論文の概要: FM-AE: Frequency-masked Multimodal Autoencoder for Zinc Electrolysis Plate Contact Abnormality Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03806v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 10:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 16:59:17.444034
• Title: FM-AE: Frequency-masked Multimodal Autoencoder for Zinc Electrolysis Plate Contact Abnormality Detection
• Title（参考訳）: FM-AEを用いた亜鉛電解プレート接触異常検出用マルチモーダルオートエンコーダ
• Authors: Canzong Zhou, Can Zhou, Hongqiu Zhu, Tianhao Liu
• Abstract要約: 亜鉛電解陰極と陽極との接触不良は一般的な問題である。 板の接触状態のオンラインモニタリングは、生産品質と効率の確保に不可欠である。 本稿では、FM-AE方式のエンドツーエンドネットワークである周波数行列型マルチモーダルオートエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.88983073378322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Zinc electrolysis is one of the key processes in zinc smelting, and maintaining stable operation of zinc electrolysis is an important factor in ensuring production efficiency and product quality. However, poor contact between the zinc electrolysis cathode and the anode is a common problem that leads to reduced production efficiency and damage to the electrolysis cell. Therefore, online monitoring of the contact status of the plates is crucial for ensuring production quality and efficiency. To address this issue, we propose an end-to-end network, the Frequency-masked Multimodal Autoencoder (FM-AE). This method takes the cell voltage signal and infrared image information as input, and through automatic encoding, fuses the two features together and predicts the poor contact status of the plates through a cascaded detector. Experimental results show that the proposed method maintains high accuracy (86.2%) while having good robustness and generalization ability, effectively detecting poor contact status of the zinc electrolysis cell, providing strong support for production practice.
• Abstract（参考訳）: 亜鉛電解は亜鉛の溶融において重要なプロセスの1つであり、亜鉛電解の安定運転は製造効率と製品品質を確保する上で重要な要素である。 しかし、亜鉛電解カソードと陽極との接触不良は、製造効率の低下と電解セルの損傷につながる一般的な問題である。 したがって, 板の接触状況のオンラインモニタリングは, 製造品質と効率の確保に不可欠である。 この問題に対処するために、FM-AE(Fluquency-masked Multimodal Autoencoder)というエンドツーエンドネットワークを提案する。 セル電圧信号と赤外線画像情報を入力とし、自動符号化によりこれら2つの特徴を融合させ、カスケード検出器を介してプレートの接触状態の悪化を予測する。 実験結果から, 亜鉛電解槽の接触状態の低下を効果的に検出し, 高い信頼性(86.2%)を維持しつつ, 製造プラクティスを強力に支援できることが示唆された。

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