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■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 川崎製鉄技報 KAWASAKI STEEL GIHO Vol. 23(1991) No.3 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ |
| ニューラルネットワークを用いた連鋳スラブマーキング文字認識装置 Neural Network Model for Recognition of Characters Stenciled on Continuously Cast Slabs 浅野 一哉(Kazuya Asano) 舘野 純一(Jun-ichi Tateno) 丸山 智(Satoshi Maruyama) 新井 和夫(Kazuo Arai) 茨木 通雄(Michio Ibaraki) 柴田 勝(Masaru Shibata) |
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| 要旨 : 千葉製鉄所第３連鋳において，次工程への迅速な発送の確保と異材混入防止を図ることを目的として，スラブ切断面に印字される文字を印字直後に撮影して認識し，印字品質を判定する装置を開発した。熱間スラブが対象となるため，文字画像のコントラストが低く，ぼけやかすれを伴うことがあり，これらに対処するため，階層型ニューラルネットワークを適用した。画像から文字を切り出し，ノイズ除去，濃度むらの補正などを行った後，ニューラルネットワークに入力し，その出力から認識と品質評価を行い，印字品質不良と判定された場合は警報を発生する。認識率99％以上を確保しており，目視判定と比較して警報発生も妥当であることが確かめられた。 |
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| Synopsis : At No.3 CC in Chiba Works of Kawasaki Steel Corp., identification codes are stenciled on the surface of slabs. The stenciled characters are occasionally degraded by blurs or spots and many become unreadable for operators who handle the slabs. In order to detect such defects of characters and to assure quality of the mark, a character recognition system has been developed using a three-layer neural network model. Characters are extracted from an image by a pattern matching method. After preprocessing, the images of each character are provided to the neural network model which produces a criterion of similarity between the characters and standard patterns. An alarm is given to operators when the quality of characters is judged to be deteriorated by the neural network mode. A correct classification rate of the characters is more than 99%. The system has been successfully used for quality assurance of the slab mark. |
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