Полное описание

Емельянов, Виталий Александрович. Применение технологий искусственного интеллекта для оценки качества металлов на производстве = Application of artificial intelligence technologies to assess the quality of metals in a metallurgical production / В. А. Емельянов, Г. В. Феклин, Н. Ю. Емельянова. - DOI 10.18127/j19998554-202205-03. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры: разработка, применение = Neurocomputers : международный научно-технический журнал. - 2022. - Том 24, N 5. - С. 28-35. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

ГРНТИ	УДК
28.23.15	004.93
28.23.37	004.032.26
53.01.81	669.015

Рубрики:
Распознавание образов
Нейронные сети -- Применение
Металлургическая продукция -- Качество

Кл.слова (ненормированные): программное обеспечение -- распознавание изображений -- термограмма -- искусственные нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть -- металлографический анализ
Аннотация: Для решения задач контроля качества металлов на производстве применяются объективные физические методы диагностики их состояния объектов, к которым относятся неразрушающие методы и металлографический анализ. Повышение требований, предъявляемых к качеству черных металлов разных групп и классов, влечет за собой необходимость разработки моделей и средств автоматизированной диагностики состояния металлов и качества продукции. В проведенных ранее исследованиях при разработке рекомендаций по автоматизации металлографического контроля качества была установлена необходимость использования программных анализаторов изображений при обработке микроструктуры металла и отмечался недостаточный уровень автоматизации центральных заводских лабораторий промышленных предприятий. Так как с помощью используемых в настоящее время средств автоматизированной диагностики состояния металлов и качества продукции решить вопросы комплексной автоматизированной диагностики состояния металлов по всем характеристикам (химический состав, структура, свойства) невозможно, эта проблема остается актуальной. Цель статьи - разработать средства для автоматизированной диагностики металлов по всем характеристикам, включая анализ химического состава, анализ структурной составляющей и свойств металла. Представлен алгоритм для автоматизации металлографического контроля качества металлов, основанный на использовании нейронных сетей для распознавания изображений микроструктур металлов и метода прецедентов для определения марки металла. Описан подход к предварительной обработке изображений микроструктур металлов. Предложена структура нейронной сети для определения количественных характеристик металлов и приведены результаты ее функционирования. Отмечена высокая точность определения характеристик металлов с помощью нейронных сетей. Разработано программное обеспечение для автоматизированного распознавания изображений микроструктур металлов и определения марки металла. Проведен сравнительный металлографический анализ с помощью разработанных средств. Применение предложенных технологий искусственного интеллекта для оценки качества металлов на производстве позволяет сократить время анализа металлографических изображений в три раза, а также повысить точность определения количественных характеристик металлов.
Доп. точки доступа:
Феклин, Г.В.
Емельянова, Наталия Юрьевна


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -119600-071004)

Шифр в сводном ЭК: acd5c3f671790dde9da204905146d6c9

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽