Управление большими системами
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



УБС:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Управление большими системами, 2022, выпуск 95, страницы 62–78
DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2022.95.4
(Mi ubs1097)
 

Управление техническими системами и технологическими процессами

Идентификация маркировки стальных заготовок в СПЦ-1 АО "Оскольский электрометаллургический комбинат им. A. A. Угарова" на основе нейросетевого подхода

А. В. Фоминa, А. И. Глущенкоb, Д. А. Полещенкоa, И. С. Зоринa

a АО «ОЭМК им. А.А. Угарова», Старый Оскол
b ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
Список литературы:
Аннотация: Работа посвящена решению задачи идентификации стальной заготовки перед ее посадом в методическую печь в прокатном цехе металлургического комбината. Задачей является разработка автоматизированной системы, позволяющей снять с оператора поста управления посадом задачу ручной идентификации каждой поступающей на участок заготовки. В работе рассмотрены такие подходы к решению поставленной задачи, как нанесение на заготовку дополнительной маркировки с целью дальнейшего автоматического чтения и разработка системы чтения существующих клейм на основе нейросетевого подхода. Проведен эксперимент по нанесению маркировки лазерами различной мощности на «серый» и «светлый» металл, оценена читаемость полученных кодов. В результате сделан вывод о возможности применения лазерной маркирации только на зачищенном прокате. Поэтому предложен подход к построению нейросетевой системы идентификации существующего клейма, разработана реализующая его система. Она была успешно внедрена в производство и позволила добиться примерно 90
Ключевые слова: лазерные маркираторы, клеймение, нейронные сети, машинное зрение, распознавание маркировки.
Поступила в редакцию: 20 октября 2021 г.
Опубликована: 31 января 2022 г.
Тип публикации: Статья
УДК: 004.032.26 + 346.544.44
ББК: 16.63
Образец цитирования: А. В. Фомин, А. И. Глущенко, Д. А. Полещенко, И. С. Зорин, “Идентификация маркировки стальных заготовок в СПЦ-1 АО "Оскольский электрометаллургический комбинат им. A. A. Угарова" на основе нейросетевого подхода”, УБС, 95 (2022), 62–78
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{FomGluPol22}
\by А.~В.~Фомин, А.~И.~Глущенко, Д.~А.~Полещенко, И.~С.~Зорин
\paper Идентификация маркировки стальных заготовок в СПЦ-1 АО "Оскольский электрометаллургический комбинат им. A. A. Угарова" на основе нейросетевого подхода
\jour УБС
\yr 2022
\vol 95
\pages 62--78
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ubs1097}
\crossref{https://doi.org/10.25728/ubs.2022.95.4}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs1097
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs/v95/p62
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Управление большими системами
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:101
    PDF полного текста:115
    Список литературы:30
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025