(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋼板の製造プロセスにて、前記製造プロセス操業データと製品品質との相関を評価する鋼板製造プロセスにおける操業解析装置において、
前記鋼板が走行中にその表面疵を連続して検出し、当該表面疵の位置情報を出力する品質測定手段と、
前記品質測定手段が出力する表面疵の鋼板長手方向の位置情報から、鋼板全長を、予め定めた一定個数Ｎで、かつ等しい長さの区間に分けて、各区間での合計疵個数を単位幅当たりの疵個数に換算して算出するか、あるいは所定の幅の範囲内に存在する疵個数を算出する品質分布算出手段と、
前記品質分布算出手段が出力するＮ個の成分からなる品質分布情報をＭ回蓄積し、前記蓄積したＭ行Ｎ列の品質分布情報行列を独立成分分析により統計的に互いに独立な成分に分解して成分抽出を行い、品質分布のＭ行Ｎ列の独立成分行列を求める成分抽出手段と、
前記成分抽出手段で抽出された成分である前記独立成分行列の行ベクトルを用いて、前記品質分布情報である品質分布情報行ベクトルに含まれる成分の大きさを両行ベクトルの内積を求めることによって算出する成分スコア算出手段と、
前記品質測定手段にて測定した鋼板が製造された際の製造プロセス操業データを入力する操業データ入力手段と、
前記操業データ入力手段によって入力されたＭ個のデータからなる製造プロセス操業データと、前記成分スコア算出手段によって算出された各品質分布情報に対しＭ個のデータからなる成分スコアとの相関係数を算出することによって、前記製造プロセス操業データと前記成分スコアとの相関を解析して前記製造プロセス操業データと独立成分との相関の強さを求める相関解析手段とを備えることを特徴とする鋼板製造プロセスにおける操業解析装置。
【請求項２】
鋼板の製造プロセスにて、前記製造プロセス操業データと製品品質との相関を評価する鋼板製造プロセスにおける操業解析方法において、
前記鋼板が走行中にその表面疵を連続して検出し、当該表面疵の位置情報を出力する品質測定工程と、
前記品質測定工程が出力する表面疵の鋼板長手方向の位置情報から、鋼板全長を、予め定めた一定個数Ｎで、かつ等しい長さの区間に分けて、各区間での合計疵個数を単位幅当たりの疵個数に換算して算出するか、あるいは所定の幅の範囲内に存在する疵個数を算出する品質分布算出工程と、
前記品質分布算出工程により出力されるＮ個の成分からなる品質分布情報をＭ回蓄積し、前記蓄積したＭ行Ｎ列の品質分布情報行列を独立成分分析により統計的に互いに独立な成分に分解して成分抽出を行い、品質分布のＭ行Ｎ列の独立成分行列を求める成分抽出工程と、
前記成分抽出工程で抽出された成分である前記独立成分行列の行ベクトルを用いて、前記品質分布情報である品質分布情報行ベクトルに含まれる成分の大きさを両行ベクトルの内積を求めることによって算出する成分スコア算出工程と、
前記品質測定工程にて測定した鋼板が製造された際の製造プロセス操業データを入力する操業データ入力工程と、
前記操業データ入力工程によって入力されたＭ個のデータからなる製造プロセス操業データと、前記成分スコア算出工程によって算出された各品質分布情報に対しＭ個のデータからなる成分スコアとの相関係数を算出することによって、前記製造プロセス操業データと前記成分スコアとの相関を解析して前記製造プロセス操業データと独立成分との相関の強さを求める相関解析工程とを備えることを特徴とする鋼板製造プロセスにおける操業解析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鋼板製造プロセスにおける操業解析装置及びその操業解析方法に関し、特に、鉄鋼プロセスなどの製造プロセスにおいて、プロセス操業データと製品の品質データとから、製品の品質に影響を与えているプロセス操業データを見出すために用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
鋼板製品の品質管理などを目的として、走行中の帯状鋼板の表面疵を全面的に検査をできる自動疵検査装置が各種開発されており、製造現場への導入が進んでいる。また、自動疵検査装置には、疵の有無を検出する機能のみを持つものの他に、検出した疵の種類を判別する機能も併せて持つものも多い。これらの疵検査装置は、品質管理上のみならず、設備・操業異常の早期発見や、操業方法の改善に役立つからである。
【０００３】
このような疵の種類を特定する疵判別機能を有する自動疵検査装置及びその検査方法としては、例えば、特開昭５４−７４７９３の如く、通常、疵の形状の特徴量などを用いて判別が行われることが多い。
【０００４】
一方、圧延ロールに異物が付着して、圧延中の鋼板に繰り返し転写されてできるような圧延ロール疵は、鋼板長手方向に、前記ロールの周囲長に相当する、特有の周期性をもった疵が現れる。この圧延ロール疵に対しては、例えば、特開平６−３２４００５の如く、圧延ロールの回転周期と一致するような位置に繰り返し発生するような疵を監視することで検出が行われている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、鋼板は、鋳造、圧延、焼鈍、表面処理など、複雑な工程を経て製造されるため、最終製品の表面にて検出される疵には、様々な種類のものが混合して含まれている。そのため、疵の個々の形状や、発生位置のロール周囲長に相当する周期性を評価するだけでは、それぞれの疵の発生要因を特定することは容易でない。
【０００６】
最終製品の表面にて検出される疵には、形状や発生位置のロール周囲長に相当する周期性の他にも、例えば、鋼板の先端付近に多く発生したり、特定のプロセス操業データが変化するときに多く発生するなど、疵の発生要因により、鋼板長手方向で特有の偏りを持って疵が存在する場合も多いが、前記のように、様々な種類の疵が混合して含まれている状況下で、それらの疵を識別することは困難である。
【０００７】
本発明は前述の問題点にかんがみてなされたもので、製品に、様々な発生要因の疵が含まれている状況下において、その製品の疵発生に影響を及ぼしていると考えられる製造プロセス操業データを見出すことができるようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の鋼板製造プロセスにおける操業解析装置は、鋼板の製造プロセスにて、前記製造プロセス操業データと製品品質との相関を評価する鋼板製造プロセスにおける操業解析装置において、前記鋼板が走行中にその表面疵を連続して検出し、当該表面疵の位置情報を出力する品質測定手段と、前記品質測定手段が出力する表面疵の鋼板長手方向の位置情報から、鋼板全長を、予め定めた一定個数Ｎで、かつ等しい長さの区間に分けて、各区間での合計疵個数を単位幅当たりの疵個数に換算して算出するか、あるいは所定の幅の範囲内に存在する疵個数を算出する品質分布算出手段と、前記品質分布算出手段が出力するＮ個の成分からなる品質分布情報をＭ回蓄積し、前記蓄積したＭ行Ｎ列の品質分布情報行列を独立成分分析により統計的に互いに独立な成分に分解して成分抽出を行い、品質分布のＭ行Ｎ列の独立成分行列を求める成分抽出手段と、前記成分抽出手段で抽出された成分である前記独立成分行列の行ベクトルを用いて、前記品質分布情報である品質分布情報行ベクトルに含まれる成分の大きさを両行ベクトルの内積を求めることによって算出する成分スコア算出手段と、前記品質測定手段にて測定した鋼板が製造された際の製造プロセス操業データを入力する操業データ入力手段と、前記操業データ入力手段によって入力されたＭ個のデータからなる製造プロセス操業データと、前記成分スコア算出手段によって算出された各品質分布情報に対しＭ個のデータからなる成分スコアとの相関係数を算出することによって、前記製造プロセス操業データと前記成分スコアとの相関を解析して前記製造プロセス操業データと独立成分との相関の強さを求める相関解析手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の鋼板製造プロセスにおける操業解析方法は、鋼板の製造プロセスにて、前記製造プロセス操業データと製品品質との相関を評価する鋼板製造プロセスにおける操業解析方法において、前記鋼板が走行中にその表面疵を連続して検出し、当該表面疵の位置情報を出力する品質測定工程と、前記品質測定工程が出力する表面疵の鋼板長手方向の位置情報から、鋼板全長を、予め定めた一定個数Ｎで、かつ等しい長さの区間に分けて、各区間での合計疵個数を単位幅当たりの疵個数に換算して算出するか、あるいは所定の幅の範囲内に存在する疵個数を算出する品質分布算出工程と、前記品質分布算出工程により出力されるＮ個の成分からなる品質分布情報をＭ回蓄積し、前記蓄積したＭ行Ｎ列の品質分布情報行列を独立成分分析により統計的に互いに独立な成分に分解して成分抽出を行い、品質分布のＭ行Ｎ列の独立成分行列を求める成分抽出工程と、前記成分抽出工程で抽出された成分である前記独立成分行列の行ベクトルを用いて、前記品質分布情報である品質分布情報行ベクトルに含まれる成分の大きさを両行ベクトルの内積を求めることによって算出する成分スコア算出工程と、前記品質測定工程にて測定した鋼板が製造された際の製造プロセス操業データを入力する操業データ入力工程と、前記操業データ入力工程によって入力されたＭ個のデータからなる製造プロセス操業データと、前記成分スコア算出工程によって算出された各品質分布情報に対しＭ個のデータからなる成分スコアとの相関係数を算出することによって、前記製造プロセス操業データと前記成分スコアとの相関を解析して前記製造プロセス操業データと独立成分との相関の強さを求める相関解析工程とを備えることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の鋼板の製造プロセスにおける操業解析装置の実施の形態について説明する。
【００１９】
図１は、本実施の形態の操業解析装置の構成を示した図である。
図１において、１０１は品質測定部であり、走行中の鋼板の品質を連続して測定できる各種の自動疵検査装置、内部欠陥検出装置、あるいは、材料特性測定装置を用いることができる。
【００２０】
本実施の形態では、表面疵検査装置を用いた場合について記述する。表面疵検査装置を用いた場合は、同装置によって検出された鋼板上の表面疵の、鋼板上における長手方向位置情報が出力される。
【００２１】
１０２は品質分布算出部であり、前記表面疵の鋼板長手方向の位置情報から、鋼板全長を、予め定めた一定個数ＮIC個で、かつ等しい長さの区間に分けて、各区間での合計疵個数ｘを算出する。このとき、ｘはＮIC個の要素を持つベクトルとなる。
【００２２】
通常、鋼板の幅寸法は、製品毎に異なるため、前記、各区間での合計疵個数を幅寸法で割り、単位幅あたりの疵個数を算出する。あるいは、鋼板の特定の位置で、一定の大きさの幅の範囲、例えば鋼板のエッジから一定距離以内の疵のみを算出対象としても良い。
【００２３】
１０３は成分抽出部であり、品質分布算出部が出力する品質分布情報ｘを、Ｍ個分蓄積し、蓄積したＭ個の品質分布情報ｘm（ｍ＝1,2,…,Ｍ）の成分抽出を行う。成分の抽出手法としては、主成分分析、独立分析などを用いることができるが、ここでは、独立成分分析の手法を用いて、鋼板の長手方向の疵個数分布に含まれる互いに独立な成分を抽出する実施形態を記述する。独立成分分析法とは、時系列的に連続したデータを統計的に互いに独立な成分に分解するための信号処理方法である。
【００２４】
次に、図２を用いて、成分抽出部１０３における、独立成分分析の手法を用いた、鋼板の長手方向の疵個数分布に含まれる互いに独立な成分を抽出する手法について記述する。
【００２５】
独立成分分析に用いるＭ個の品質分布情報ｘm（ｍ＝1,2,…,Ｍ）は、ｘを行ベクトルとしてＭ行並べることにより、Ｍ行ＮIC列の行列Ｘとみなすことができる（ステップＳ２０１）。
【００２６】
次に、成分の計算に必要な変換行列Ｗを求めるために、各要素をランダムな値に設定したＭ行Ｍ列の行列を初期行列Ｗ＝Ｗ0として与える（ステップＳ２０２）。品質分布データＸを、式（１）に従って、変換行列Ｗを用いて変換し、独立成分を行要素に持つ行列である独立成分行列ＩＣを求める（ステップＳ２０３）。
【００２７】
次にステップＳ２０４では、式（２）に示すような、独立成分行列ＩＣの統計的独立性指標φ（Ｗ）が最大であるか否かを判定する。この判定の結果、最大でない場合には、ステップ２０５に進む。ステップＳ２０５では、変換行列Ｗtを、式（３），式（４）に従って修正を行い、その後、ステップＳ２０３に戻り前述した処理を繰り返し行い、最大となるまで繰り返し更新する。また、この判定の結果、最大である場合には、ステップＳ２０６に進む。
【００２８】
【数１】
0003845295.tif 000002
【００２９】
ただし、Ｅ（ｘ）はｘの期待値、ｔは繰り返しの回数をそれぞれ示している。
【００３０】
以上の手順によって変換行列Ｗが求まる。また、同時に、変換行列Ｗを式（１）に代入して得られる独立成分行列ＩＣの行要素として、Ｍ個の独立成分ｉｃn（ｎ＝1,2,…,Ｍ）が求まる（ステップＳ２０６）。
【００３１】
再び図１に戻り、１０４は、成分スコア算出部であり、蓄積されたＭ個の品質分布情報に基づいて抽出された、品質分布の独立成分行列ＩＣを用いて、各品質分布情報ｘm（ｍ＝1,2,…,Ｍ）に含まれる各成分ｉｃn（ｎ＝1,2,…,Ｍ） の大きさ（以下、スコアと呼ぶ）ｉａmnを、式（５）に示すように、両者の内積を算出することによって求める。このとき、独立成分のスコアｉａmnは、スカラー量となる。
【００３２】
【数２】
0003845295.tif 000003
【００３３】
ただし、ｊは、ベクトルｘm、ｉｃnのｊ番目の要素を示す添え字である。
【００３４】
図１の１０５は操業データ入力部であり、前記自動疵検査装置にて検査した鋼板が製造された際のプロセス操業データを入力する。プロセス操業データは、例えば、１本の鋼板を製造する際の平均通板速度や、最高板温度と最低板温度との差など、１本の鋼板全長あたりの代表値となるプロセス操業パラメータの値である。
【００３５】
プロセス操業パラメータは数多く存在するが、ここでは、２種類のプロセス操業パラメータＰ１，Ｐ２について、成分抽出部１０３に蓄積したＭ個の品質分布情報ｘm（ｍ＝1,2,…,Ｍ）に対応するデータ、Ｐ１m，Ｐ２m（ｍ＝1,2,…,Ｍ）が入力された場合について、以下記述する。
【００３６】
図１の１０６は相関解析部であり、各独立成分ｉｃn（ｎ＝1,2,…,Ｍ）とプロセス操業データＰ１，Ｐ２との相関の強さＳＰ１n，ＳＰ２n（ｎ＝1,2,…,Ｍ）を、以下のようにして求める。
【００３７】
まず、各独立成分ｉｃn（ｎ＝1,2,…,Ｍ）とＰ１との相関の強さを求めるためには、ｎ＝1,2,…,Ｍの各々に対して、独立成分スコアｉａmn（ｍ＝1,2,…,Ｍ）と、プロセス操業データＰ１m（ｍ＝1,2,…,Ｍ）との相関係数を算出して、相関評価値ＳＰ１n（ｎ＝1,2,…,Ｍ）とする。
【００３８】
次に、各独立成分ｉｃn（ｎ＝1,2,…,Ｍ）とＰ２との相関の強さについても、Ｐ１と同様に、ｎ＝1,2,…,Ｍの各々に対して、独立成分スコアｉａmn（ｍ＝1,2,…,Ｍ）と、プロセス操業データＰ２m（ｍ＝1,2,…,Ｍ）との相関係数を算出して、相関評価値ＳＰ２n（ｎ＝1,2,…,Ｍ）とする。
【００３９】
ここでは、相関係数を算出することによって、相関の強さを求めているので、相関評価値ＳＰ１n，ＳＰ２nは、−１から１までの値をとることになる。このとき、評価値の絶対値が１に近いほど、成分ｉｃnに対する、プロセス操業パラメータの影響が大きく、評価値の絶対値が０に近いほど、成分ｉｃnに対する、プロセス操業パラメータの影響が小さいと判断することができる。
【００４０】
帯状鋼板５本分のデータに対して、ＳＰ１n，ＳＰ２n（ｎ＝1,2,…,5）の値、すなわち独立成分ｉｃ1〜ｉｃ5に対する、プロセス操業パラメータＰ１、Ｐ２との相関の強さを求めたところ、図３に示すような結果を得る。
【００４１】
ここでは、図３の結果から、相関の評価値の絶対値が０．６以上である、ＳＰ１3と、ＳＰ２1が高い相関を示していると判断する。すなわち、独立成分ｉｃ3はプロセス操業パラメータＰ１と相関が高く、独立成分ｉｃ1はプロセス操業パラメータＰ２と相関が高いと判断することができる。
【００４２】
ここで、成分スコア算出部１０４で算出したｉａmn（ｍ＝1,2,…,5、ｎ＝1,2,…,5）、すなわち、ここで用いた帯状鋼板５本の品質分布情報に含まれる、成分ｉｃ1〜ｉｃ5に対する成分スコアを参照することにより、成分ｉｃ3に対するスコアが相対的に高い鋼板は、その品質がプロセス操業パラメータＰ１の影響を受けていることを、また、成分ｉｃ1に対するスコアが相対的に高い鋼板は、その品質がプロセス操業パラメータＰ２の影響を受けていることを、知ることができる。
【００４３】
さらに、ここで用いた帯状鋼板５本以外の、新たな鋼板に対しても、品質測定部１０１にて疵を測定し、品質分布算出部１０２にて品質分布情報ｘを算出し、成分スコア算出部１０４にて、成分ｉｃ1〜ｉｃ5に対する成分スコアを算出することによって、プロセス操業パラメータが品質に与えている影響を知ることができる。
【００４４】
すなわち、ここでは、成分ｉｃ3に対するスコアが相対的に高ければ、その品質がプロセス操業パラメータＰ１の影響を受けていることを、また、成分ｉｃ1に対するスコアが相対的に高ければ、その品質がプロセス操業パラメータＰ２の影響を受けていることを、知ることができる。
【００４５】
これに加え、プロセス操業パラメータＰ１，Ｐ２など、各々のプロセス操業パラメータの影響を受けて発生した表面疵が、鋼板上に混在している状況下においても、例えば、いくつか異なるＰ１の値で操業したときの鋼板における疵個数分布情報に含まれる成分ｉｃ3のスコアを評価することによって、Ｐ１を要因とする表面疵を減らすための、望ましいプロセス操業パラメータＰ１の値を求めることができる。
【００４６】
ところで、疵の発生要因は、同一工程を経て製造された製品群毎に異なることが多いため、成分抽出部１０３で蓄積するＭ個の品質分布情報は、同一工程を経て製造された製品群を対象に蓄積すると、より適切な成分の抽出が可能となる。
【００４７】
以上述べた本実施の形態による操業解析装置によれば、品質分布情報に対して、成分分析を行い、各成分のスコアを計算して定量化するため、製品に、様々な発生要因の疵が含まれている状況下においても、その製品の疵発生に影響を及ぼしていると考えられるプロセス操業データを見出すことが容易にできるようになる。
【００４８】
本実施の形態では、本発明を鋼板製造プロセスに適用した例を説明したが、他の鉄鋼プロセス、例えば、形鋼、鋼管、線材などの製造プロセスにおいても適用可能である。また、鉄鋼以外の製造プロセス、例えば、アルミ板、銅板などの製造プロセスにおける解析にも本発明を適用することも可能である。
【００４９】
なお、本発明の製造プロセスにおける操業解析装置は、複数の機器から構成されるものであっても、１つの機器から構成されるものであってもよい。
【００５０】
また、前述した実施の形態は、コンピュータのＣＰＵ或いはＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等で構成されるものであり、ＲＡＭやＲＯＭに記録されたプログラムが動作することで実現される。したがって、前記実施の形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明の範疇に含まれる。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明によれば、走行中の鋼板の品質を連続して測定する品質測定手段を用いて、鋼板長手方向の品質分布を求めて蓄積し、蓄積した品質分布情報の成分分析を行い、各成分のスコアを計算して定量化し、その成分スコアと製造プロセス操業データとの相関を解析するようにしたので、製品に、様々な発生要因の疵が含まれている状況下においても、その製品の疵発生に影響を及ぼしていると考えられる製造プロセス操業データを見出すことが容易になり、製品品質の向上を図るようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における操業解析装置の構成を示す図である。
【図２】本実施の形態における操業解析装置の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】本実施の形態における操業解析装置の品質分布の独立成分と製造プロセス操業パラメータとの相関の強さの例を示す図である。
【符号の説明】
１０１  品質測定部
１０２  品質分布算出部
１０３  成分抽出部
１０４  成分スコア算出部
１０５  操業データ入力部
１０６  相関解析部
【図１】
0003845295.tif 000004
【図２】
0003845295.tif 000005
【図３】
0003845295.tif 000006