مصطفی شورگشتی - دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه غیرانتفاعی سبحان نیشابور
محمد کمالی مقدم - استادیار دانشگاه فناوری های نوین سبزوار

کنترل کیفیت محصولات نوردی شامل سایزهای مختلف میلگرد، نبشی و... یکی از مهم ترین فعالیت ها در فرایند تولید می باشد که هر گونه خطای تشخیص کیفیت محصول می تواند منجر به هزینه های مالی و انسانی بالایی در سطح کلان جامعه گردد. از این رو، بازرسان کیفی مستقر در خط تولید از ابتدا با بازرسی و نمونه برداری از محموله شمش ورودی و تایید آن با توجه به آنالیز ارائه شده و مطابقت با استاندارد مربوطه اقدام نموده و پس از آن در طول تولید بازرسان به طور مداوم و با روش های نمونه گیری تعریف شده منطبق با استاندارد، اقدام به بازرسی وکنترل مرحله به مرحله محصول از لحاظ ظاهری و انطباق با استاندارد و نیز آزمایش نمونه ها از نظر استحکام پذیر کنترل فرآیند تولید می نمایند. فعالیت بازرسی محصولات نوردی در فرایند تولید همواره زمان بر بوده و با هزینه های بالا همراه می باشد. بنابراین استفاده از یک سیستم خبره که بر اساس دانش اطلاعات وضعیت محصولات نوردی پیشین آموزش دیده است، علاوه بر کاهش دخالت انسان و خطاهای چشمی می تواند کاهش چشمگیری بر هزینه های تمام شده داشته و سرعت تشخیص استاندارد بودن محصولات نوردی را افزایش دهد. بنابراین ما در این تحقیق بر ارایه سیستم خبره به منظور تشخیص استاندارد بودن محصولات نوردی در فولاد خراسان تمرکز می کنیم و بر این اساس روشی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی ارایه می دهیم. پس از اجرای روش پیشنهادی بر روی داده های واقعی حاصل از 2 سال داده های مربوط به آنالیز محصولات نوردی فولاد خراسان، سیستم خبره پیشنهادی با دقت 92 % قادر به تشخیص استاندارد بودن می باشد که این عملکرد روش پیشنهادی را اثبات می کند.

سیستم های خبره، تشخیص استاندارد بودن محصول، شبکه عصبی مصنوعی و صنعت فولاد