Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Recognizing steel plate side edge shape automatically using classification and regression models

Siirtola, Pekka; Tamminen, Satu; Ferreira, Eija; Tiensuu, Henna; Prokkola, Elina; Röning, Juha (2018-12-19)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe202003107725.pdf (309.6Kt)
nbnfi-fe202003107725_meta.xml (42.64Kt)
nbnfi-fe202003107725_solr.xml (30.69Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.3384/ecp17142503

Siirtola, Pekka
Tamminen, Satu
Ferreira, Eija
Tiensuu, Henna
Prokkola, Elina
Röning, Juha
Linköping University Electronic Press
19.12.2018

Siirtola, P., Tamminen, S., Ferreira, E., Tiensuu, H., Prokkola, E., & Röning, J. (2018, December 19). Recognizing Steel Plate Side Edge Shape automatically using Classi?cation and Regression Models. Proceedings of The 9th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, EUROSIM 2016, The 57th SIMS Conference on Simulation and Modelling SIMS 2016. Proceedings of The 9th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, EUROSIM 2016, The 57th SIMS Conference on Simulation and Modelling SIMS 2016. https://doi.org/10.3384/ecp17142503

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© The Authors 2018.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.3384/ecp17142503
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe202003107725
Tiivistelmä

Abstract

In the steel plate production process it is important to minimize the wastage piece produced when cutting a mother steel plate to the size ordered by a customer. In this study, we build classi?cation and regression models to recognize the steel plate side edge shape, if it is curved or not and the amount of curvature. This is done based on time series data collected at the manufacturing line. In addition, this information needs to be presented in a way that enables fast analysis and long-term statistical monitoring. It can then be used to tune the parameters of the manufacturing process so that optimal curvature can be found and the size of the wastage piece can be reduced. The results show that using the classi?cation and linear regression methods, the side edge shape can be recognized reliably and the amount of curvature can be estimated with high accuracy as well.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [37744]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen