Обнаружение и классификация дефектов прокатного происхождения на торцах гильз с использованием сверточной нейронной сети

В последнее время сверточные нейронные сети стали широко применяться в различных областях науки и техники [1–3]. Это обусловлено их высокой эффективностью, стабильностью прогнозируемого результата.

Металлургия, в частности производство бесшовных труб, не стала исключением [4]. Зачастую при производстве труб после прошивки получаемая гильза раскатывается на непрерывных раскатных станах, таких как PQF, FQM. В ходе износа инструмента (валков прошивного стана, оправок, удерживающего инструмента), а также косины реза заднего торца заготовки на гильзах могут образовываться кольцевые отслоения металла (рис. 1), и в процессе раскатки на станах данные отслоения могут привести к появлению неустранимых дефектов на внутренней поверхности труб либо к поломке оборудования. А с учетом расположения оборудования и достаточной отдаленности места наблюдения заднего торца гильзы не всегда удается обнаружить или предупредить такие дефекты.

Применение сверточной нейронной сети позволит организовать работу персонала таким образом, что при появлении критического дефекта персонал сможет своевременно устранить причину появления дефектов.

Существует достаточно большое количество архитектур предварительно обученных нейронных сетей для классификации изображений, отвечающих точностью, скоростью обработки данных [5, 6]. Выбор сети обычно является компромиссом между характеристиками (рис. 2).

Как видно из рис. 2, наиболее точной сетью является NASNet-Large, однако она является наименее производительной.

С точки зрения организации системы информирования персонала о появлении дефектов необходима, с одной стороны, точная нейронная сеть и наиболее производительная. Стоит отметить, что обучение нейронных

Рис. 1. Возможный вид полученной гильзы с дефектным задним концом Fig. 1. Possible view of the resulting sleeve with a defective rear end

Рис. 2. Относительная скорость и точность сверточных нейронных сетей [7]

Fig. 2. Relative speed and accuracy of convolutional neural networks [7]

сетей, представленных на рис. 2, происходило на 1000 различных классов, тогда как дефектов прокатного происхождения на заднем торце – ограниченное количество и не превышает 20.

В связи с этим целью работы является определение точности классификации изображений торцов гильз с использованием нейронных сетей.

Существуют различные типы нейронных сетей: одни для классификации изображений, другие – для извлечения признаков.

В свою очередь, проанализировав движение гильзы от прошивного стана до непрерывного, было установлено, что для распознавания дефектов необходимо использовать два типа нейронных сетей, а именно нейронная сеть, предназначенная для извлечения признаков, необходима для обнаружения положения торца гильзы, а нейронная сеть для классификации необходима для классификации извлеченного торца гильзы на условные дефектный/недефектный.

Для извлечения признаков и обнаружения торца гильзы наиболее подходит применение сверточной нейронной сети с привязкой со слоями YOLO (you-only-look-once). Модель YOLO запускает сверточную нейронную сеть с глубоким обучением на входном изображении для создания сетевых прогнозов [8, 9]. Детектор объектов декодирует прогнозы и генерирует ограничивающие рамки.

На основе этого была подготовлена нейронная сеть с использованием ResNET50 [10], с привязкой по слоям YOLO (рис. 3). Разметка изображений для последующего обучения нейронной сети и непосредственно обучение нейронной сети проводилось в программном продукте MATLAB.

По результатам обучения точность пред- сказывания наличия торца гильзы на изображении составила более 90 %.

После обучения нейронной сети формировалась база данных торцов гильз. На основе полученной базы данных в ручном режиме база данных была разбита на 3 категории: хорошие торцы; торцы с дефектом «корона»; торцы с дефектом «шип» (рис. 4). Также в дальнейшем полученную базу можно пополнять другими типами дефектов с последующим переобучением нейронной сети.

Для поиска наилучшей нейронной сети по классификации торцов гильз были выбраны несколько, представленных в таблице.

На рис. 5 представлены матрицы ошибок для некоторых нейронных сетей, предназначенных для классификации торцов гильз на одинаковом наборе данных.

Как видно из рис. 5b), нейронная сеть SqueezeNet не может быть использована для классификации торцов гильз, так как все изображения торцов гильз данная нейронная сеть

Входное изображение

Рис. 3. Общая схема сверточной нейронной сети для индентификации торца гильзы Fig. 3. General scheme of a convolutional neural network for identification of the sleeve end

Обработанное изображение

Рис. 4. Общий вид базы данных и классификация на типы торцов Fig. 4. General view of the database and classification into end types

Характеристики нейронных сетей Characteristics of neural networks

Название нейронной сети	Количество слоев	Количество параметров (миллионов)	Размер входного изображения
GoogLeNet [11]	22	7,0	224-by-224
MobileNetV2 [12]	53	3,5	224-by-224
ResNet50 [13]	50	25,6	224-by-224
ShuffleNet [14]	50	1,4	224-by-224
DarkNet19 [15]	19	20,8	256-by-256
DarkNet53 [16]	53	41,6	256-by-256
EfficientNetB0 [17]	82	5,3	224-by-224
AlexNet [11]	8	61,0	227-by-227
SqueezeNet [18]	18	1,24	227-by-227

Предсказанный тип торца

93.6%
99.8%
99.0%

b)

c)

d)

а)

Рис. 5 . Матрица ошибок при классификации торцов гильз с использованием нейронной сети: a) GoogLeNet; b) SqueezeNet; c) ResNet50; d) AlexNet

Fig. 5. Matrix of errors in the classification of shell ends using a neural network:

a) GoogLeNet; b) SqueezeNet; c) ResNet50; d) AlexNet

определила как бездефектные. Тогда как 3 другие нейронные сети с той или иной точностью могут быть использованы на предсказания типа торца гильзы (бездефектные либо с наличием того или иного типа дефекта).

При анализе эффективности нейронной сети большое значение уделялось параметру быстродействия, в частности быстродействия на компьютерах без использования GPU.

На рис. 6 представлен совмещенный график точности нейронной сети и частоты обработки кадров. При этом представлены толь-

Билан И.Т., Трубников К.В., Звонарев Д.Ю., Носкова М.Н.

Рис. 6 . Распределение точности и скорости обученных нейронных сетей для классификации торцов гильз

Fig. 6. Distribution of accuracy and speed of trained neural networks for classifying case ends

ко те нейронные сети, для которых точность составила более 90 %.

Как видно из рис. 6, наиболее медленной нейронной сетью оказалась сеть DarkNet53, хотя точность превышает 99 %. Остальные же нейронные сети могут обрабатывать изображения на уровне 20–30 кадров в секунду, что более чем достаточно, так как промышленные камеры машинного зрения зачастую имеют скорость съемки 15–35 кадров в секунду [19].

Что же касается применения нейронной сети для организации работы персонала по информированию появления дефектных торцов гильз, то наиболее эффективной нейронной сетью может являться AlexNet с точностью прогнозирования 99,77 %.

Заключение

В ходе выполнения работы было выявлено следующее.

• 1.    Для эффективного обнаружения торца гильзы на изображении необходимо приме-

• нять сверточную нейронную сеть с извлечением характеристик, например ResNet50 со слоями YOLO.

• 2.    При обучении нейронных сетей, предназначенных для классификации, наиболее точными оказались нейронные сети AlexNet, DarkNet19, DarkNet53.

• 3.    При обучении нейронных сетей, предназначенных для классификации, наиболее быстродейственными оказались нейронные сети AlexNet, ShuffleNet.

• 4.    На основе данных о точности нейронных сетей и их скорости обработки изображений можно судить о том, что их можно применять для организации работы персонала. Сверточные нейронные сети (в частности ResNet50 со слоями YOLO для индентифика-ции наличия торца гильзы на изображении, а AlexNet – для классификации торца гильзы) смогут своевременно информировать персонал о появлении дефектов.