阿里AI上崗南京鋼鐵 精準(zhǔn)識(shí)別發(fā)絲級(jí)鋼板裂紋 鋼板質(zhì)檢難題破解 工人不再腳踏高溫鋼板日行萬(wàn)步

作者: 2022年04月14日 來(lái)源: 瀏覽量:
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細(xì)如頭發(fā)絲的裂紋會(huì)嚴(yán)重影響鋼板質(zhì)量,其檢測(cè)一直是行業(yè)老大難,需要工人踩在高溫鋼板上,打著電筒仔細(xì)尋找,一天走上萬(wàn)步,既辛苦還容易看走眼。記者昨日獲悉,全國(guó)特大型鋼企南京鋼鐵上線了AI質(zhì)檢系統(tǒng),借助阿里達(dá)

  細(xì)如頭發(fā)絲的裂紋會(huì)嚴(yán)重影響鋼板質(zhì)量,其檢測(cè)一直是行業(yè)老大難,需要工人踩在高溫鋼板上,打著電筒仔細(xì)尋找,一天走上萬(wàn)步,既辛苦還容易看走眼。記者昨日獲悉,全國(guó)特大型鋼企南京鋼鐵上線了AI質(zhì)檢系統(tǒng),借助阿里達(dá)摩院先進(jìn)算法,鋼板表面缺陷檢出率從原來(lái)人工的90%提升至98%,鋼板出廠質(zhì)量明顯提升,質(zhì)量異議金額從0.06元/噸降至0.02元/噸。

  記者在南京鋼鐵中厚板卷廠看到,生產(chǎn)線上新架設(shè)了一個(gè)藍(lán)色的“小房子”,熱氣騰騰的鋼板從下面經(jīng)過(guò),特別布置的相機(jī)兩面實(shí)時(shí)抓拍,數(shù)據(jù)立馬回傳到小房子里的AI系統(tǒng)進(jìn)行分析,3秒鐘即可得出結(jié)論,不論是頭發(fā)絲般的裂紋還是壓入的微小異物,都被AI精準(zhǔn)識(shí)別出來(lái)。一些肉眼難以分辨的相似印痕,比如裂紋和氧化鐵皮脫落,AI識(shí)別起來(lái)毫不費(fèi)力。這套AI系統(tǒng)全稱為熱軋鋼板表面質(zhì)量檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng),由南鋼中厚板卷廠、金恒科技、阿里云、阿里達(dá)摩院、冶自歐博等聯(lián)合研發(fā),近期正式通過(guò)驗(yàn)收。



  中厚板AI表檢系統(tǒng)

  據(jù)介紹,裂紋等表面缺陷會(huì)嚴(yán)重影響鋼板的強(qiáng)度和質(zhì)量,尤其是中厚板(4-25毫米厚度),其廣泛應(yīng)用于橋梁、造船以及各種工程中,鋼板質(zhì)量直接影響工程質(zhì)量。鋼板出廠前會(huì)有嚴(yán)格質(zhì)檢,工程方收貨后還會(huì)進(jìn)行驗(yàn)收復(fù)檢,發(fā)現(xiàn)缺陷會(huì)發(fā)起質(zhì)量異議,一旦判定不合格,鋼廠需要賠償。因此,質(zhì)量異議金額是衡量鋼板出廠質(zhì)量的重要指標(biāo)。

  傳統(tǒng)人工質(zhì)檢主要依靠肉眼,經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅打著手電筒,踩在鋼板上彎腰細(xì)看,發(fā)現(xiàn)缺陷后用筆做標(biāo)注。這非常依賴眼力,也很考驗(yàn)體力,因?yàn)檫@些熱軋鋼板送到冷床后,表面依然還有五六十度高溫。“夏天可能有一百度,勞保鞋有時(shí)候都會(huì)冒煙?!蹦箱撝泻癜寰韽S的張雨兵師傅介紹說(shuō),一個(gè)班下來(lái),要走上1萬(wàn)多步,經(jīng)常全身都濕透了。



  傳統(tǒng)人工檢查鋼板缺陷

  即便如此辛苦,人工難免漏檢,尤其是客觀條件所限,人工只能檢查上表面,無(wú)法檢查下表面,導(dǎo)致最終檢出率只有90%左右。而采用AI系統(tǒng)后,缺陷檢出率達(dá)98%,準(zhǔn)確率達(dá)90%。據(jù)南鋼中厚板卷廠統(tǒng)計(jì),其鋼板質(zhì)量異議金額從2019年的0.06元/噸降至2021年的0.02元/噸,客戶投訴減少,質(zhì)量明顯提升。同時(shí),工作條件也大為改善,工人只需要遠(yuǎn)程操作電腦,不必再高溫作業(yè)。



  工人使用AI系統(tǒng)

  據(jù)介紹,中厚板AI表檢尚屬于行業(yè)難題,全國(guó)尚無(wú)成熟案例,南鋼項(xiàng)目歷時(shí)近2年,各種挑戰(zhàn)層出不窮。金恒科技優(yōu)化了產(chǎn)線運(yùn)輸方案,重點(diǎn)攻克了板號(hào)對(duì)齊等難題,為AI應(yīng)用生產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。不過(guò),由于環(huán)境背景干擾嚴(yán)重,鋼板缺陷微小且多樣,加之缺陷數(shù)據(jù)偏少,普通AI識(shí)別效果不佳。達(dá)摩院算法工程師趙嘉星介紹說(shuō),南鋼項(xiàng)目進(jìn)行了大量算法創(chuàng)新和優(yōu)化,專門(mén)設(shè)計(jì)了針對(duì)小樣本的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)不同類(lèi)別的微小缺陷進(jìn)行定制化處理,還開(kāi)發(fā)出了專門(mén)模型來(lái)消除環(huán)境干擾,在算法中融入了大量基于業(yè)務(wù)邏輯的先驗(yàn)信息,使得AI可以從容應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境,精準(zhǔn)識(shí)別各種缺陷。AI檢測(cè)結(jié)果結(jié)合金恒開(kāi)發(fā)的智能報(bào)表生成系統(tǒng),自動(dòng)化評(píng)估生產(chǎn)質(zhì)量,促進(jìn)產(chǎn)線持續(xù)改良。

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