关键技术:流程控制视觉感知系统解决方案

采用多模态(2D、3D摄像头 + 激光雷达)结合专有AI算法。以此替代“人眼”“人脑”“人手”来进行检测、测量、分析、判断、决策和控制,最终实现全自动且人力需求极少的智能化操作。

 视觉感知应用于冶金行业

  • 视频表面质量检测

    可应用于多种材料的表面质量检测,如铸坯、热卷、冷卷、超薄板、特棒、型材、皮带以及烟草等。通过先进的视觉感知技术,能够精准识别材料表面的缺陷、瑕疵等问题,确保产品质量符合标准。

  • 数量检测

    利用视频计数仪等设备,实现对各类物品数量的准确统计。例如钢坯或圆钢的数量统计、烟支数量的清点以及计数分钢系统的应用等,有效提高生产效率和管理的精准性。

 

  • 物体表面积测量

借助视频粒级分析仪、泡沫分析仪(浮选、反浮选)等工具,可对不同物体的表面积进行精确测量。同时,还能应用于钢坯板坯体积检测,为生产过程中的物料计算和质量控制提供准确数据支持。

  • 测量长度、宽度

在视频技术的辅助下,能够实现多种场景下的长度和宽度测量。比如视频定尺切割应用中,确保切割尺寸的精准度;连鋳坯长宽测量以及铸坯断面测量等,为后续加工和生产提供关键尺寸数据。

  • OCR识别

具备强大的OCR识别能力,可广泛应用于各种字符识别场景。例如牌照识别、坯号及卷号识别、高线PF钩号识别、包装(牛奶、烟盒)字符识别等,提高生产管理的信息化水平和自动化程度。

 

工业字符识别

 

 

 

  • 速度测量

通过视频技术实现对物体速度的准确测量。如在视频车速检测中,确保车辆行驶速度符合规定;皮带速度检测(失速、打滑),及时发现并解决皮带运行过程中的问题,保障生产线的稳定运行。

  • 特征定位

可实现多种特征的精准定位和检测。包括视频定位、视频对中、视频位移,以及视觉行为和危险区域检测等。例如烧结台车的状态检测,冷床后部无人化即AI自动链床项目,通过精确的特征定位,提高生产过程的自动化和安全性。

  • 热成像温度测量

利用热成像技术,实现多种场景下的温度测量和分析。如视频灰度转温度,应用于炉顶电视、风口电视、回转窑温度监测;下渣检测,通过温度变化判断是否存在下渣现象;温度场分布(钢坯温度分析),为钢铁生产过程中的温度控制提供依据;火焰温度测量、转炉化渣检测系统、风口热成像温度测量、烧结机机尾断面(红燃层分析),以及铁水罐号及罐体漏检风险AI识别系统等,保障生产过程的安全和稳定。

  • 人工智能视觉大模型

结合人工智能视觉大模型技术,开发了一系列智能化应用。例如高炉风口平台智能巡检机器人,能够自主巡检,及时发现设备故障和安全隐患;配电室、变电站巡检机器人,提高巡检效率和准确性,降低人工巡检的风险。