Спосіб визначення показників якості металів та металопродукції

1. Спосіб визначення показників якості металів і металопродукції, що включає визначення їх кількісних і якісних характеристик шляхом ідентифікації зображення мікроструктури металу, який відрізняється тим, що в процесі обробки зобра 3 оцінки залишкового ресурсу металопродукції і інших характеристик. На Фіг.1 представлена структурна схема програмного аналізатора для реалізації даного способу визначення показників якості металів та металопродукції. Схема складається з: зображення мікроструктури (блок 1), гібридної нейронної мережі (ГНМ) обробки зображення (блок 2), бази мікроструктур (блок 3), системи обробки даних (блок 4), бази даних (блок 5), бази знань (блок 6), технолога (блок 7). Запропонований спосіб реалізується таким чином: Зображення мікроструктури (блок 1) зразка поступає на вхід спеціалізованого програмного забезпечення. Сформоване зображення прямує на обробку гібридною нейронною мережею (блок 2). В залежності від необхідних характеристик гібридна нейронна мережа виконує визначений вид аналізу, використовуючи один із логічних розділів, кількість яких обумовлюється задачею необхідних досліджень. Для покращення результату обробки зображення гібридна нейронна мережа проходить процес навчання різним видам мікроструктур та їхнім дефектам, які зберігаються в базі мікроструктур (блок 3). Гібридна нейронна мережа навчена можливим видам дефектів, аналізує зображення і формує результат розпізнавання. Результат разом з розпізнаваним зображенням поступає на вхід системи обробки даних (блок 4) експертної системи і в базу зберігання мікроструктур. Технолог Комп’ютерна верстка А. Рябко 40909 4 (блок 7) має можливість в реальному часі спостерігати за процесом роботи та вносити корективи в роботу гібридної нейронної мережі, вибором виду аналізу. Система обробки даних також виконана на базі нейронної мережі, що робить її інтелектуальною. Проаналізувавши накопичені результати роботи, система обробки даних експертної системи за відомою методикою оцінки розраховує залишковий ресурс, на основі оцінки залишкового ресурсу, отримавши дані з бази даних (блок 5) і бази знань (блок 6), та на основі існуючого досвіду генерує рекомендації і здійснює підтримку ухвалення рішень щодо терміну експлуатації того або іншого виробу. Зберігання досвіду експертної системи здійснюється в базі даних і базі знань. Отримане рішення також прямує в базу знань, для подальшого зберігання. Таким чином, запропонований спосіб забезпечує: Високу точність розпізнавання зображення мікроструктури; Можливість отримання рекомендацій, щодо залишкового ресурсу; Високу достовірність отриманих характеристик металів і металопродукції; Високу швидкість проведення експерименту і низьку собівартість; Інтелектуальний аналіз отриманих результатів і накопичення отриманого досвіду з подальшим аналізом. Підписне Тираж 28 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601