[논문]냉간압연 사이드트리밍공정에서의 스트립 절단면 품질불량 감소기술 개발

송길호; 손광호; 김기원; 박해두

냉간압연 사이드트리밍공정에서의 스트립 절단면 품질불량 감소기술 개발
Reduction Technology of Bad Quality of Strip Cutting Face in the Side Trimming Process of the Cold Rolling 원문보기

송길호 (공정제어연구그룹, POSCO기술연구소) , 손광호 ((광)냉연부 2냉연공장, POSCO) , 김기원 (공정제어연구그룹, POSCO기술연구소) , 박해두 (공정제어연구그룹, POSCO기술연구소)

It is very important to diagnose state of knife and strip cutting face in real time in the side trimming process due to improvement of quality of trimming face. In this study, diagnosis system for knife and strip cutting face was developed. CCD camera was installed at the both side of strip in the entry of burr masher roll. This system offer to operator the diagnosis result that was analyzed image obtained from CCD camera. As a result, bad quality of trimming face is decreased below 1/10 and knife breakage is detected $100\%$.

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문제 정의

최근 자동차용 강판 450만톤공급체계 구축관련하여 고장력강 비율이 점차 증가되고 있는 추세에서 나이프 깨짐 발생 확률도 높아지고 있는 실정에 있다. 이와 같은 문제점에 대응하기 위해 본 연구에서는 사이드트리머 출측(Burr masher roll입측)의 스트립 양 에지부에 CCD카메라를 설치하고 이 카메라로부터 획득한 스트립 절단면 영상정보를 분석하여 나이프의 상태 및 부적절한 절단면 상태를 온-라인 상태에서 판정하여 운전자에게 가이던스 하므로서 나이프 깨짐에 의한 다량의 트리밍 불량 및 톱귀와 에지부 품질 불량을 감소시키고자 하였다. 본 연구와 유사한 선행연구1-3)로는 Vatron(Voest-AIpine Mechatronics)에서 개발한 사례가 있는데 이는 스트립 폭에 대응하기 위한 CCD카메라의 구동 방법 및 이상 판정 알고리즘에서 본 연구와는 차이가 있다

제안 방법

(1) 사이드트리밍시 온-라인으로 나이프 깨짐 및 스트립 절단면 상태를 판정할 수 있는 진단시스템을 개발하였다.
(2) CCD카메라로부터 고속으로(45프레임/초)획득되는 스트립 절단면 영상 정보를 바탕으로 이미지프로세싱 및 대표 상태량 계산을 통한 절단면 이상 판정용 진단 알고리즘을 개발하였다.
앞절에서 설명한 이상 판정 로직에 대한 타당성 검증을 위해 나이프에 인공결함을 가공하여 현장 test를 실시하였는데 그 세부내용은 table 1과 같다. 즉 test는 총 5회 실시하였으며 4회는 나이프 깨짐 인식여부, 그리고 1회는 톱귀 발생여부 진단을 위한 것이다.
선명한 영상을 얻기 위해서는 측정 대상체인 스트립 절단면과 카메라 간 초점을 항상 일정하게 유지해야 하는데 스트립 폭은 항상 변하는 상태이므로 카메라 위치는 스트립 폭 변화에 연동되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현재 스트립 폭에 대응하기 위해burr masher roll을 구동시켜주는 burr masher roll프레임에 카메라 하우징을 설치할 수 있는 카메라 하우징 설치용 프레임을 부착하고 그 위에 카메라 하우징을 설치하였다. 카메라는 외부충격으로 부터 보호하기 위해 하우징으로 cover하였으며 선, 후행 코일 용접 편차 및 기타 이상 조업 조건에 의해 큰 충격이 카메라 하우징에 전달되었을 때 그 충격을 최소화하기 위해 일정이상의 힘이 전달되었을 때 후방으로 30도의 각도로 150mm가 밀리도록 장치를 설계하였다.
test를 실시하였는데 그 세부내용은 table 1과 같다. 즉 test는 총 5회 실시하였으며 4회는 나이프 깨짐 인식여부, 그리고 1회는 톱귀 발생여부 진단을 위한 것이다.
그리고 나이프 깨짐을 포함하는 이상 절단면 판정기준을 위한 각 상태량의 임계 값은 다음과 같다. 즉 각 상태량값 중 하나라도 이 임계값을 초과하게 되면 이상 절단면으로 판정을 하게 되며 임계값 설정은 현장 test를 통해 결정하였다.
이러한 문제를 해결하기 위해 현재 스트립 폭에 대응하기 위해burr masher roll을 구동시켜주는 burr masher roll프레임에 카메라 하우징을 설치할 수 있는 카메라 하우징 설치용 프레임을 부착하고 그 위에 카메라 하우징을 설치하였다. 카메라는 외부충격으로 부터 보호하기 위해 하우징으로 cover하였으며 선, 후행 코일 용접 편차 및 기타 이상 조업 조건에 의해 큰 충격이 카메라 하우징에 전달되었을 때 그 충격을 최소화하기 위해 일정이상의 힘이 전달되었을 때 후방으로 30도의 각도로 150mm가 밀리도록 장치를 설계하였다. 그리고 control panel내부에는 조명을 발생시키는 light source가 있으며 발생된 조명은 광섬유 케이블을 통해 카메라 전방에 설치되어 있는 원형의 light guide에 전달되게 된다.

이론/모형

먼저 영상 처리의 전단계로서 입력 영상의 노이즈를 제거하기 위하여 Lowpass Filter을 수행하는 것이 필수적이며 일반적으로 식(1)과 같은 Gaussian Filter를 적용한다. 식(1)에서 f(x)는 입력 영상을 나타내며, F(x)는 필터링 된 영상을 나타낸다.
다음으로 절단면 대상 검출은빈 공간과 스트립의 단면 대상체를 인식하는 단계이다. 인식 방법eLocal Variance Threshold(LVT)기법을 사용하였다. LVT는 각 영상의 지역별 변화 정도를 측정하여 대상체를 검출하는 방법이다.
절단면 인식후에는다음 단계로 절단면 내의 절단선을 검출한다. 절단선 검출은 다음과 같은 Sobel Edge Filter를 사용하였다. Filter Mask는 영상 내에서 수평 방향(아래 위)의 변화가 많을수록 큰 절대값을 가지게 된다.

성능/효과

(3) 개발 시스템의 현장 적용결과 나이프 깨짐 진단율 100%, 톱귀 발생율은 기존(0.24%) 대비 1/10 이하로 감소하였다.

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