(57)【要約】  本発明は、圧延材料のストリップの平坦度の測定及びコントロールを最適化するための方法に係る。本発明は、基準ストリップ・モデル及びアクチュエータ空間変換マトリクスを、該当する平坦度欠陥タイプに関係付けることにより、マッピングを実行することにより実現される。本発明はまた、圧延材料のストリップの平坦度の測定及びコントロールを最適化するためのデバイスにも係る。
2007516841.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧延材料のストリップの平坦度の測定及びコントロールを最適化するための方法であって、第一のマッピングが圧延機を通過した後のストリップについて行われる方法において、
第二のマッピングが、測定とコントロールの間で行われることを特徴とする方法。
【請求項２】
下記特徴を有する請求項１に記載の方法：
−  前記第二のマッピングは、該当する平坦度欠陥タイプに、基準ストリップ・モデル及びアクチュエータ空間変換マトリクスを関係付けることにより行われる。
【請求項３】
下記特徴を有する請求項１または２に記載の方法：
−  前記ストリップを画像化し；
−  その画像化の結果を、一つまたはそれ以上の基準ストリップ・モデルと比較することにより、該当する平坦度欠陥タイプを決定し；
−  関係付けられ且つ該当するアクチュエータ空間変換マトリクスを選択し；
−  その画像化された画像を、測定された情報を使用してモーフィングする。
【請求項４】
下記特徴を有する請求項１から３のいずれか１項に記載の方法：
−  質が改善されたマッピングが、測定とコントロールの間で、モーフィングされた情報を使用するアクチュエータ修正アルゴリズムにより行われる。
【請求項５】
下記特徴を有する請求項１から４のいずれか１項に記載の方法：
−  既知の平坦度欠陥タイプに対して、１セットの基準ストリップ・モデルを作成し；
−  １セットの空間変換マトリクスを作成する、ここで、この空間変換マトリクスは、平坦度コントロールを最適化することにより既知の平坦度欠陥タイプを修正することが知られている；
−  前記平坦度欠陥タイプに基づいて、各基準ストリップ・モデルを、それに対応するベクトル空間変換マトリクスに対してマッピングする。
【請求項６】
下記特徴を有する請求項１から５のいずれか１項に記載の方法：
−  利用可能な基準ストリップ・モデルを実際のストリップと比較することにより、基準ストリップ・モデルを選択する。
【請求項７】
下記特徴を有する請求項１から６のいずれか１項に記載の方法：
−  前記基準モデルを、測定された平坦度データを用いて改変することにより、即ちモーフィングを使用することにより、前記測定されたデータの質を改善する。
【請求項８】
下記特徴を有する請求項１から７のいずれか１項に記載の方法：
−  前記コントロールを、前記空間変換マトリクスを用いて最適化する。
【請求項９】
下記特徴を有する請求項１から８のいずれか１項に記載の方法：
−  実際のストリップを、基準ストリップ・モデルのために使用される画像化フォーマットに変換する。
【請求項１０】
下記特徴を有する請求項１から９のいずれか１項に記載の方法：
−  オペレータによるストリップへの画像によるアクセスを有している。
【請求項１１】
下記特徴を有する請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法：
−  基準ストリップ・モデルを、実際のストリップの画像化フォーマットと比較する。
【請求項１２】
下記特徴を有する請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法：
−  自動的な比較を、手動により調整する。
【請求項１３】
下記特徴を有する請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法：
−  測定されたデータを、ビデオ・サンプル、及び現在実行されている最適化アルゴリズムと、同期させる
【請求項１４】
下記特徴を有する請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法：
−  モーフィング技術を使用する。
【請求項１５】
下記特徴を有する請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法：
−  モーフィングによるマッピングの結果を、測定された情報に、基準モデルから、付け加える。
【請求項１６】
圧延材料のストリップの平坦度測定及びコントロールを最適化するためのデバイスであって、
−  該当する平坦度欠陥タイプに、基準ストリップ・モデル及びアクチュエータ空間変換マトリクスを関係付けることにより、マッピングを実行するための手段を有することを特徴とするデバイス。
【請求項１７】
下記特徴を有する請求項１６に記載のデバイス：
−  測定とコントロールの間でマッピングを行うための手段を有している。
【請求項１８】
下記特徴を有する請求項１６または１７に記載のデバイス：
−  アクチュエータ修正アルゴリズムにより、測定とコントロールの間でマッピングを行うための手段を有している。
【請求項１９】
下記特徴を有する請求項１６から１８のいずれか１項に記載のデバイス：
−  １セットの基準ストリップ・モデルを、既知の平坦度欠陥タイプに対して作成するための手段；
−１セットの空間変換マトリクスを作成するための手段；この空間変換マトリクスは、平坦度コントロールを最適化することにより既知の平坦度欠陥タイプを修正することが知られている；
−  平坦度欠陥タイプに基づいて、各基準ストリップ・モデルを、それに対応するベクトル空間変換マトリクスに対してマッピングするための手段。
【請求項２０】
請求項１から１５のいずれか１項に記載された方法のステップを実行するためのコンピュータ・プログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【請求項２１】
請求項１９に記載されたコンピュータ・プログラムの少なくとも一部を有するコンピュータで読込可能な媒体。
【請求項２２】
請求項１９に記載されたコンピュータ・プログラムであって、例えばインターネットのようなネットワークを介して、少なくとも部分的に提供されるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、連続または半連続の製造プロセスにおいて、例えば銅、鋼、アルミニウムのような材料、または例えばプラスチックのような他の材料の、実質的に長く且つ平らなシートまたはストリップの平坦度を測定し、決定し、コントロールするための方法及びデバイスに係る。
【０００２】
特に、本発明は、冷間または熱間圧延機において、平坦度を測定し、決定し、コントロールするための方法及びデバイスである。
【０００３】
更に、本発明は、マン・マシン・インタフェース及びコントロール・アルゴリズムを使用して、平坦度を測定し、決定し、コントロールするための方法及びデバイスを扱う。
【背景技術】
【０００４】
材料の圧延ストリップ及びシートにおいて、冷間または熱間圧延機を用いて、材料を所望の寸法に圧延することが、広く行われている。その結果として得られたストリップは、次いで、コイラーに送られ、コイルに巻き取られる。図１の中に、平坦度コントロールの概要が示されている、これは、典型的には三つの主要部分、即ち、平坦度エラーを修正するための、測定、コントロール、及びアクチュエータを有している。平坦度コントロールにおける困難さは、一定の既知の制約が有るにも拘わらず、非常に良好な平坦度を実現しなければならないことである。平坦度が必ずしも完全にはならない理由は、上記三つの部分が全て、幾つかの制約を有していることにある。
【０００５】
測定は、しばしば、例えばストリップの幅方向及びストリップの長さ方向の両方で、不連続的に行われる。即ち、幅方向については、測定ゾーンの数が限られていて、長さ方向については、１回転毎の測定の数が限られている（例えば、回転方向）について四つの測定ゾーン）。コントロールは、複雑な数学を有しており、それは、常にストリップの速度に追従できるわけではなく、また、アクチュエータは、或る種のタイプのエラーのみを修正する。従って、それらは、平坦度エラーのあらゆる形状を修正することができるわけではない。例えば、曲げ及び傾動アクチュエータは、放物線と直線の合計である形状だけを修正することができる。しかし、当然ながら、平坦度エラーは、原則として、いずれかの不規則な形状である。
【０００６】
その幅方向に沿って異なる程度で厚さの減少がなされた金属ストリップは、ストリップの異なる断面に渡って、異なる長さで引き延ばされる。通常、厚さの減少は、ストリップに、或る予め規定された応力プロファイルをもたらすことになる。
【０００７】
測定されたストリップ平坦度と目標平坦度カーブの間の相違は、“平坦度エラー”と呼ばれる。実際には、ストリップの平坦度エラーは、特別の測定ロールにより測定することが可能であり、それには、例えば、ＡＢＢ社の製品であるストレソメータ（Stressometer）・ロールが使用される。
【０００８】
平坦度エラーを、いわゆる平坦度コントロール作業によりを修正するために、幾つかの異なる方法が開発された。これらの方法は全て、ロールの間のギャップの局地的な修正に基づいている。
【０００９】
圧延機とコイラーの間のストリップ内の張力が、注意深くモニターされ、また、圧延材料の平坦度を調整するために、ストリップを横切る方向の張力分布を測定することが知られている。
【００１０】
ＵＳ３，４８１，１９４（Sivilotti and Carlsson）には、ストリップ平坦度センサーが記載されている。そのセンサーは、測定ロールを有し、その測定ロールの上を、圧延機と（この例では）コイラーとの間で、ストリップが通過する。この測定ロールは、ストリップの幅方向に沿った幾つかのポイントで、ストリップの中の圧力を検出する。その圧力は、ストリップ内の張力の尺度となる。ストリップ内の張力の測定により、ストリップの幅方向に沿った幾つかのゾーンのそれぞれにおいて、平坦度のマップ（写像）が得られる。
【００１１】
ＵＳ４，４００，９５７は、ストリップまたはシート圧延機を開示しており、その中で、平坦度を特徴付けるために、引張応力の分布が測定される。平坦度の測定結果は、目標平坦度と比較され、測定された平坦度と目標平坦度の間の相違が、平坦度エラーとして計算される。平坦度エラーは、圧延機のコントロール・ユニットにフィードバックされ、それにより、平坦度エラーをゼロに近付けるように、ストリップの平坦度が調整されコントロールされる。
【００１２】
不連続な平坦度センサー及び幾つかのアクチュエータを備えた圧延機は、センサーが測定を連続的に行っていないと言う欠点を有している。このことは、或るタイプの平坦度エラーが検出されないことを意味している。このことに加えて、物理的制約のために、たとえ平坦度エラーが検出されたとしても、アクチュエータは、あらゆるタイプの平坦度エラーを修正することまではできない。
【００１３】
一つの更なる欠点は、センサー処理における複雑さの増大、アクチュエータ応答予測、及びこれらのセンサーとアクチュエータの間の正確な数学的なマッピング（写像作成）の必要性である。この複雑さは、非平坦度及びコントロールの最適化の作業により克服することが可能である。
【００１４】
通常、平坦度の最適化は、空間マッピング・ファンクションの様々な補償により行われる。これらは、多数の数値的コントロール及びプロセス・コントロール方法を含んでいる。典型的な例は、人工的なニューラル・ネットワーク、多変数のコントロール、適応コントロール、その他である。これらは、プラント・オペレータにとって、理解し且つ取り扱うことが容易ではない。
【００１５】
更に、オペレータにとっては、追加の情報が（例えばストリップの目視観察から）利用可能であるかもしれないが、オペレータが、この情報を既存の平坦度コントロールの数学的な表現形式に変換することは、容易ではない。例えば、オペレータは、“クオータ・バックル”（quarter-buckles）のような、ストリップ上の或るパターンを観察するかもしれない。しかし、平坦度コントロールのパラダイムを修正するために、どのようにこの情報を使用するかは、明らかではない。
【００１６】
以下において、コントロール装置のための一般的なコントロール・アルゴリズムのバックグラウンドを、後における本発明の理解のために、説明する。これを行う中で、下記のパラメータに対して、参照符号が下記のように与えられる：
Ｎ  ＝  測定ゾーンの数（ストリップの幅に沿って測定されるサンプルの数）；
Ｐ  ＝  アクチュエータの数；
ｂｉ  ＝  ゾーンｉについての平坦度エラー，（ｉ＝１，...，Ｎ），
ベクトル  ｂ＝｛ｂｉ｝  は平坦度エラー空間である；
ａｉ，ｊ  ＝  測定ゾーン  ｉ  に対応する、アクチュエータ  ｊ  についてのアクチュエータ効果，（ｉ＝１，...，Ｎ；ｊ＝１，...，Ｐ）；
Ａ  ＝  ミル・マトリクス，
コンポーネント  ａｉ，ｊ  は、空間マッピングのために使用される；
Ｘｊ  ＝  計算するためのアクチュエータ・パラメータ、範囲［０，...，１］の中で正規化され，ベクトル  Ｘ＝｛ｘｉ｝  はアクチュエータ空間である；
ＡＴ  ＝  マトリクス  Ａ  の転置行列を意味する；
Ｒｎ  ＝  現実のｎ次元ベクトル  ｛ｘ１，Ｘ２，．．．，Ｘｎ｝  の空間である。
【００１７】
空間と言う用語は、ベクトル空間を意味する。我々は、異なるサイズのマトリクスのベクトル空間、及び多項式のベクトル空間を使用する。
【００１８】
ミル・マトリクス  Ａ  は、圧延機の製造者から、測定から、または同定作業から得られ、そして、平坦度エラー・マトリクス  ｂ  は、平坦度測定デバイス（例えば、測定ロールのようなデバイス）を用いて、オンラインで測定される。これらのマトリクスは、以下の式により、アクチュエータ・パラメータ・マトリクス  Ｘ  に関係付けられる：
ＡＸ＝ｂ          （１）
ベクトル  Ａ  が与えられた定数であり、ｂ  がオンラインで測定されるとき、平坦度コントロールは、一般的にベクトル  Ｘ  を見付け出すことを意味している。
【００１９】
Ａ  が正方行列ではないことから（一般的に、Ｎ＞Ｐ）、式（１）で表わされる方程式の系の未知数  Ｐ  と比べて、より多くの数  Ｎ  の方程式がある。
【００２０】
このことは、一般的に次のことを意味している：
（ａ）  唯一の解は存在しない；
（ｂ）  解は正確ではない；
即ち、ｂ  が  ＡＸ  に“近似する”ような  Ｘ  を見付け出すことができる。ここで、“近似する”とは、ユークリッド空間における距離に関するもので、ＲＮ  空間の中のノルムとして表わされる。
【００２１】
もし、Ｘ  が変化し、そしてもし、Ａ  の列が一次独立であるとすると、その場合、その積  ＡＸ  は、ＲＮ  上で、“Ａの列空間”または“Ａの範囲”（Ｒ（Ａ）と標記される）、または“Ａの列のスパン”と呼ばれる空間を描く。この列空間は、圧延機が、マトリクス  Ａ  で示されるアクチュエータ装置を用いて行うことができる、全ての平坦度エラーの修正の可能性を与える。２Ｄ／３Ｄ空間における基礎的な幾何学から、且つ、Ｎ−空間における関数的解析から知られているところによれば、最も近い距離は、直交投影により与えられる：ｂとＡＸ  の間の最短の距離は、ＡＸ  の空間上での  ｂ  の投影である（図２参照方）。
【００２２】
二つの任意のベクトル  ＶとＷ  は、それらの内積（＜Ｖ，Ｗ＞で表わされる）がゼロの場合に、直交している。マトリクス・ベクトル空間に関して、内積は、積  ＶＴＷ  として規定され、従って、直交とは、  ＶＴＷ＝０  を意味している。我々のケースでは、ｒ＝ｂ−ＡＸ  をその残余（解  ＡＸ  とベクトル  ｂ  の間のエラー）とする。最小の残余は、ｒ  の  ＡＸ  の上への直交投影であって、それは、定義によれば、次のようになる：
Ｏ＝ＡＴｒ＝ＡＴ（ｂ−ＡＸ）      （２）
項を分解することにより、次の式が得られる：
ＡＴＡＸ＝ＡＴｂ          （３）
これは、文献において、正規方程式と呼ばれている。  
要素（factor）  ＡＴＡ∈ＲＮｘＮ  は、Ａ（常に対象形の正方行列である）のグラム・マトリクス（Gram matrix）と呼ばれる。
【００２３】
式（２）に  （ＡＴＡ）−１  を乗ずることよって、Ｘ  が得られる：
Ｘ＝（ＡＴＡ）−１ＡＴｂ＝ＡＰＬｂ          （４）
項  ＡＰＬ＝（ＡＴＡ）−１ＡＴ  は、Ａ  の左シュード・インバース・マトリクスと呼ばれる。
【００２４】
上記の式（４）は、例えば、既存のＡＢＢ社の平坦度コントロール装置“Stressometer ５．０／６．０”において“モデルに基づく方法”のために使用され、また、平坦度コントロール装置の他の製造者の大半によっても使用されている。この方法の他の記載は、例えば以下のような名前により、存在している：“最小二乗法（least square metod）”、“直交ベクトル（orthogonal vectors）”、または、“残余二乗最小化（residual square minimization）”。
【００２５】
しかしながら、これらの全ては、以上において説明したベクトル空間及び直交する投影の、より一般性に欠ける定式化である。例えば、直交ベクトルは、グラム−シュミット（Gram-Schmidt）の直交化手順により得ることができる；しかしながら、この直交化は、上記のシュード・インバースを計算するための、別の方法に過ぎない。この提案された方法は、これら全ての計算またはそれと同等な他の計算に、適用される。
【００２６】
イメージ・モーフィング（Image Morphing）（イメージ・メタモルフォシス（image metamorphosis）の短縮形）は、二つの２Ｄイメージの間のスムーズな移行を作成するための、ポピュラーな技術である。モーフィングは、一つのオブジェクトを他のオブジェクトに変えるプロセスである。この方法は、オブジェクトのボリューム・ベースの表示に適用することが可能であり、その結果、二つの３Ｄオブジェクト（３Ｄ変形または３Ｄモーフィング）の間の、スムーズな移行が実現される。意図された機能に応じて、移行を作成するための、幾つかの異なるアルゴリズムがある。
【００２７】
もし、それらのオブジェクトが、同じ数の多角形及び頂点を有していて、且つ、モーフィングが１００％行われた場合には、その結果は、第一のオブジェクトが、それをモーフィングするのに使用されたものと同一のオブジェクトに変換される、と言うことになる。即ち、もし、それら二つのオブジェクトが球体と立方体であって、もし、それらが同じ数の多角形及び頂点を有している場合には、その球体をその立方体と同一のものにモーフィングすることができる。オブジェクトを即ち５０％にモーフィングすることを選択することも可能であり、その場合には、結局、球体と立方体を合成したものに到達することになる。
【００２８】
もし、それらのオブジェクトが、異なる数の多角形または頂点を有している場合には、一つのオブジェクトの頂点と他の頂点の間で、マップを作成しなければならない。従って、たとえ、オブジェクトを１００％モーフィングしたとしても、それをモーフィングするのに使用さたものと同一に見えるモーフィング形状に到達することはない。
【００２９】
この方法は、オブジェクトのボリューム・ベースの表示に適用することが可能であり、その結果、二つの３Ｄオブジェクト（３Ｄ変形または３Ｄモーフィング）の間の、スムーズな移行が実現される。意図された機能に応じて、移行を作成するための、幾つかの異なるアルゴリズムがある。
【特許文献１】米国特許第ＵＳ３，４８１，１９４号明細書
【特許文献２】米国特許第ＵＳ４，４００，９５７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３０】
高度の平坦度を備えたストリップ製品は、今日の圧延機の競争力のために不可欠であるので、本発明の目的は、上記の問題を解決し、平坦度コントロールを改善して、非常に良好な平坦度を実現するために、新しい方法及びデバイスを提供することにある。この方法は、材料の実質的に長く且つ平らなシートまたはストリップの平坦度を測定し、決定し、コントロールすることにより、非常に良好な平坦度を実現する。
【００３１】
平坦度コントロール（“ＦＣ”）は、本質的には、測定された平坦度エラーの多次元空間の中で移動しているポイントを、アクチュエータの多次元空間の中で決定されるポイントに、或る最適化の条件が満たされるように、マッピングする（写像を作る）ことである。これは、今日、平坦度コントロールにおいて使用されている従来のマッピングであり、我々は、これを“第一のマッピング”と呼ぶことにする。
【００３２】
この第一のマッピングは、アクチュエータ空間の性質のために、且つ、平坦度エラーの計算のために使用されるセンサー・データ対基準値（の関係）のために、最適化することがしばしば困難である。例えば、全てのアクチュエータの完全な動作は、個別のアクチュエータにおいてリニアではない。それは、最適なマッピングを作り出すことができず、あるいは、そのマッピング（アクチュエータの位置の可能な組み合わせ）が唯一ではない。
【００３３】
コントロールに制約を与えるもう一つのファクターは、測定の不連続性である。不連続性は、今日の測定技術の大多数に固有のものであって、ストリップ幅（測定ロールの測定ゾーン）に沿って、及びストリップ長さに沿って（ストリップに接触して測定するセンサーの場合）、不連続性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
本発明は、以上で論じた問題に、第二のマッピングを導入することにより、ソリューションを提案する。この第二のマッピングは、空間最適化マトリクスをアウトプットする例えばビデオ・サンプルまたは数学的なファンクションのような、基準モデルから作り出すことができる。この基準モデルは、メイン・マッピングの計算の中に入る。その結果得られるものは、平坦度コントロールの正確さ及び位置の増大である。更なる優位性は、サンプリングの粒状度（granularity）の膨大な増加であり、それは、より正確で且つタイムリーな平坦度コントロールに変換される。
【００３５】
本発明の方法は、下記により実施される：
−  第二のマッピングが、アクチュエータ・モデル及びセンサー空間の中で動作する最適化アルゴリズムに対して、ビジュアル情報またはイメージ情報を使用して、行われる；
−  測定された平坦度ベクトルは、仮想ストリップからの情報を用いて、質が改善される。
【００３６】
本発明は、少なくとも一つの次元（ストリップ幅、ストリップ長さまたはその両方に沿って）において不連続な、いかなるタイプの平坦度測定にも適用される。それは、不連続サンプリングを行う、例えば測定デバイスまたは非接触測定デバイスなどである。
【００３７】
本発明は、センサー空間とアクチュエータ空間の間に数学的なマップを作り出し、そのマップは、既知のコントロール方法が備えていた欠点を、大幅に改善する。これは、平坦度エラーの性質についての特別な情報が、ユーザーからまたはビジュアルなセンサーからシステムの中に入ることにより、そして、この情報が、アクチュエータ挙動を最適化するために、既知のいかなるタイプのコントローラよりも上手に使用されることにより、もたらされる。従って、本発明に基づく方法において、例えばセンサー・フュージョン即ちモーフィングのような、ビジュアルな装置及びビジュアルな作業が、センサー・データ上で使用され、それとともに、空間マッピングを実行するコントロール構造が使用される。
【発明の効果】
【００３８】
本発明に基づく方法は、応答時間が減少するので、コントロール速度を大幅に増大させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
本発明をより良く理解するための、図面を参照する。
【００４０】
平坦度コントロールは、金属の圧延機の産業において使用されているように、数学的な見方によれば、センサーに由来するベクトルの抽象的空間を、アクチュエータの空間にマッピング（写像）することである。コントロールを特定の圧延機の条件に微調整するとき、コントロールの実現された数学的なレベルに対応する従来のパラダイムが使用される；それらは、例えば、以下のようなものである：
“transfer function”（トランスファー・ファンクション）；
“poles and zeroes in the state space”（状態空間における極及びゼロ）；
“dynamic behavior”（動的挙動）；
“least-squares”（最小二乗）；及び、
異なるパラメータ化またはペナルティ・ファンクション。
【００４１】
ＩＴ及び仮想リアリティ構造の出現によって、仮想ストリップ・モデルが、ビデオ画像または数学的モデルから利用可能になることが、益々現実的になってきた。かくして、アイデアは、様々な画像化及び仮想リアリティ技術を使用したときに、調整作業を、コントロールの抽象的レベルから、オペレータが見ることができる現実の物理的性質まで、移動させることである。
【００４２】
本発明は、仮想ストリップ・モデルの中に含まれている情報を使用して、平坦度コントロール・アルゴリズムを改良するための方法を提供する。本発明の主要な特徴は、下記の通りである：
・  測定された平坦度ベクトルは、仮想ストリップからの情報を用い、モーフィング技術（第一の空間マッピングの質の改善）を使用することにより、その質が改善される。
【００４３】
・  この作業によって、サンプリングの粒状度が増大する；その結果、より良い且つより正確な平坦度コントロールがもたらされる；
・  採取されたデータが、より短い時間インターバルで利用可能であるので、コントロール速度が大幅に増大する（応答時間が減少する）；
・  仮想ストリップが、ベクトル空間の最適化アルゴリズムにマッピングされる；これは、コントロールの最適化の精密且つ局地的な調整を行う事実上第二のベクトル・マッピングである（第二の空間マッピングの作成）。
【００４４】
要するに、本発明が言明するところによれば、平坦度コントロールの正確さの増大を、二方向の空間マッピングによって実現することが可能であり、その二方向の空間マッピングにおいて、ビジュアルなまたは他の連続または連続に近いアプリオリなストリップ情報が、下記の質を改善する：
（ａ）  測定（ｂベクトル）及び従来のコントロール・ループ、及び、
（ｂ）  残余  ｜ＡＸ−ｂ｜  を最小化するように、Ｘ  がどのように計算されるかを示す最適化アルゴリズム。
【００４５】
図３に、本発明に基づくコントロール・システムが図で示されている；この図において：
・  Ａは、平坦度測定デバイスであり、このデバイスは、各測定ゾーン毎の平坦度の値のベクトルを作り出す；
・  Ｂは、モーフィング装置であり（既存の装置または専用のデバイスの中のソフトウエア）、このモーフィング装置は、ＨＭＩの一部である；
・  Ｃは、モーフィングのために使用される基準ストリップ・モデルを示す；これらは、ビデオから、またはレーザ測定を使用して、または数学的モデル化からの結果、作成される画像ファイルである；
・  Ｄは、目標応力プロファイル（基準）である；この方法の目的のために、目標応力プロファイルの粒状度は、基準ストリップ・モデルの粒状度と同一である；
・  Ｅは、上記のアルゴリズムを実行する平坦度コントロール・コンピュータである；
・  Ｆは、ストリップのローカルな性質（端、中央、その他）を数学的に記述した空間変換マトリクスである；各マトリクスは、基準ストリップ・モデルにマッピングされる；
・  Ｇは、圧延機モデルであり、これは、既存の平坦度コントロールの一部であり、且つ、マトリクス（“ミル・マトリクス”）である；
・  Ｈは平坦度を修正するアクチュエータである；
・  Ｉは、実際のストリップを検出し、この情報を、基準ストリップ・モデルとの比較を可能にするフォーマットに変換するデバイスである；これは、例えば、ビジュアルなカメラ、赤外線カメラ、または他のデバイスのような、ストリップに関係する情報を検出することができる測定デバイスであっても良く、あるいは、ストリップに対して目視によるアクセスする訓練されたオペレータである；
・  Ｊは、Ｉに従って検出され且つ変換された実際のストリップと、基準ストリップ・モデルとの間の比較を可能にするデバイスである；この作業はまた、手動または自動で行われることが可能である；しかしながら、自動的な作業のケースでは、この比較は、自動的なデバイスの設計の時点で行われる；
・  Ｋは、検出された実際のストリップと基準ストリップ・モデルの間の最良の適合を選択するデバイスである。
【００４６】
圧延機のオペレータは、例えば、ビデオ・カメラからまたは目視観察により、平坦度欠陥の性質についての、特別の情報を有している。これに対して、測定された値は、不連続なサンプリングのために、この全ての情報から一部が切り捨てられた残り部分のみを含んでいる。ビデオ・フレームは、サブ・ミリメータの粒状度で情報を有することができるが、これに対して、平坦度測定は、１０ｃｍと０．２５ｍの間の粒状度しか情報を有することができない。
【００４７】
例えば、ビデオ・カメラ（または目視観察）は、いわゆる“クオータ・バックル”（quarter buckle）を明確に示すことができるが、平坦度測定デバイスを用いたサンプリングでは、これらのバックル（ゆがみ）を、完全に検知することはできない。このことは、図６の中で、ビデオ画像から作成されたストリップの図の上に示されている。不連続なロールによる測定のサンプルは、バックルの内側または外側のいずれかに位置することになり、その結果、バックルを、ロール測定のみから推定することができない。ビジュアルな情報は、数学的モデル（いわゆる、グレー、ホワイトまたはブラックモデル）からもまた、作成することが可能であり、数学的に生成されたモデル・ストリップの例が、図４に示されている。本発明によれば、全てのタイプの、生成されたまたはフォト／ビデオ画像イメージを使用することができる。
【００４８】
本発明によれば、空間マッピングの最適化を改善するために、この情報が、測定された情報に基準モデルから付け加えられる。情報は、典型的にはモーフィングされる。  
オペレータは、複数の基準モデルを有し、それらは、アウトプットとして応力プロファイルを有している（図５参照方）。それらは、実際の測定データを用いてモーフィングされることが可能である。これらのモデルは、例えば、ビデオ画像のデジタル変換から得られる。  
モーフィングを実行するためには、選択された基準モデルは、測定されたデータに適合するように、スケール調整され且つ同期をとられる必要がある。  
これに対する一つの代替案は、ビジュアルなマークをストリップ（ビデオ画像からの）上の、測定が行われた位置に付けることである。これは、例えば、レーザ光線を使用することにより、行うことができる。
【００４９】
グラフィカル・ユーザ・インターフェースの中で、オペレータ（または、パターン・マッチング・アルゴリズム）は、測定されたデータに適合するように、基準モデルを水平方向に微調整することができる。この方法が、図７に示されている。  
このようなモーフィング・アルゴリズムは、測定データに従って、基準モデルを修正し、その結果、実際により近いデータ・セットが得られる。  
モーフィング・ファンクションは、様々なやり方で計算することができるが、基本的には、全ての測定されたデータ・ポイントが、幾つかの基準モデル・ポイントに、緩やかに影響を及ぼす。
【００５０】
この新しいデータ・セットは、既存のシステムと比較してより正確な、平坦度エラー計算するために使用することができる。平坦度エラーを計算するために、目標プロファイルが、モーフィングされたプロファイルから減算される（ベクトル減算）。
【００５１】
この作業は、もし、目標とモーフィングされた信号の粒状度が同一であるならば、実行することができる。要求される粒状度が実現されるまで、同じプロファイルを単に繰り返し満たすことにより、高い粒状度の目標プロファイルを得ることができる。あるいは、欧州特許ＥＰ−１，１１０，６３５Ａ１（“Method and device for control1ing flatness”, Jonsson, Meyer, 1999）に記載されているように、事後のストリップ処理からのビデオ画像を使用することにより、それを得ることができる。
【００５２】
結果として得られる平坦度エラーは、オリジナルの測定されたサンプルから従来得られていたものと比べて、遥かに高い粒状度を有している。このことは、平坦度コントロールが、より正確になり、より素早くなり、且つより良い予測能力を持つと言う効果をもたらす。
【００５３】
圧延機のオペレータは、例えば、ビデオ・カメラからまたは目視観察により、平坦度欠陥の性質についての、特別の情報を有している。これに対して、測定された値は、サンプリングのために、この情報の全ては含んでいない。例えば、ビデオ・カメラ（または目視観察）は、いわゆる“クオータ・バックル”を示すことができるが、しかし、不連続なサンプリング測定デバイスを用いたサンプリングでは、これらのバックル（ゆがみ）は、完全に検知することはできない。
【００５４】
オペレータは、予め規定された応力プロファイルのｋ個の基準モデルを有している。これらのモデルは、例えば、ビデオ画像のデジタル変換から得られる。
【００５５】
平坦度欠陥の性質についての情報は、平坦度コントロール・アルゴリズムを設計するために使用することが可能であり、それによって、問題が最も重大な補償ゾーンに、集中させることができる。例えば、もし、ストリップが、“ウエイブ・エッジ”（耳波）のパターンを有している場合には、アクチュエータは、ストリップの中央よりもエッジを補償する必要がある。
【００５６】
本発明は、一対一のマッピングが作られることを提案する：予め規定された応力プロファイルの各基準モデルは、平坦度エラーの修正のための各測定ゾーンのウエイト（重み付け）を表わすマトリクスに、関係付けられている。これらのウエイト・マトリクスは、平坦度コントロール・アルゴリズムの中で使用される。
【００５７】
オペレータ、またはパターン適合ソフトウエアは、どの基準モデルを使用することが最良かについて、判断する。基準モデルは、ウエイト・マトリクスの内の一つにマッピングされる。このマッピングは、第二のベクトル空間マッピングであり、そして、この発明のキーとなる要素である。
【００５８】
例えば、日立／ジーメンスの特許などの、或るパターン適合技術を使用する幾つか特許がある。しかしながら、これらの特許は、測定の質を改善するために、或るアルゴリズム（ファジー、ニューラル・ネット）を使用することに、焦点を合わせており、この発明で行われるようなコントロール・アルゴリズムについては、触れていない。換言すれば、これらの特許は、我々が第一の空間マッピングと呼んでいるものの改良について、クレイムしている。これに対して、本発明は、平坦度コントロールの正確さの大幅な増大が、二重の空間マッピングによって実現されることについて、クレイムしている。
【００５９】
数学的には、それは、各基準モデル  Ｍｉ  （ここで、ｉ  はモデルを示す添字である）が、唯一のマトリクス  Ｋｉ  にマッピングされることを意味している。マトリクス  Ｋｉ  は、サイズ  ＮｘＮ  （Ｎ  は測定ゾーンの数である）の正方行列である。このマトリクスは、主要項を除く全ての位置で、ゼロを有している。その主要項の位置に、サイズの特定のゾーン上のアクチュエータの動作のための、所望のウエイトがある。
【００６０】
モーフィングの後に得られる連続に近い空間は、測定サンプリングの後に、予測の程度を与える。その理由は、二つサンプルの間の連続サブ空間が、今や利用可能になったからである。予測範囲は、少なくとも、基準ストリップ・モデルのサイズに等しい。それは、自動回帰を実行することによって、このストリップ領域の中で、コントロール・アルゴリズムが改善されることが可能であることを意味している。図６に概略的に示すように、オペレータは、画像化及びコマンドの可能性を有している。
【００６１】
ストリップは、コンピュータ・グラフィック・ツール（シャドウイング、材料テクスチュア、トランスレイション、その他）を使用して、オペレータ・ステイション上で作成される。ストリップは、ビデオが見せるもの（いわゆる、仮想リアリティ）と同じやり方で、動いているところが示される。このファンクションへのインプットは、測定ロール及びモーフィングされたサーフェスからの測定されたデータである。測定センサーは、例えば図７の中でＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄで示された位置で、ストリップに接触する。モーフィングのために使用される基準モデルの長さは、ｌ  である。
【００６２】
図７は、予測範囲が  ｌ  であるケースを示している。この長さは、３つの測定サンプルＡ，Ｂ及びＣをカバーしている。予測エリア内の色は、実際の測定と予測値の間の相違のマッピングであり、これは、Matlab プログラムその他の自動記録装置を用いて行われる通常のやり方である。例えば、赤い色は大きなエラーを意味し、黄色は中程度のエラーを意味し、緑は軽いエラーを意味し、これらの色はそれらの間にグラディエントを有している。圧延機オペレータは、範囲  ［０，１］  の中で予測範囲を修正することにより、及びモーフィングされた基準モデルを修正することにより、どのケースが圧延に最も適しているか、検証することができる。
【００６３】
以上をまとめると、本発明は、以下を含む：
−  第二のマッピング；基準モデルから空間最適化マトリクスをアウトプットする；仮想ストリップが、ベクトル空間最適化アルゴリズムに、直接にマッピングされる；
−  基準モデルが、メイン・マッピングの計算の中に入る；測定された平坦度ベクトルは、仮想ストリップからの情報を用い、モーフィング技術を使用することにより、その質が改善される；
−  ストリップの基準のピクチャー／モデル／記述を、平坦度エラーの質を改善するための使用；モーフィング技術；
−  ストリップの基準のピクチャー／モデル／記述の、関係付けられたウエイト・マトリクスと共の、問題が非常に重大な補償ゾーンに集中するための使用；
−  空間変更。
【００６４】
本発明に基づく方法は、少なくとも部分的に、１セットのコンピュータで読込み可能な指示、または、コンピュータ・プログラム格納デバイスに収容され、コンピュータまたはプロセッサに上記の方法のステップのいずれかを実行させるためのコード手段のコントロール下で実施することができる。
【００６５】
本発明は、本発明に基づく方法を実施するための、コンピュータで読込み可能な製品を使用することもできる。
【００６６】
以上において、本発明を、好ましい実施形態に関して説明したが、本発明は、それらのみには限定されることはなく、クレイムの中で規定されている本発明の原理から離れることなく、種々のやり方で実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】図１は、既知の平坦度コントロール装置を示す。
【図２】図２は、シンプルな直交投影を示す。
【図３】図３は、本発明に基づくコントロール・システムを示す。
【図４】図４は、数学的モデルで作成されたストリップを示す。
【図５】図５は、平坦度プロファイルの複数の例を示す。
【図６】図６は、基準モデルの微調整またはサンプリングの同期化を示す。
【図７】図７は、連続ストリップの予測の例を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【手続補正書】
【提出日】平成18年2月20日(2006.2.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧延材料のストリップの平坦度の測定及びコントロールを最適化するための方法であって、
−  既知の平坦度欠陥タイプに対して、１セットの基準ストリップ・モデルを作成し；
−  １セットの空間変換マトリクスを作成し；この空間変換マトリクスは、与えられた平坦度欠陥タイプに対して、平坦度コントロールの間のアクチュエータの挙動を最適に調整することにより、既知の平坦度欠陥タイプを修正することが知られている；
−  前記ストリップを画像化し；
−  その画像化の結果を、一つまたはそれ以上の基準ストリップ・モデルと比較することにより、該当する平坦度欠陥タイプを決定し；
−  その画像化された画像を、測定された情報を使用してフュージョン即ちモーフィングし；
−  関係付けられたアクチュエータ空間変換マトリクスを選択し；
−  前記コントロールを、前記空間変換マトリクスを用いて最適化する；
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
下記特徴を有する請求項１に記載の方法：
−  マッピングが、測定とコントロールの間で行われ、且つ、該当する平坦度欠陥タイプに、基準ストリップ・モデル及びアクチュエータ空間変換マトリクスを、関係付けることにより行われる。
【請求項３】
下記特徴を有する請求項１または２に記載の方法：
−  質が改善されたマッピングが、測定とコントロールの間で、モーフィングされた情報を使用するアクチュエータ修正アルゴリズムにより行われる。
【請求項４】
下記特徴を有する請求項１から３のいずれか１項に記載の方法：
−  前記平坦度欠陥タイプに基づいて、各基準ストリップ・モデルを、それに対応するベクトル空間変換マトリクスに対してマッピングする。
【請求項５】
下記特徴を有する請求項１から４のいずれか１項に記載の方法：
−  利用可能な基準ストリップ・モデルを実際のストリップと比較することにより、基準ストリップ・モデルを選択する。
【請求項６】
下記特徴を有する請求項１から５のいずれか１項に記載の方法：
−  前記基準モデルを、測定された平坦度データを用いて改変することにより、即ちモーフィングを使用することにより、前記測定されたデータの質を改善する。
【請求項７】
下記特徴を有する請求項１から６のいずれか１項に記載の方法：
−  実際のストリップを、基準ストリップ・モデルのために使用される画像化フォーマットに変換する。
【請求項８】
下記特徴を有する請求項１から７のいずれか１項に記載の方法：
−  オペレータによるストリップへの画像によるアクセスを有している。
【請求項９】
下記特徴を有する請求項１から８のいずれか１項に記載の方法：
−  基準ストリップ・モデルを、実際のストリップの画像化フォーマットと比較する。
【請求項１０】
下記特徴を有する請求項１から９のいずれか１項に記載の方法：
−  自動的な比較を、手動により調整する。
【請求項１１】
下記特徴を有する請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法：
−  測定されたデータを、ビデオ・サンプル及び現在実行されている最適化アルゴリズムと、同期させる。
【請求項１２】
下記特徴を有する請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法：
−  モーフィング技術を使用する。
【請求項１３】
下記特徴を有する請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法：
−  モーフィングによるマッピングの結果を、測定された情報に基準モデルから付け加える。
【請求項１４】
圧延材料のストリップの平坦度測定及びコントロールを最適化するためのデバイスであって、
−  １セットの基準ストリップ・モデルを、既知の平坦度欠陥タイプに対して作成するための手段；
−  １セットの空間変換マトリクスを作成するための手段；この空間変換マトリクスは、与えられた平坦度欠陥タイプに対して、平坦度コントロールの間のアクチュエータの挙動を最適に調整することにより、既知の平坦度欠陥タイプを修正することが知られている；
−  前記ストリップを画像化するための手段；
−  その画像化の結果を、一つまたはそれ以上の基準ストリップ・モデルと比較することにより、該当する平坦度欠陥タイプを決定するための手段；
−  その画像化された画像を、測定された情報を使用してフュージョン即ちモーフィングするための手段；
−  関係付けられたアクチュエータ空間変換マトリクスを選択するための手段；
−  前記コントロールを、前記空間変換マトリクスを用いて最適化するための手段；
を有することを特徴とするデバイス。
【請求項１５】
下記特徴を有する請求項１４に記載のデバイス：
−  該当する平坦度欠陥タイプに、基準ストリップ・モデル及びアクチュエータ空間変換マトリクスを関係付けることにより、マッピングを実行するための手段を有している。
【請求項１６】
下記特徴を有する請求項１４または１５に記載のデバイス：
−  測定とコントロールの間でマッピングを行うための手段を有している。
【請求項１７】
下記特徴を有する請求項１４から１６のいずれか１項に記載のデバイス：
−  アクチュエータ修正アルゴリズムにより、測定とコントロールの間でマッピングを行うための手段を有している。
【請求項１８】
下記特徴を有する請求項１４から１７のいずれか１項に記載のデバイス：
−  平坦度欠陥タイプに基づいて、各基準ストリップ・モデルを、それに対応するベクトル空間変換マトリクスに対してマッピングするための手段を有している。
【請求項１９】
請求項１から１３のいずれか１項に記載された方法のステップを実行するためのコンピュータ・プログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載されたコンピュータ・プログラムの少なくとも一部を有するコンピュータで読込み可能な媒体。
【請求項２１】
請求項１９に記載されたコンピュータ・プログラムであって、例えばインターネットのようなネットワークを介して、少なくとも部分的に提供されるコンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
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2007516841.tif 000011