Робота присвячена питанням розробки нечіткого класифікатора поверхневих дефектів металопрокату та радіально-базисної мережі, як основи апаратно-програмної системи, у задачі якої входить автоматизована ідентифікація товщини дефектів за коліром на вході та виході з ділянки травління прокату для оцінювання якості роботи ТП за інтегральним безрозмірним критерієм.

INTELLECTUAL IDENTIFICATION OF ROLLED METAL DEFECTS USING "COMPUTER VISION" TECHNOLOGY

Abstracts: The work is devoted to the issue of developing a fuzzy classifier of surface defects of rolled metal and a radial basis network as the basis of a hardware and software system, the task of which includes the automated identification of the thickness of defects by color at the entrance and exit from the etching section of the rolled metal for evaluating the quality of the TP work according to the integral dimensionless criterion.

комп’ютерний зір; iдентифікація дефектів поверхні; нечіткий класифікатор; радіальна нейромережа; computer vision; identification of surface defects; fuzzy classifier; radial neural network

URL: https://www.ence.ch/en/equipment/equipment_for_metallurgy/steel_strip_pickling_line/

URL: https://opencv.org/

Salomon D. Data compression – The Complete Reference. 4th Edition. London: Springer, 2007. РР. 17–46, 253–530. DOI 10.1007/978-1-84628-603-2.

Piegat A. Fuzzy Modeling and Control. Heidelberg: Physica – Verlag, 2011. 798 p.

Пат. 104710 УКРАЇНА, МПК (2014.01) C23G 3/00, B08B 1/02 (2006.01), C23G 7/08 (2006.01), B08B 3/08 (2006.01), C23F 1/08 (2006.01), B08B 13/00. Пристрій для безперервного травлення прокату листової вуглецевої сталі. Арсеньєва О.П., Iлюнiн О.О., Перевертайленко О.Ю., Подпружников П.М., Селяков О.М., Тімофєєв В.А.; заявник та власник Харківський нацioнальний університет радiоелектронiки. № u 2012 09428; заявл. 02.08.12; опубл. 25.02.2014, Бюл. № 4. URL: https://uapatents.com/5-104710-pristrijj-dlya-bezperervnogo-travlennya-prokatu-smugi-vuglecevo-stali.html