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2023-01-19

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In steel manufacturing process, flat products are greatly concerned with the surface quality and the possibilities of its on-lineinspection. The visual control is obviously unable to continuously check the surface of the moving product, and the control at the ending stage remains not suitable although, it may provide information about process trends and parameters history. So, strip surface defects that are not detected yield to product downgrading or to costly rework operations for producer and/or end users. With such needed quality level, steel surface inspection systems are more and more implemented for detecting defects and allowing correction at appropriate time. Based on Computer vision, these applications make a use of detection and classification algorithms to identify these arising defects. The present work is related to a Project of a scientific and economic impact: The Development of an on-line inspection system for strip surface defects identification during the thermo-mechanical treatment in hot rolling process. We asses, in this work, some approaches in labeling each of the defects belonging to a database created for this aim. This Dataset is compound of five, among the most frequent, surface defect types and with 108 variants of each one. Obtained results shown the importance of the choice of a relevant image features extractor.

Dans le processus de fabrication de l'acier, les pièces plates sont très affectées par la qualité de leur surface et les possibilités de contrôle en ligne. Le contrôle visuel est évidemment insuffisant pour vérifier en permanence la surface du produit en mouvement, et le contrôle à la fin de la production n'est pas adapté, même s'il peut fournir des informations sur les tendances du processus et l'historique des paramètres. Ainsi, les défauts de surface de la bande qui ne sont pas détectés entraînent un dévalorisation du produit ou des opérations de reprise coûteuses pour le producteur et/ou les utilisateurs finaux. Avec un tel niveau de qualité requis, les systèmes d'inspection de la surface de l'acier sont de plus en plus utilisés pour détecter les défauts et permettre leur correction au moment opportun. Basées sur la vision par ordinateur, ces applications font appel à des algorithmes de détection et de classification pour identifier ces défauts. Le présent travail travail est lié à un projet d'un impact scientifique et économique : Le développement d'un système d'inspection en ligne pour l'identification des défauts de surface des bandes pendant le traitement thermo-mécanique dans le processus de laminage à chaud. Nous évaluons, dans ce travail, quelques approches dans l'étiquetage de chacun des défauts appartenant à une base de données créée dans ce but. Ce jeu de données est composé de cinq types de défauts de surface, parmi les plus fréquents et de 108 variantes de chacun d'entre eux. Les résultats obtenus ont montré l'importance du choix d'un extracteur de caractéristiques d'image pertinent.

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Identification approaches for steel strip surface defects in hot rolling Process

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