FM-AE: Frequency-masked Multimodal Autoencoder for Zinc Electrolysis Plate Contact Abnormality Detection

要約

亜鉛電解は亜鉛製錬の基幹工程の一つであり、亜鉛電解の安定操業を維持することは生産効率と製品の品質を確保する上で重要な要素です。
しかし、亜鉛電解の陰極と陽極間の接触不良は、生産効率の低下や電解セルの損傷につながる一般的な問題です。
したがって、生産の品質と効率を確保するには、プレートの接触状態をオンラインで監視することが重要です。
この問題に対処するために、私たちはエンドツーエンド ネットワークである周波数マスク マルチモーダル オートエンコーダー (FM-AE) を提案します。
この方法では、セル電圧信号と赤外線画像情報を入力として受け取り、自動エンコードを通じて 2 つの特徴を融合し、カスケード検出器を通じてプレートの接触不良状態を予測します。
実験結果は、提案された方法が高い精度 (86.2%) を維持しながら、良好な堅牢性と汎化能力を備え、亜鉛電解セルの接触不良状態を効果的に検出し、生産実践を強力にサポートすることを示しています。

要約(オリジナル)

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.

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