平，而市场同行的成绩则超过 30% 和 15%。
今年上半年关于成品表面质量偏差的客户通知比例与 2022 年同期相比下降了约 1.8 倍。同期经济效应约为200万卢布。
“产品质量认证的数字化是谢韦尔作为制造商的优势之一。 VERA 神经网络已经在 mill 2000 上证明了其有效性，现在同样仔细地分析通过 4 号连续酸洗装置的金属。随后，它可以扩展到其他关键领域。开发我们自己的质量控制系统使谢韦尔钢铁公司能够独立于此类设备的外国制造商，并根据生产任务调整自己的解决方案并降低成本。”谢韦尔钢铁公司技术开发和质量总监 Petr Mishnev 评论道。
照片：Unsplash/Valentin Salja
照片：Unsplash/Valentin Salja