Extrusion Russian Edition 1-2023

20 ЭКСТРУЗИЯ 1/2023 УМНАЯ ЭКСТРУЗИЯ тяжки со значением параметра 0,33, она изменяется на основе умножения от- клонения на коэффициент F 1 . Однако изменение скорости вытяжки одновре- менно требует корректировки ширины пленки операторами линии, поскольку в силу особенностей технологического процесса ширина пленки уменьшается при увеличении скорости вытяжки и поэтому должна быть отрегулирована до первоначального значения. Таким образом, при меньших отклонениях ниже порогового значения S 1 регулиру- ется только расход охлаждающего воз- духа со значением параметра 0,12. При этом расход охлаждающего воздуха ре- гулируется до исходного значения. При показателе ниже порогового значения S 2 структура пены соответствует тре- бованиям качества, и корректировка настроек оборудования не производит- ся. На практике производители пленки стремятся достичь постоянной шири- ны при производстве выдувной пленки, поэтому этот фактор не учитывается в разработанном подходе к управлению. На финальном этапе проекта предла- гаемые изменения в настройках пере- давались операторам установки либо в качественном (визуальная обратная связь для увеличения или уменьше- ния скорости вытяжки или расхода охлаждающего воздуха через дисплей на установке), либо, если текущие на- стройки были известны, количествен- ном формате (прямое указание новых настроек). При промышленном приме- нении корректировка коэффициентов должна производиться в ходе практи- ческих испытаний в зависимости от системной технологии и используемой структуры пенопласта. Перспективы применения метода В рамках представленного научно- исследовательского проекта сначала была разработана изме- рительная схема, позво- ляющая регистрировать изображения поверхности и края среза вспененных пленок и пенопластовых листов. Для простой ин- теграции процесса гене- рирования изображения в существующую схему была разработана цепочка графической обработки, которая дает возможность сохранить снимок образ- ца пенопласта, включая связанную метаинформа- цию, такую как настройки процесса и рецепт, в базе данных для дальнейшей обработки. Результаты работы ИНС для анализа структуры пены и выделе- ния признаков в значительной степени совпали с аннотированными вручную сравнительными изображениями для исследуемых вспененных материалов. Анализ в рамках комплексного плана испытаний вспененных химическим способом пленок позволил точно опре- делить влияние настроек оборудования на различные характеристики пенопла- стов. На основании представляется возможным разработать начальный подход к системе управления для це- ленаправленной настройки определен- ного эксцентриситета ячеек пены. Благодаря результатам данного на- учно-исследовательского проекта пред- приятия малого и среднего бизнеса из сегмента экструзионной промышлен- ности могут повысить свою конкурен- тоспособность, заменив устаревшие и трудоемкие методы анализа структуры пенопласта системой на базе камеры с возможностью работы в режиме он- лайн, что позволит снизить процент брака и повысить качество выпускае- мой продукции. В будущем предстоит исследовать необходимое количество требуемых обучающих данных для обучения ИНС для широкого спектра пенопластовых структур и материалов, а также возможность использования методов трансферного обучения для адаптации существующих ИНС на базе ограниченного количества доступных обучающих данных. Институт переработки пластмасс (IKV) www.ikv-aachen.de Источники [Ber12] — Berdel K. Inline-Inspektion texturierter und hochglaenzender Kunststoffoberflaechen. RWTH Aachen, Dissertation, 2012 — ISBN: 978-3-86130-247-6. [Bor90] — Borgschulte K. Industrielle Bildverarbeitung: Ein Baustein der rechnergestuetzten Qualitaetssicherung. RWTH Aachen, Dissertation, 1990 — ISBN: 3-88585-801-0. [CM17] — Muelder C. Tomographie von Kunststoffschaeumen im sichtbaren Spektrum. RWTH Aachen, Dissertation, 2017 — ISBN: 978-3-95886-182-4. [Eli03] — Elias H.-G. Makromolekuele Band 4 — Anwendung von Polymeren. Weinheim: Wiley- VCH Verlag. [HM12a] — Hopmann C., Muelder C. Inline-Pruefung von Polymerschaum: Kontinuierliche Ueberwachung. QZ — Qualitaet und Zuverlaessigkeit 57 (2012) 9, S. 46-49. [HM12b] — Hopmann C., Muelder C. Inline-Qualitaetskontrolle geschaeumter Kunststoffhalbzeuge mittels digitaler Bildverarbeitung. Institut fuer Kunststoffverarbeitung, RWTH Aachen, Abschlussbericht zum IGF Forschungsvorhaben Nr. 16394 N, 2012. [NJ95] — Newman T., Jain A. K. A Survey of Automated Visual Inspection. Computer Vision and Image Understanding 61 (1995) 2, S. 231-262. [Pet03] — Peters R. Schaumstrukturanalyse mit digitalen Bildverarbeitungsmethoden. RWTH Aachen, Dissertation, 2003. [SWBM18] — Schmidt U., Weigert M., Broaddus C., Myers G. Cell detection with star-convex polygons. In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (pp. 265-273). Springer, Cham., 2018. Заданное значение E Soll Фактическое значение E Ist нет нет да да Без вмеша- тельства Скорость вытяжки Ширина пленки Объемный поток охлаждения ∆ E: Отклонение от заданного значения E: Эксцентриситет S 1 : Предел вмешательства 1 S 2 : Предел вмешательства 2 F 1 : Множитель скорости вытяжки F 2 : Множитель объемного потока охлаждения ∆ E |∆ E|> S 1 ∆ E * F 1 ∆ E * F 2 |∆ E|> S 2 Рис. 6. Разработанный подход к концепции управления