Chương 1: Giới thiệu chung Chương 2: Hướng tiếp cận của luận văn Chương 3: Mô hình đề xuât Chương 4: Thực nghiệm mô hình nghiên cứu Chương 5: Kết luận và hướng phát triển Giới thiệu chung CHUONG 1. GIỚI THIỆU CHUNG 1. Giới thiệu chung Đánh giá và phân loại mối hàn thép là quá trình đánh igiá chất lượng của các mối hàn trong quá trình sản xuất kết cấu thép tiền chế trước khi chúng được lắp dựng tại công trường. Mối hàn được sử dụng dé liên kết các mảnh phôi thép lại với nhau nhằm đảm bảo tinh chắc chan và độ bền của kết cau thép.
Dé đảm bảo an toàn và chất lượng cho các sản phẩm thép tiền chế cần phải được kiêm tra, đánh giá và phát hiện các mối hàn bị lỗi hay không? Việc kiểm tra này được thực hiện bởi KTV hoặc chuyên gia kiểm định có kinh nghiệm và trình độ về công nghệ hàn trên vật liệu thép. Các phương pháp kiểm tra mối hàn thường được thực hiện bằng cách: quan sát bề mặt mối hàn, phủ hóa chất đề thuận tiện cho việc quan sat bề mặt mối hàn, tìm kiếm lỗi hoặc kiểm tra tính chất lý hóa kim tương của môi hàn dé kiếm tra độ bền độ tới hạn của kim tương. Tất cả các phương pháp kiểm tra mối hàn trên đều phải tuân thủ theo quy định của tiêu chuẩn Việt Nam (TCVN) về mối hản. Kết quả của báo cáo đánh giá chất lượng đều do KTV trực tiếp đánh giá trong qua trình sản xuất.
Kết quả đánh giá được ghi nhận lại dé chuyển cho bộ phận sản xuất đánh dấu những mối hàn lỗi và lên kế hoạch sửa chữa cấu kiện trước khi đưa ra công trường. Trong khi đó, thời hạn thông báo kết quả kiểm định mối hàn của các chuyên gia thường rất muộn hơn so với tiễn độ sản xuất (do được thực hiện trong phòng thí ` Š=. INCL qua đaäH H1 Bla C ua chuyên gia cũng chỉ được đánh giá chính xác dựa trên các mẫu mối hàn được cung cấp, không thể phản ánh đầy đủ cho tất cả các dạng mối hàn có trên sản phẩm thép tiền chế. Vì vậy, hầu hết các công ty sản xuất kết câu thép tiền chế hiện nay đều không thực hiện biện pháp đánh gia với sự hỗ trợ chuyên gia Trong sản xuất kết cầu thép hiện nay, việc phụ thuộc vào trình độ chuyên môn của KTV dé đánh giá chất lượng mối hàn gây ra rất nhiều bat lợi cho doanh nghiệp sản xuất thép tiền chế.
Lực lượng lao động có kinh nghiệm và chuyên môn về công nghệ hàn không nhiều, Chi phí trang bị máy móc và vật tư phụ trợ thường xuyên phải thay thế mua mới là một trong những nguyên nhân gây áp lực chỉ phí sản xuất của doanh nghiệp. Do vậy các công ty trong lĩnh vực sản xuất thép tiền chế đang rất cần có một CHUONG 1: Giới thiệu chung 4 ứng dụng có khả năng phân loại và đánh giá chất lượng của mối hàn trên các vật liệu thép dé tiết kiệm thời gian và chi phí, cải thiện hiệu suất và theo dõi hiệu quả quy trình sản xuất. Trên thực tế, mối hàn rất khó phát hiện dựa trên quan sát là do một SỐ nguyên nhân như: vị trí các mối hàn thường được đặt gần nhau, màu sắc kim tương gần cùng màu sắc với chỉ tiết, các vết hàn bị che khuất một phần do nằmở các vị trí khe hẹp hoặc một số chỉ tiết phôi thép che khuất mối hàn trong khung hình. Ngoài ra, số lượng mẫu dạng mối hàn cũng đa dạng, từ mối hàn đơn giản đến mối hàn phức tạp.
Do đó, việc phân loại phát hiện lỗi mối hàn trên vật liệu thép với độ chính xác cao trong xử lý bằng thị giác cũng là một thách thức lớn. Dé dao tạo một mô hình phân loại hình ảnh bằng phương pháp học sâu thì tập dữ liệu đầu vào đủ lớn đóng vai trò quan trọng quyết định độ chính xác của tập dữ liệu đầu ra. Tập dữ liệu phải đủ đại diện để mô hình khái quát hóa và phân loại chính xác các mối hàn trong tình huống thực tế. Ngoài ra, khi đào tạo các bộ phân loại cho các tập dữ liệu lớn, Độ chính xác nhận dang sẽ gia tăng lén do các thuật toán có nhiều thông tin đặc trưng hơn.
Bên cạnh đó, dé giai quyét duge bai toan phan loai lỗi mối han dựa trên hình ảnh cần phải áp dụng các phương pháp học sâu dé các thuật toán học sâu có thể xác định các điểm đặc trưng một cách tốt hơn, từ đó cải thiện và phát triển ứng dụng cho mô hình phân loại mối hàn với độ hội tụ tốt hơn. Việc thu thập sỐ lượng lớn ảnh mối hàn là cực kỳ quan trọng dé sử dụng cho mục đích phân loại mối hàn hiệu quả cân có một tập dữ liệu da dạng và đủ lớn chứa các hình ảnh môi hàn ở nhiều góc độ, điều kiện ánh sáng và các dạng mối hàn khác nhau. Khi đào tạo mô hình phân loại hình ảnh cho bộ dữ liệu lớn trên một máy tính sẽ mat thời gian rất lâu, thậm chí máy tính không thé thực hiện đào tạo khi tài nguyên trên một máy tinh không thé đáp ứng. Hơn nữa, khi mô hình hoc máy có độ phức tap máy tính cần nhiều tài nguyên tính toán hơn, khi đó cần phải thực hiện phương pháp đào tạo khác nhằm đảo bảo mô hình được đào tạo thành công.
Phương pháp đào tạo song song phân tán dữ liệu ra đời nhằm giải quyết các vẫn đề khó khăn nêu trên. Phương pháp đào tạo song song phân tán dữ liệu có thể giúp CHUONG 1: Giới thiệu chung 5 tăng tốc độ và hiệu quả đào tạo bằng cách phân tán dữ liệu trên nhiều máy tính dé cùng tính toán đào tạo đồng thời. Tính cấp thiết của đề tài : M©› omtình ứng2g dụng phân loại môi hàn một các cần thiết cho các doanh nghiệp sản xuất thép tiền chế. Phuong pháp đánh giá va phan loại mối hàn truyền thống còn nhiều hạn chế ảnh hưởng đến quá trình sản xuất, chất lượng và giá thành.
Vì vậy, việc sử dụng mô hình phân loại mối hàn tự động là một giải pháp hữu ich cho các công ty sản xuất thép tiền chế. : Mô hình phân loại mối hàn thép tự động mang lại nhiều ưu điểm. Đầu tiên, nó cải thiện hiệu quả quá trình kiểm tra đánh giá, đảm bảo sản xuất hiệu quả. Thay vì dựa vào đánh giá chủ quan của con người, mô hình sử dụng các thuật toán và dữ liệu đã Thêm vào đó, mô hình sẽ cung cấp thông tin đáng tin cậy hơn so sới thông tin của KTV.
Kết quả mà mô hình đưa ra dựa trên dữ liệu dao tạo và các quy tắc phân loại đã được xác định trước, giúp giảm thiểu sự thiếu xót trong quá trình kiểm tra phân loại. Điều này đảm bảo các thông tin về chất lượng mối hàn là đáng tin cậy, nhà quản lý sản xuất sẽ dé dang đưa ra quyết định kế hoạch sửa chữa mối hàn lỗi. Với nhu cầu trong thực tế sản xuất nơi công ty của tác giả đang làm việc, tác giả tiến hành một nghiên cứu về mô hình phân loại mối hàn bằng công nghệ xử lý dữ liệu lớn nhằm tìm ra giải pháp thay thế con người trong công tác kiểm tra chất lượng mối han. Mục tiêu nghiên cứu 1.
Mục tiêu tổng quát Nghiên cứu đào tạo mô hình phân loại mỗi hàn sử dụng công nghệ xử lý dữ liệu lớn thay thế các phương pháp kiểm tra mối hàn truyền thống trong lĩnh vực sản xuất thép tiền chế. Mục tiêu cụ thể: CHUONG 1: Giới thiệu chung 6 Mục tiêu cụ thê của đề tài nghiên cứu đào tạo một mô hình phân loại hình ảnh các dạng mối hàn là: — Thu thập và tiền xử lý bộ dữ liệu các dạng mối hàn được thực hiện bởi các máy hàn sử dụng điện, sử dụng øas, và laser. — Tìm hiểu các mô hình phân loại hình ảnh hiện tại bằng cách sử dụng các kỹ thuật đào tạo song song phân tán dữ liệu và các kỹ thuật học chuyền giao từ các mô hình mạng học sâu được đảo tạo trước. — Tim hiểu các phương pháp đánh giá, điều chỉnh mô hình để có phương pháp đào tạo mô hình tốt nhất.
| — Xây dựng mô hình ứng dụng tự động kiểm tra chất lượng mối và thay thé con người trong quy trình sản xuất thép tiền chế. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Chủ đề của nghiên cứu này là phân loại các mối hàn được tạo ra bởi các máy hàn sử dụng điện, sử dụng laser, và máy hàn khí trên các phôi thép có độ dày từ 3mm đến 21 mm. Phạm vi nghiên cứu của dé tai này bao gồm: Pham vi về không gian: Nghiên cứu xây dựng mô hình ứng dụng phân loại mối hàn tại các công ty sản xuất thép tiền chế trên địa bàn TP. Phạm vi về thời gian: Thời gian thực hiện đề tài nghiên cứu 15/2/2023 đến 15/6/2023.
Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu Tự động phân loại mối hàn thép đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm tra chất lượng sản pham nhằm đảm bảo an toàn trong qua trình thi công lắp dựng va an toàn cho người sử dung. Hơn nữa, dé tài này còn có ý nghĩa:khoa học quan trọng trong việc ứng dụng các mô hình học máy dé xử lý lượng lớn đữ liệu trong việc tao ra ứng dụng kiểm tra chất lượng kết câu thép sản phâm trong lĩnh vực sản xuất thép. Ngoài ra, nghiên cứu này còn đề xuất một công nghệ mới trong lĩnh vực chế tạo kết câu thép. CHUONG 1: Giới thiệu chung 1.
Công nghệ hàn thép Kỹ thuật hàn nối hai hay nhiều phôi kim loại lại bằng cách nung chảy một số hoặc toàn bộ bề mặt phôi thép dé tạo ra mối nối. Có nhiều phương pháp hàn khác nhau như hàn hồ quang, hàn laze, hàn gas, hàn dưới lớp bột thuốc. Mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm của nó. Hàn điện là phương pháp có chi phí rẻ nhất và dé dàng nhất, nhưng trong quá trình han dé tạo ra mối hàn lỗi nhất.
Phương pháp hàn laser tạo ra méihan dep đều va có độ chính xác cao nhất, nhưng chỉ phí cao hơn so với phương pháp khác. Việc đánh giá chất lượng mối hàn hiện nay ở các công ty sản xuất thép thường được thực hiện bằng phương pháp kiểm tra đánh giá bề mặt mối hàn.