特開 2024-48980 プログラム、情報処理装置、情報処理方法、学習モデルの生成方法、および溶鋼処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024048980

(43)【公開日】2024-04-09

(54)【発明の名称】プログラム、情報処理装置、情報処理方法、学習モデルの生成方法、および溶鋼処理方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 33/205 20190101AFI20240402BHJP

【ＦＩ】

G01N33/205 100

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022155187

(22)【出願日】2022-09-28

(71)【出願人】

【識別番号】320005154

【氏名又は名称】日本製鋼所Ｍ＆Ｅ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】曽和 貴史

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 忠

(72)【発明者】

【氏名】関 佑太

【テーマコード（参考）】

2G055

【Ｆターム（参考）】

2G055AA22

2G055BA01

2G055CA25

2G055EA08

2G055FA02

(57)【要約】

【課題】溶鋼中の酸素量を推定するプログラム等を提供すること。
【解決手段】プログラムは、溶鋼上に浮遊するスラグの画像データを取得し、スラグの画像データを入力した場合に溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報を出力する学習モデルに、取得した画像データを入力して酸素量情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。好適には、画像データはＨＳＶ形式であり、プログラムはＨＳＶ形式の画像データを取得し、取得されたＨＳＶ形式の画像データを前記学習モデルに入力する処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

溶鋼上に浮遊するスラグの画像データを取得し、
スラグの画像データを入力した場合に溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報を出力する学習モデルに、取得した画像データを入力して酸素量情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

【請求項2】

前記画像データはＨＳＶ形式であり、
ＨＳＶ形式の画像データを取得し、
取得されたＨＳＶ形式の画像データを前記学習モデルに入力する
請求項１に記載のプログラム。

【請求項3】

前記学習モデルは溶鋼中の酸素量を出力する
請求項１または請求項２に記載のプログラム。

【請求項4】

前記酸素量が所定値以下であるか否かを判定する
請求項３に記載のプログラム。

【請求項5】

前記酸素量情報は、第１時点における溶鋼内の第１酸素量と、第２時点における溶鋼内の第２酸素量とを含み、
前記第１酸素量が第１設定値以下であるか否かを判定し、
前記第２酸素量が第２設定値以下であるか否かを判定する
請求項１に記載のプログラム。

【請求項6】

制御部を備える情報処理装置において、
前記制御部は、
溶鋼上に浮遊するスラグの画像データを取得し、スラグの画像データを入力した場合に溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報を出力するよう学習された学習モデルに、取得した画像データを入力して酸素量情報を出力する
情報処理装置。

【請求項7】

コンピュータが、
溶鋼上に浮遊するスラグの画像データを取得し、スラグの画像データを入力した場合に溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報を出力する学習モデルに、取得した画像データを入力して酸素量情報を出力する
情報処理方法。

【請求項8】

溶鋼上に浮遊するスラグの画像データと、溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報とを関連付けた訓練データを取得し、
前記訓練データに基づき、スラグの画像データを入力した場合に溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報を出力する学習モデルを生成する
学習モデルの生成方法。

【請求項9】

溶鋼を還元精錬する際、第１時点の溶鋼上に浮遊する第１スラグをサンプリングし、
サンプリングされた第１スラグの第１画像データを取得し、
該第１画像データを、スラグの画像データを入力した場合に溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報を出力する学習モデルに入力し、
前記学習モデルから出力された前記第１スラグの酸素量に関する酸素量情報が所定条件を満たす場合に、雰囲気を減圧する真空処理に移行し、
真空処理後、第２時点の溶鋼上に浮遊する第２スラグをサンプリングし、
サンプリングされた第２スラグの第２画像データを取得し、
該第２画像データを前記学習モデルに入力し、
前記学習モデルから出力された前記第２スラグの酸素量に関する酸素量情報が所定条件を満たす場合に、鋳込み処理に移行する
溶鋼処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プログラム、情報処理装置、情報処理方法、学習モデルの生成方法、および溶鋼処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

製鋼工場で実施される作業を支援する技術が開示されている。たとえば、底吹き転炉の炉底に設置される羽口の健全性評価をおこなう画像処理の技術が開示されている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１７－１７９５９８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、特許文献１に開示された技術は、羽口の健全性を評価するにとどまり、溶鋼中の酸素量を推定するには至っていない。

【0005】

一つの側面では、溶鋼中の酸素量を推定するプログラム等を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一つの側面に係るプログラムは、溶鋼上に浮遊するスラグをサンプリングし、その画像データを取得し、スラグの画像データを入力した場合に溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報を出力する学習モデルに、取得した画像データを入力して酸素量情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0007】

一つの側面では、溶鋼中の酸素量を推定するプログラム等を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】溶鋼処理の工程を示す模式図である。

【図2】酸素量推定システムの構成例を示す模式図である。

【図3】情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図4】撮像装置の構成例を示すブロック図である。

【図5】スラグＤＢのデータレイアウトを示す説明図である。

【図6】訓練データＤＢのデータレイアウトを示す説明図である。

【図7】学習モデルの構成例を示す模式図である。

【図8】学習モデルの生成処理手順を示すフローチャートである。

【図9】情報処理装置が表示する結果画面の一例である。

【図10】情報処理装置が実行するプログラムの処理手順を示すフローチャートである。

【図11】情報処理装置が実行するプログラムの処理手順を示すフローチャートである。

【図12】溶鋼処理方法を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

本実施の形態では、溶鋼上に浮遊するスラグから溶鋼中の酸素量を推定する酸素量推定システムについて説明する。

【0010】

図１は、溶鋼処理の工程を示す模式図である。

【0011】

取鍋５０は、高温の溶鋼を流し入れるための容器である。取鍋５０の溶鋼の上には、スラグが浮遊している。溶鋼およびスラグのサンプルを採取する治具および方法は特に限定するものではないが、一例としては、サンプリング棒６０は先端が柄杓（ヒシャク）状になっており、溶鋼のサンプルを採取する際は、柄杓部分に溶鋼を入れて掬いあげて採取し、スラグのサンプルを採取する際は、サンプリング棒６０の表面にスラグを付着させて採取する。取鍋５０には、上下動する三相電極７０が備えられている。三相電極７０は、アークによる電気エネルギーで溶鋼を加熱する。

【0012】

電気炉４０で鉄スクラップを溶解してできた溶鋼は、酸化精錬による脱燐後に取鍋５０へ移される（図１Ａの工程１）。その後、取鍋５０内の溶鋼に対して、還元精錬（図１Ｂの工程２－１）・真空処理（図１Ｃの工程２－２）・成分調整（図１Ｂの工程２－３）を施してから、鋳込み処理へと移行する。

【0013】

図１Ａは、工程１の酸化精錬を示す模式図である。電気炉４０では、主原料の鉄スクラップを電気エネルギーで加熱および溶解した後、溶鋼中に酸素を吹き込み、鋼に不要な成分を酸化および除去する。この工程を酸化精錬といい、酸化精錬時に生成されるスラグを「酸化スラグ」と呼ぶ。

【0014】

図１Ｂは、工程２－１の還元精錬または工程２－３の成分調整を示す模式図である。酸化精錬の後、取鍋５０にて、溶鋼中の酸素および硫黄を除去する。この工程を還元精錬といい、還元精錬時に生成されるスラグを「還元スラグ」と呼ぶ。本明細書では、便宜上、「還元スラグ」を単に「スラグ」という。

【0015】

真空処理の前後（工程２－１および工程２－３）において、作業者は、溶鋼上に浮遊するスラグをサンプリング棒６０でサンプリングする。真空処理の前にスラグをサンプリングする場合を第１時点、真空処理の後にスラグをサンプリングする場合を第２時点という。

【0016】

図１Ｃは、工程２－２の真空処理を示す模式図である。還元精錬で溶鋼中の酸素量をある程度まで低下させた後、さらに溶鋼中の酸素量を低下させるべく、雰囲気を減圧する真空処理の工程に移る。真空処理を終えたら、溶鋼内の化学組成を目標範囲に調整する成分調整を施す。その次に、所定の器に溶鋼を注いで鋼の塊を製造する鋳込み処理をおこなう。

【0017】

高品質の鉄鋼製品を製造するためには、上記の製鋼工程において、溶鋼中の酸素量を適切に制御することが求められる。この要求に対して製鋼工場の作業者は、溶鋼上に浮遊するスラグをサンプリングし、その色を目視することで溶鋼中の酸素量を推定している。スラグはそれぞれの工程において様々な化学反応を起こしており、各種酸化物の化学組成に基づく色を示す。作業者はスラグの色変化をとらえて溶鋼中の酸素量を推定する。

【0018】

現状、熟練の作業者がスラグを目視することで溶鋼中の酸素量を推定し、製鋼工程を管理している。しかし、人間の判断にはバラつきがあり、鉄鋼製品の品質を一定に保つことは難しい。

【0019】

そこで、機械学習を用いた本システムにより、溶鋼中の酸素量を精確に推定して作業者の判断を支援する。これにより、作業者の熟練度に関わらず、高品質な鉄鋼製品を製造することが可能となる。さらに、本システムが作業効率を向上させることで、製鋼工程での電力使用量が減少するとともに、溶鋼を保持する耐火物（取鍋５０等）の損耗を抑制することができる。

【0020】

図２は、酸素量推定システムの構成例を示す模式図である。本システムは、作業者が操作および管理する情報処理装置１０および撮像装置２０を含む。情報処理装置１０および撮像装置２０は、通信ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。

【0021】

情報処理装置１０は、本システムを提供するパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、またはスマートフォン等の情報機器である。本実施の形態では、一つのコンピュータが処理をおこなうものとして説明するが、複数のコンピュータが分散して処理をおこなってもよい。また、情報処理装置１０が実行する一部の処理をクラウド上のサーバコンピュータが実行してもよい。

【0022】

撮像装置２０は、作業者によってサンプリングされたスラグを撮像するカメラである。撮像装置２０は、撮像したスラグの画像データ（以下、スラグ画像という）を情報処理装置１０に送信する。なお、情報処理装置１０に内蔵されたカメラを用いてスラグ画像を取得してもよい。

【0023】

図３は、情報処理装置１０の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、補助記憶部１４、表示部１５、および入力部１６を含む。

【0024】

制御部１１は一または複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）もしくは量子プロセッサ等のプロセッサであり、種々の情報処理を実行する。

【0025】

主記憶部１２はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）またはＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の一時記憶領域であり、制御部１１が処理を実行するうえで必要なデータを一時的に記憶する。

【0026】

通信部１３は、インターネットまたはＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＷに接続するための通信インタフェースである。

【0027】

補助記憶部１４は、ＳＳＤ（Solid State Drive）またはＨＤＤ（Hard Disk Drive）等のメモリである。補助記憶部１４は、情報処理装置１０に処理を実行させるプログラム（プログラム製品）１４０、スラグＤＢ（data base）１４１、学習モデル１４２、訓練データＤＢ１４３、およびその他のデータを記憶している。

【0028】

補助記憶部１４は、溶鋼中の酸素量を推定する学習モデル１４２を記憶する。補助記憶部１４は、学習モデル１４２について、ニューラルネットワークの構成情報ならびに各ニューロンの係数および閾値等を含むデータを記憶する。本実施の形態では、情報処理装置１０が学習モデル１４２を学習する場合を説明するが、他のコンピュータが学習モデル１４２を学習してもよい。その後、学習モデル１４２を情報処理装置１０へデプロイする。

【0029】

なお、本実施の形態では、情報処理装置１０内の学習モデル１４２を用いて推論する例を示すが、これに限るものではない。サーバコンピュータ（図示省略）に学習モデル１４２を記憶しておき、情報処理装置１０からスラグ画像をサーバコンピュータに送信し、サーバコンピュータが学習モデル１４２による推論結果を情報処理装置１０に送信する形態であってもよい。

【0030】

訓練データＤＢ１４３は、学習モデル１４２の生成処理に用いる訓練データを記憶する。訓練データは、たとえば学習モデル１４２の入力情報と出力情報とを対応付けたデータである。本実施の形態では、入力情報が溶鋼内のスラグの画像データであり、出力情報が溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報である。以下、簡単に「溶鋼上に浮遊するスラグの画像データ」を「スラグ画像」といい、「溶鋼中の酸素量に関する酸素量情報」を「酸素量情報」という。また、学習モデル１４２が出力する酸素量情報には、後述する第１酸素量情報および第２酸素量情報が含まれる。

【0031】

なお、情報処理装置１０は可搬型記憶媒体１０ａを読み取る読取部を備え、可搬型記憶媒体１０ａからプログラム１４０を読み込んでもよい。また、情報処理装置１０は、通信ネットワークＮＷを介して他のコンピュータからプログラム１４０をダウンロードしてもよい。

【0032】

表示部１５は液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示画面であり、画像を表示する。表示部１５は、たとえば後述する、学習モデル１４２が出力する結果画面を表示する。

【0033】

入力部１６はタッチパネルまたは機械式操作ボタン等の入力インタフェースであり、監査人から操作入力を受け付ける。入力部１６は、作業者の音声指令を収集するマイクロフォンであってもよい。

【0034】

図４は、撮像装置２０の構成例を示すブロック図である。撮像装置２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、および撮像部２４を含む。

【0035】

制御部２１は一または二以上のＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、もしくは量子プロセッサ等のプロセッサであり、種々の情報処理を実行する。

【0036】

記憶部２２はＳＲＡＭまたはＤＲＡＭ等の一時記憶領域であり、制御部２１が処理を実行するうえで必要なデータを一時的に記憶する。

【0037】

通信部２３は、インターネットまたはＬＡＮ等の通信ネットワークＮＷに接続するための通信インタフェースである。

【0038】

撮像部２４はＣＣＤ（Charge-Coupled Device）センサまたはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ等の撮像素子を備えたカメラであり、画像を撮像する。

【0039】

図５は、スラグＤＢ１４１のデータレイアウトを示す説明図である。スラグＤＢ１４１は、スラグＩＤ（identifier）、スラグ画像、酸素量情報、スラグ採取時刻、および工程番号のフィールドを記憶するＤＢである。

【0040】

スラグＩＤフィールドには、スラグを識別するための識別情報（以下、スラグＩＤという）が記憶される。スラグ画像フィールドには、撮像装置２０が取得したスラグ画像がＨＳＶ形式で記憶される。スラグ画像の保存形式は、酸素量の推定精度を高める上ではＨＳＶが好ましいが、ＲＧＢ、ＣＭＹ、ＣＭＹＫ、ＨＳＬ、またはＹＵＶ等の形式でもよい。また、スラグ画像は、白黒または赤外線カメラにより撮像された画像でもよい。

【0041】

酸素量情報フィールドには、学習モデルが出力した酸素量情報が記憶される。酸素量情報は、たとえば、溶鋼中の酸素量または溶鋼中の酸素レベル等の、溶鋼中の酸素量に関する情報である。スラグ採取時刻フィールドには、該当するスラグをサンプリングした時刻が記憶される。工程番号フィールドには、スラグをサンプリングした際の工程番号（たとえば工程２－１または工程２－３）が記憶される。

【0042】

図６は、訓練データＤＢ１４３のデータレイアウトを示す説明図である。訓練データＤＢ１４３は、スラグ画像および酸素量を関連付けて記憶する。

【0043】

スラグ画像フィールドには、撮像装置２０が取得したスラグ画像がＨＳＶ形式で記憶される。スラグ画像の保存形式は、ＲＧＢ形式でもよいが、酸素量の推定精度を高める上ではＨＳＶ形式が好ましい。学習モデル１４２にＲＧＢ形式のスラグ画像を入力しても、スラグの色変化はＧ値を中心にして生じており、推定精度が不十分になるためである。本実施の形態において「スラグ画像」というときは、ＨＳＶ形式であるものとする。酸素量フィールドには、ＪＩＳ（Japanese Industrial Standards）に規定されている方法（Ｇ１２３９：２０１４）で測定した溶鋼中の酸素量が記憶される。

【0044】

以下、本システムの詳細について説明する。

【0045】

図７は、学習モデル１４２の構成例を示す模式図である。

【0046】

情報処理装置１０は、訓練データＤＢ１４３に記憶された複数の訓練データセットを用いて学習モデル１４２を生成する。学習モデル１４２は、たとえば深層学習によって生成されるニューラルネットワークモデルであるＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＤＮＮ（Deep Neural Network）、またはＲＮＮ（Recurrent Neural Network）で構成される。具体的には、学習モデル１４２は、複数のニューロンが相互に結合した構造をなしている。ニューロンは複数の入力に対して演算をおこない、演算結果として一つの値を出力する素子である。ニューロンは、演算に用いられる重み付けの係数および閾値等の情報を有している。

【0047】

学習モデル１４２は、一または二以上のデータの入力を受け付ける入力層と、入力層にて受け付けたデータに対して演算処理をおこなう中間層と、中間層の演算結果を集約して一または二以上の値を出力する出力層とを備える。図７に示すように、本実施の形態では、スラグ画像が入力され、酸素量に関する酸素量情報が出力される。

【0048】

本実施の形態では、図９で詳述するように、学習モデル１４２は所定の数値（たとえば５０ｐｐｍ）を出力する。その他、学習モデル１４２が酸素量情報を出力する際は、レベル１からレベル５までのように酸素量を分類して出力するか、または、所定の酸素量より高いか低いかの２値で出力してもよい。

【0049】

情報処理装置１０はスラグ画像を学習モデル１４２に入力し、酸素量情報を出力データとして取得する。情報処理装置１０は、学習モデル１４２から出力された酸素量に関する酸素量情報を、ＪＩＳに規定されている方法で測定した溶鋼中の酸素量と比較する。情報処理装置１０は、酸素量に関する酸素量情報とＪＩＳによる酸素量の測定値とに差異が生じなくなるように、たとえば誤差逆伝播法（Backpropagation）を用いてニューロン間の重みを更新する。そして、情報処理装置１０は溶鋼中の酸素量を推定する最終的な学習モデル１４２を生成する。

【0050】

なお、学習モデル１４２はニューラルネットワークの他に、トランスフォーマ、Ｕ－Ｎｅｔ、オートエンコーダ、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、またはＳＶＭ（Support Vector Machine）等のアルゴリズムを用いて構成されてもよく、複数のアルゴリズムを組み合わせて構成されてもよい。

【0051】

図８は、学習モデル１４２の生成処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１０の制御部１１は、プログラム１４０に基づき以下の処理を実行する。

【0052】

作業者がスラグをサンプリングする。作業者は、撮像装置２０を用いてスラグを撮像する。制御部１１は、撮像装置２０が撮像したスラグ画像を取得して訓練データＤＢ１４３に記憶する（ステップＳ１０１）。

【0053】

作業者は、ＪＩＳ規格により定められた方法により溶鋼中の酸素量を測定する。作業者は、情報処理装置１０の入力部１６を通じて測定した酸素量を入力する。制御部１１は、入力を受け付けた酸素量をスラグ画像に対応付けて訓練データＤＢ１４３に記憶する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１およびステップＳ１０２において、スラグ画像が入力データであり、酸素量が出力データである。

【0054】

制御部１１は、多数のスラグについて同様の処理をおこない、複数の訓練データセットを訓練データＤＢ１４３に記憶する（ステップＳ１０３）。制御部１１は、訓練データセットを用いて学習モデル１４２を生成する（ステップＳ１０４）。制御部１１は、一連の処理を終了する。

【0055】

次に、作業者が本システムを利用して溶鋼処理をおこなう場合を説明する。

【0056】

作業者は、図１Ｂに示した工程２－１および工程２－３において、スラグをサンプリングし、撮像装置２０を用いてスラグを撮像する。撮像装置２０は、撮像したスラグ画像を情報処理装置１０に送信する。情報処理装置１０は、送信されたスラグ画像を受信する。情報処理装置１０は、スラグ画像を学習モデル１４２に入力して酸素量情報を取得する。情報処理装置１０は、取得した酸素量情報をスラグ画像と対応させてスラグＤＢ１４１に記憶する。

【0057】

さらに作業者は、サンプリングしたスラグの採取時刻および工程番号を情報処理装置１０の入力部１６を通じて入力する。情報処理装置１０は、スラグ画像、酸素量情報、採取時刻、および工程番号を対応付けてスラグＤＢ１４１に記憶する。

【0058】

図１Ｂにて説明したように、真空処理の前にスラグをサンプリングする場合を第１時点、真空処理の後にスラグをサンプリングする場合を第２時点という。第１酸素量情報（第１酸素量）は、第１時点における第１スラグをサンプリングし、第１スラグの第１画像データ（以下、第１スラグ画像）を学習モデル１４２に入力することで取得される。同様に、第２酸素量情報（第２酸素量）は、第２時点における第２スラグをサンプリングし、第２スラグの第２画像データ（以下、第２スラグ画像）を学習モデル１４２に入力することで取得される。

【0059】

本実施の形態では、一回のサンプリングで得られた一枚のスラグ画像を入力する場合を説明するが、複数回のサンプリングで得られた平均のスラグ画像を入力してもよい。その場合、複数枚あるスラグ画像の平均ＨＳＶ値を求める前処理をおこなった後に、学習モデル１４２に平均のスラグ画像を入力する。

【0060】

図９は、情報処理装置１０が表示する結果画面の一例である。図９に示すように、情報処理装置１０の表示部１５は、第１酸素量および第２酸素量を対比して表示してもよい。また、第１酸素量および第２酸素量を対比させて表示する代わりに、情報処理装置１０はそれぞれの酸素量を個別表示させてもよい。

【0061】

以下、情報処理装置１０が第１酸素量および第２酸素量を対比して表示する例を説明する。

【0062】

作業者は、作業中に結果画面を確認しながら、第１酸素量を真空処理に移行するか否かの判断材料とし、第２酸素量を鋳込み処理に移行するか否かの判断材料とする。作業者は、第１酸素量およびその他条件が所定条件を満たす場合に真空処理に移行し、第２酸素量およびその他条件が所定条件を満たす場合に鋳込み処理に移行する。

【0063】

以下、それぞれの「所定条件」を「溶鋼中の酸素量が所定値以下である場合」として説明するが、これに限定されない。この他、「所定条件」を「溶鋼中の酸素量が所定レベルである場合」としてもよい。

【0064】

作業者は真空処理を開始するのが妥当であるか否か、溶鋼中の酸素量に関して判断する場合、第１酸素量が所定の数値以下であれば真空処理に移行し、所定の数値より高ければ真空処理には移行しない。真空処理に移行しない場合、作業者は還元精錬をおこない溶鋼中の酸素量を下げる。その後、情報処理装置１０は、再サンプリングにより得られた第１スラグ画像を学習モデル１４２に入力して、第１酸素量を取得する。

【0065】

真空処理後、作業者が鋳込み処理に移行するのが妥当であるか否かを判断する場合には、第２酸素量が所定の数値以下であれば鋳込み処理に移行し、所定の数値より高ければ真空処理を再度実行する。真空処理が再度実行された場合、情報処理装置１０は、再サンプリングにより得られた第２スラグ画像を学習モデル１４２に入力して、第２酸素量を取得する。

【0066】

上記工程の所定の数値（単位はｐｐｍ）は、作業者が設定変更することができる。具体的には、作業者は、通知画面の下部にある入力ボタン１７を通じて、所定の数値をそれぞれ入力する。情報処理装置１０は第１酸素量の設定値（以下、第１設定値）および第２酸素量の設定値（以下、第２設定値）の入力を受け付け、第１設定値および第２設定値として記憶する。情報処理装置１０は、図９に示す第１酸素量の設定欄１１０および第２酸素量の設定欄２１０に各設定値を表示する。

【0067】

なお、作業者が目的の酸素量を鉄鋼製品ごとに設定してもよい。その場合、情報処理装置１０は、第１設定値および第２設定値を受け付け、鉄鋼製品に対応させて補助記憶部１４に記憶する。これにより、目的の鉄鋼製品に応じた酸素量の制御をおこなうことができ、高品質な鉄鋼製品を製造することができる。

【0068】

情報処理装置１０は、スラグＤＢ１４１からスラグ採取時刻を検索して、スラグ画像、酸素量情報、および工程番号を読み出す。情報処理装置１０は、図９に示すように、工程番号ごとに、スラグ採取時刻に対応するスラグ画像および各酸素量を対比して表示する。具体的には、情報処理装置１０は、真空処理前の工程（工程２－１）にあたるスラグ画像および第１酸素量を第１領域１００に表示し、真空処理後の工程（工程２－３）にあたるスラグ画像および第２酸素量を第２領域２００に表示する。さらに情報処理装置１０は、スラグ採取時刻をそれぞれのスラグ画像上に重畳表示する。作業者は表示部１５に表示された表示内容を確認して、次の工程に移行するか否かを判断する。

【0069】

たとえば、図９に示すように、第１領域１００には、第１スラグ画像、第１酸素量（５０ｐｐｍ）、および第１設定値（５５ｐｐｍ）が表示されている。学習モデル１４２は、第１スラグ画像が入力されると第１酸素量を出力する。情報処理装置１０は、第１酸素量を取得し、補助記憶部１４に記憶された第１設定値と比較する。情報処理装置１０は、第１酸素量が第１設定値以下である場合には、真空処理に移行してよいと判定する。

【0070】

このとき、図示は省略するが、情報処理装置１０は表示部１５に所定のポップアップ画面を表示する。このポップアップ画面には、溶鋼中の酸素量が所定値以下であることを通知するため、「所定値以下のため真空処理へ移行可」等のメッセージが表示される。作業者はこのメッセージを確認して、真空処理に移行する。なお、ポップアップ画面による通知のほか、音声アラートにより作業者に通知してもよい。

【0071】

たとえば、図９に示すように、第２領域２００には、第２スラグ画像、第２酸素量（３０ｐｐｍ）、および第２設定値（２０ｐｐｍ）が表示されている。学習モデル１４２は、第２スラグ画像が入力されると第２酸素量を出力する。情報処理装置１０は、第２酸素量を取得し、補助記憶部１４に記憶された第２設定値と比較する。情報処理装置１０は、第２酸素量が第２設定値より高い場合には、鋳込み処理に移行してはいけないと判定する。

【0072】

このとき、図示は省略するが、情報処理装置１０は表示部１５に所定のポップアップ画面を表示する。このポップアップ画面には、溶鋼中の酸素量が所定値以下ではないことを通知するため、「所定値以下ではないため鋳込み処理へ移行不可」等のメッセージが表示される。作業者はこのメッセージを確認して、真空処理を再度実行する。

【0073】

以上のように、情報処理装置１０が真空処理の前後における第１酸素量および第２酸素量を各設定値と比較することで、再現性よく製鋼工程を管理することができる。

【0074】

なお、「所定値以下か否か」のような２段階の出力のほかに、酸素量レベルとして、適正レベル、許容レベル、不可レベル、のように、学習モデル１４２の出力に基づいて多段階で酸素量情報を出力してもよい。

【0075】

また、情報処理装置１０は、第１酸素量および第２酸素量をそれぞれグラフ上にプロットして、縦軸を酸素量、横軸を時間とする折れ線グラフのように表示してもよい。これにより作業者は、溶鋼中の酸素量の時間変化を視覚的に把握することができる。

【0076】

なお、情報処理装置１０が表示する酸素量情報は、溶鋼中の酸素量の推定値に限定されず、学習モデル１４２が酸素量を推定する際に特徴部分として参照した画像領域を表示してもよい。その場合、公知のＧｒａｄ－ＣＡＭの手法を用いて、第１領域１００および第２領域２００のスラグ画像上にヒートマップで特徴部分を示す。これにより、作業者は、学習モデル１４２が推定した酸素量の根拠を把握することができ、鉄鋼製品の品質管理を好適に実施することができる。

【0077】

図１０は、情報処理装置１０が実行するプログラム１４０の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１０の制御部１１は、プログラム１４０に基づき以下の処理を実行する。

【0078】

撮像装置２０はスラグを撮影してスラグ画像を取得する。撮像装置２０は、情報処理装置１０にスラグ画像を送信する。制御部１１は、通信部１３を介してスラグ画像を受信する（ステップＳ２０１）。制御部１１は、スラグＤＢ１４１のスラグＩＤに対応付けてスラグ画像を記憶する（ステップＳ２０２）。制御部１１は、補助記憶部１４から学習モデル１４２を読み出す（ステップＳ２０３）。

【0079】

制御部１１は、学習モデル１４２にスラグＤＢ１４１のスラグ画像を入力する（ステップＳ２０４）。制御部１１は、学習モデル１４２が出力した酸素量情報をスラグＤＢ１４１のスラグＩＤに対応付けて記憶する（ステップＳ２０５）。

【0080】

制御部１１は、当該酸素量情報に基づき、溶鋼中の酸素量が所定値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。所定値以下であると判定した場合（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、制御部１１は、所定値以下である旨を表示部１５に表示する（ステップＳ２０７）。一方、所定値以下ではないと判定した場合（ステップＳ２０６：ＮＯ）、制御部１１は、所定値以下ではない旨を表示部１５に表示する（ステップＳ２０８）。制御部１１は、一連の処理を終了する。

【0081】

図１１は、情報処理装置１０が実行するプログラム１４０の処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１０の制御部１１は、プログラム１４０に基づき以下の処理を実行する。

【0082】

作業者が第１時点の溶鋼上に浮遊する１スラグをサンプリングする。撮像装置２０は第１スラグを撮影して第１スラグ画像を取得し、情報処理装置１０に第１スラグ画像を送信する。情報処理装置１０は、第１スラグ画像を取得する。

【0083】

制御部１１は、補助記憶部１４から学習モデル１４２を読み出す（ステップＳ３０１）。制御部１１は、学習モデル１４２に第１スラグ画像を入力する（ステップＳ３０２）。制御部１１は、学習モデル１４２が出力した第１酸素量を取得する（ステップＳ３０３）。

【0084】

制御部１１は、第１酸素量が第１設定値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。第１設定値以下ではないと判定した場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、制御部１１は、第１設定値以下ではない旨を表示部１５に表示し（ステップＳ３０５）、ステップＳ３０２の処理に戻る。一方、第１設定値以下であると判定した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、制御部１１は、第１設定値以下である旨を表示部１５に表示する（ステップＳ３０６）。

【0085】

真空処理後、作業者が第２時点の溶鋼上に浮遊する第２スラグをサンプリングする。撮像装置２０は第２スラグを撮影して第２スラグ画像を取得する。制御部１１は、学習モデル１４２に第２スラグ画像を入力する（ステップＳ３０７）。制御部１１は、学習モデル１４２が出力した第２酸素量を取得する（ステップＳ３０８）。

【0086】

制御部１１は、第２酸素量が第２設定値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０９）。第２設定値以下ではないと判定した場合（ステップＳ３０９：ＮＯ）、制御部１１は、第２設定値以下ではない旨を表示部１５に表示し（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０７の処理に戻る。一方、第２設定値以下であると判定した場合（ステップＳ３０９：ＹＥＳ）、制御部１１は、第２設定値以下である旨を表示部１５に表示する（ステップＳ３１１）。制御部１１は、一連の処理を終了する。

【0087】

図１２は、溶鋼処理方法を示すフローチャートである。

【0088】

溶鋼を還元精錬する際、作業者は、第１時点の溶鋼上に浮遊する第１スラグをサンプリングする（ステップＳ４０１）。撮像装置２０は、第１スラグを撮像して第１スラグ画像を取得する（ステップＳ４０２）。情報処理装置１０は、第１スラグ画像を学習モデル１４２に入力する（ステップＳ４０３）。学習モデル１４２は、第１時点における第１酸素量を出力する（ステップＳ４０４）。

【0089】

作業者は、第１酸素量が所定条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ４０５）。第１酸素量が所定条件を満たしている場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、作業者は真空処理に移行する（ステップＳ４０６）。一方、第１酸素量が所定条件を満たしていない場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）、作業者は真空処理に移行せずにステップＳ４０１の処理へ戻る。

【0090】

真空処理後、作業者は、第２時点の溶鋼上に浮遊する第２スラグをサンプリングする（ステップＳ４０７）。撮像装置２０は、第２スラグを撮像して第２スラグ画像を取得する（ステップＳ４０８）。情報処理装置１０は、第２スラグ画像を学習モデル１４２に入力する（ステップＳ４０９）。学習モデル１４２は、第２時点における第２酸素量を出力する（ステップＳ４１０）。

【0091】

情報処理装置１０は、第２酸素量が所定条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ４１１）。第２酸素量が所定条件を満たしていない場合（ステップＳ４１１：ＮＯ）、作業者は鋳込み処理に移行せずにステップＳ４０６の処理へ戻る。一方、第２酸素量が所定条件を満たしている場合（ステップＳ４１１：ＹＥＳ）、作業者は鋳込み処理に移行する（ステップＳ４１２）。溶鋼処理方法は、一連の処理を終了する。

【0092】

なお、ステップＳ４０６における所定条件としての酸素量と、ステップＳ４１２における所定条件としての酸素量とは相違していてもよい。

【0093】

以上、本実施の形態によれば、情報処理装置１０は、学習モデル１４２にスラグ画像を入力することで得られた酸素量情報を出力することで、作業者の溶鋼処理に係る業務を支援することができる。

【0094】

今回開示された実施の形態はすべての点において例示であり、制限的なものではない。本発明の技術的範囲は上記のように開示された意味ではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて定められ、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内において、すべての変更が含まれる。

【0095】

各実施形態に記載した事項は相互に組み合わせることができる。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項および従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることができる。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載してもよい。

【符号の説明】

【0096】

１０ 情報処理装置
１０ａ 可搬型記憶媒体
１１ 制御部
１２ 主記憶部
１３ 通信部
１４ 補助記憶部
１４０ プログラム（プログラム製品）
１４１ スラグＤＢ
１４２ 学習モデル
１４３ 訓練データＤＢ
１５ 表示部
１６ 入力部
１７ 入力ボタン
１００ 第１領域
１１０ 第１酸素量の設定欄
２００ 第２領域
２１０ 第２酸素量の設定欄
２０ 撮像装置
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 通信部
２４ 撮像部
４０ 電気炉
５０ 取鍋
６０ サンプリング棒
７０ 三相電極
ＮＷ 通信ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】