고도로 구조화되고 약 1,000°C의 온도에 있는 슬래브와 후판은 최고의 정확도로 검사되어야 합니다. 공정 모니터링이나 개선, 또는 필요 시 유지 작업 정의를 위해 각 후판 또는 슬래브에 대한 신뢰할 수 있는 품질 평가 데이터가 생성되어야 합니다.
기존의 2D 검사 기술로 깊이에 대한 결함은 감지할 수 없어 표면 품질이 고객이 필요한 허용 범위 내에 있는지 충분한 신뢰성을 바탕으로 확인하기 어렵습니다.
프로세스 관련 결함의 60%는 이미 슬래브에 존재하는 결함입니다. 슬래브 결함의 약 20%는 3D 표면 검사로 자동 감지할 수 있으며 중요한 정보를 제공합니다.
예를 들어, 면세로 크랙과 횡단 크랙은 종종 후속 열간 압연에 의해 덮여 철강 제조 공정의 훨씬 뒷부분에서 발견될 수 있는데, 이 시점에서 이미 상당한 시간과 노력이 낭비되고 있습니다. 이러한 종류의 결함은 이제 공정 초기에 슬래브 자체에서 감지될 수 있습니다.
이에 따라 수집된 고급 검사 데이터는 완벽한 품질 평가를 보장합니다. 또한 품질 및 수리 비용을 정확하게 결정할 수 있고 폐기물을 최소화하여 탄소발자국을 최적화할 수 있습니다.
![[Translate to Korean:] User Interface – Visualization of 3D inspection results](/fileadmin/_processed_/9/e/csm_User-interface_6c6b6dec37.jpg)
![[Translate to Korean:] 3D Image – Combined 2D/3D image of a defect](/fileadmin/_processed_/a/6/csm_3D-Image_e62980ae7d.jpg)
![[Translate to Korean:] 2D Image – Captured 2D image of a defect](/fileadmin/_processed_/5/c/csm_Captured-2D-image-of-a-defect_432726e907.jpg)
오늘날 머신 비전 시스템은 많은 가공 라인에 있어 필수적인 자산입니다. 주요 기능은 실시간 결함 분류를 통한 프로세스 최적화, 품질 향상, 고객 만족, 그리고 생산 수율 관리입니다.
철강 제조 산업은 스마트 팩토리의 일부로 완전 자동 코일 방출을 실현할 수 있는 통합 품질 규정을 준수하기 위해 최고의 분류 성능을 필요로 합니다. 전반적으로 최상의 정밀도를 알아내기 위해 다양한 접근 방식을 결합해야 합니다. IVAI – ISRA VISION 인공 지능은 결정 트리 분류기의 결과를 최신 CNN(Convolutional Neural Network) 분류기인 ISRA PARSYTEC의 PEARL과 결합하여 가장 정확한 결함 분류뿐만 아니라 근본적인 원인 분석, 예측되는 유지 보수 및 4차 산업혁명을 지원합니다.
InstantClassifierTM는 이미 설치 기준에 따라 모든 일반적인 결함 등급의 80% 이상을 포함하고 있지만, 최고의 등급 분류 접근 방식들의 조합을 통해 실제로 이미 잘 조율된 검사 시스템 성능 테스트에서 분류율이 최대 30%까지 증가했음을 입증했습니다.
자동 표면 검사는 4차 산업혁명의 주요 구성 요소입니다.
자동 광학 검사 시스템은 수익과 고객 만족도를 높이는 데 크게 기여합니다. ISRA PARSYTEC은 금속 산업의 성장을 위한 파트너입니다. 당사의 검사 기술은 수천 건의 설치 경험을 바탕으로 비용 절감, 검출 증가, 수율 최적화 및 탄소 발자국 감소를 지원해 드립니다.