Extrusion Russian Edition 1-2023

19 ЭКСТРУЗИЯ 1/2023 УМНАЯ ЭКСТРУЗИЯ этой причине изображения структуры пены перед вводом в нейронную сеть были разделены на отдельные сегмен- ты и таким образом искусственно уве- личены. Кроме того, во время обучения с помощью программы imgaug на языке Python проводились случайные допол- нения изображения, нацеленные на то, чтобы сделать нейронную сеть более устойчивой к колебаниям качества изо- бражения входных данных с помощью искусственных изменений, например растяжения, зеркального отражения, поворота или регулировки контраста. Это позволило избежать так называе- мой переподгонки. Примеры такой об- работки показаны на рис. 4. Ход эксперимента Обученные искусственные нейро- сети (ИНС) дают возможность авто- матически сегментировать исходные изображения экструдированных пе- нопластов и анализировать их струк- туру. Для проверки результатов оценки были проанализированы вспененные химическим способом выдувные плен- ки. Для этого 20 случайно выбранных изображений пены, полученных с по- мощью измерительной схемы, были изучены для каждой контрольной точ- ки во время производства образцов или для каждой произведенной структуры пены. На рис. 5 показана автоматизиро- ванная сегментация участка изображе- ния в сравнении с ручной аннотацией. В случае как с картой расстояний, так и с картой центральных точек видно, что сегментированные области, предсказан- ные ИНС, в значительной степени со- впадают с областями ручной аннотации. Однако при этом заметно, что прогнозы ИНС значительно более размыты. В правой части рисунка показано наложе- ние эллипсоидной подгонки и сегмента- ции области ячеек на исходное изобра- жение для карт, предсказанныхИНС. В примере видно, что эллипсы в основном хорошо аппроксимируют форму ячеек пенопласта, а площади ячеек почти со- впадают с реальными площадями. Од- нако не все ячейки были сегментирова- ны правильно. Например, две смежные реальные ячейки, отмеченные красны- ми кругами, были неправильно иденти- фицированы и ошибочно интерпрети- рованы как одна большая ячейка. Такие «слияния ячеек» чаще наблюдались в более тонких пенах с нечетко выражен- ными границами ячеек. Для дальнейше- го анализа особенностей пены на основе сгенерированных эллипсов рассматри- вались только ячейки, полностью нахо- дящиеся в пределах снимка. В качестве основных характеристик пенопластов были рассчитаны площадь ячеек, дли- на большой и малой оси эллипса, экс- центриситет и анизотропия. На основе этих рассчитанных характеристик были изготовлены дополнительные пенопла- сты для разработки простого подхода к управлению заданным качеством пены и определения основных факторов вли- яния на структуру пены. В рамках пол- нофакторной экспериментальной схе- мы специально варьировались скорость вытяжки, ширина пленки и охлаждение пленочного рукава. После оценки харак- теристик пены с помощью ИНС были определены основные параметры, по- казанные в табл. 1 и унифицированные в диапазоне от -1 до 1. В ходе работы комитетов, сопрово- ждающих проект в течение всего сро- ка его реализации, форма отдельных ячеек пены была определена как кри- тический параметр для многих свойств пенопластов. Поэтому в качестве целе- вого параметра для подхода к управ- лению был взят эксцентриситет как отклонение ячеек пены от идеальной окружности. При значении параметра 0,33 ячейки пены могут быть изменены в наибольшей степени путем измене- ния скорости вытяжки, в то время как влияние изменения ширины пленки (-0,13) и объемного потока охлажде- ния (0,12) сопоставимо друг с другом. На основе этих взаимодействий может быть разработан подход к управлению, приведенный на рис. 6. В рамках концепции управления фактическое значение эксцентриси- тета E ist непрерывно регистрирует- ся в процессе производства с помо- щью разработанной цепочки анализа структуры пены и сравнивается с же- лаемым заданным значением эксцен- триситета E Soll . На основе сформиро- ванного отклонения ∆ E и сравнения с двумя пределами вмешательства S 1 и S 2 принимаются различные меры по корректировке. Если разница между фактическим и заданным значениями эксцентриситета превышает пороговое значение S 1 , необходимо немедленно внести коррективы в производство. В связи с тем, что наибольшее влияние на форму пены оказывает скорость вы- Карта расстояний Карта центральных точек Аннотация ИНС Эллипсоидная подгонка ИНС Области ячеек ИНС Рис. 5. Сравнение ручной и автоматической сегментации ячеек и подгонки ячеек под многоугольники в пределах одного снимка Установочная величина процесса производства рукавных пленок Свойство пенопласта Скорость вытяжки  Ширина пленки  Объемный поток охлаждения  Площадь ячейки [-] 0,16 0,21 0,06 Длина главной оси [-] 0,30 0,05 0,20 Длина вспомогательной оси [-] -0,11 0,46 0,15 Эксцентриситет [-] 0,33 -0,13 0,12 Табл. 1. Основное влияние настроек оборудования на различные характеристики вспененного материала