РАЗРАБОТКА ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА АРМ
ДИСПЕТЧЕРА СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ И
КЛАССИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ ДЛЯ ЛИНИИ НГЦ ЦЕХА
ПМП МАГНИТОГОРСКОГО МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО
КОМБИНАТА
ВВЕДЕНИЕ 5
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 8
1.1. Обзор искусственных нейронных сетей 9
1.1.1. Основные понятия 9
1.1.2. Классификация нейронных сетей 11
1.1.3. Преимущества нейронных сетей 14
1.2. Обзор существующих решений 16
1.2.1. Система контроля качества поверхности ОАО «НЛМК» 16
1.2.2. Система контроля дефектов поверхности Espresso by Parsytec 18
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ 22
2.1. Функциональные требования к интерфейсу АРМ 24
2.2. Нефункциональные требования к интерфейсу АРМ 25
2.3. Варианты использования графического интерфейса АРМ 25
2.4. Макетирование графического интерфейса АРМ диспетчера 28
2.4.1. Макет главного экрана графического интерфейса 28
2.4.2. Макет отчета о дефекте 30
2.4.3. Макет протокола контроля рулона 31
3. РЕАЛИЗАЦИЯ 33
3.1. Классы графического интерфейса АРМ диспетчера 33
3.2. Реализация графического интерфейса АРМ диспетчера 35
3.3. API взаимодействия интерфейса АРМ диспетчера и САРД 40
4. ТЕСТИРОВАНИЕ 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 54
Данная работа является частью большого проекта «Разработка и внедрение системы автоматического распознавания и классификации дефектов (САРД) оцинкованного металлического листа на агрегате непрерывного горячего цинкования (АНГЦ)», выполняемого ЮжноУральским государственным университетом для Магнитогорского металлургического комбината.
Для взаимодействия автоматической системы и диспетчера, в рамках данной работы разрабатывается графический интерфейс, позволяющий в реальном времени получать текущую статистику о количестве дефектов, об их типе и значимости, а также другую информацию, на основании которой могут приниматься решения об остановке конвейера, о необходимости профилактики или о снижении сорта металлопроката с документированием всех дефектов в паспорте текущего рулона.
Актуальность темы
Важность получения качественных изделий из стали, в частности изделий холодного проката выросла в первую очередь из -за требований автомобильной промышленности. Традиционно качество поверхности изделий из листовой стали оценивалось вручную специалистом путем проверки отреза длиной около 30 м из случайной катушки в партии. Площадь поверхности, проверенной таким способом, составляла около 0,05 % от общей поверхности стали. В холодном прокате выявление дефектов иногда осуществлялось специалистами визуально без инструмента. Однако из-за высокой скорости линии, усталости персонала и других неблагоприятных факторов, визуальная проверка зачастую проводится неудовлетворительно. Процесс визуальной проверки не гарантирует оценку дефектов поверхности с достаточной точностью и скоростью. Для решения данной проблемы с 1980-х годов в мире выполняются исследования, первое из которых - “American Iron and Steel Institute’s Surface Inspection Project”, о применении алгоритмов машинного
зрения для контроля качества поверхности стальных изделий [3]. Несмотря на большую потребность предприятий черной металлургии в системах автоматического осмотра и идентификации поверхностных дефектов, в настоящее время, имеется лишь ограниченное число разработчиков таких систем (Codnex, EES, Matra, Parsytec, Siemens-VAI, Sipar и др.). Это объясняется тем, что системы, пригодные для проката, намного дороже, поскольку поверхности сталей, прокатываемые в одной компании, значительно различаются по внешнему виду, что приводит к усложнению алгоритмов обнаружения и классификации дефектов
поверхности [4, 11, 16]. Существующие системы хорошо определяют появление дефектов, но до сих пор имеют сложности с их классификацией. Сложность обусловлена большим количеством разновидностей поверхностных дефектов. Характеристики и классификация дефектов варьируется для каждого конкретного производства и не регулируются общепринятым стандартом. Даже небольшие изменения в производственном процессе могут вызывать появление новых видов дефектов [6].
Цель и задачи исследования
Целью данной работы является разработка графического интерфейса АРМ диспетчера для прототипа системы распознавания и классификации видимых дефектов для линии НГЦ цеха ПМП Магнитогорского металлургического комбината.
Для достижения цели работы, необходимо решить следующие задачи:
- выполнить обзор основных классификаций, свойств, типов и преимуществ искусственных нейронных сетей;
- изучить основные требования к графическим интерфейсам пользователя АРМ;
- выполнить разработку графического интерфейса АРМ диспетчера;
- разработать API для взаимодействия графического интерфейса АРМ диспетчера и САРД.
Структура и объем работы
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и библиографии. Объем работы составляет 52 страницы, объем библиографии - 16 источников.
Содержание работы
В главе «Анализ предметной области» приведены основные понятия, выполнен обзор искусственных нейронных сетей и обзор существующих решений.
В главе «Проектирование» описаны требования к графическому интерфейсу, выполнено проектирование главных его частей и определены варианты использования.
В главе «Реализация» представлены основные классы графического интерфейса, приведены примеры уже реализованных окон и описаны некоторые методы интерфейса взаимодействия графического интерфейса и САРД.
В главе «Тестирование» описывается функциональное тестирование и проверка эргономичности графического интерфейса.
В заключении описываются основные результаты, полученные при выполнении дипломной работы.
В рамках данной работы был разработан и реализован графический интерфейс АРМ диспетчера для системы распознавания и классификации дефектов.
При этом были решены следующие задачи:
1. проведен обзор искусственных нейронных сетей;
2. выполнен обзор существующих решений;
3. определены требования к графическому интерфейсу и разработаны варианты его использования;
4. созданы макеты главных частей графического интерфейса;
5. определены основные классы графического интерфейса и их взаимодействие между собой;
6. реализована программа для устройств с операционной системой Windows 10;
7. разработан API для взаимодействия графического интерфейса АРМ диспетчера и системы автоматического распознавания дефектов.
В рамках работы была опубликована статья на международной конференции. Ветошкин Н.А., Валькевич Н.В., Костенецкий П.С. Разработка пользовательского интерфейса для системы автоматического контроля качества поверхности листовой стали с покрытием // Параллельные вычислительные технологии - XII международная конференция, ПаВТ’2018, г. Ростов-на-Дону, 2-6 апреля 2018 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2018. С. 400.
