阿里AI上崗南京鋼鐵 精準識別發(fā)絲級鋼板裂紋
細如頭發(fā)絲的裂紋會嚴重影響鋼板質量,其檢測一直是行業(yè)老大難,需要工人踩在高溫鋼板上,打著電筒仔細尋找,一天走上萬步,既辛苦還容易看走眼。記者昨日獲悉,全國特大型鋼企南京鋼鐵上線了AI質檢系統(tǒng),借助阿里達摩院先進算法,鋼板表面缺陷檢出率從原來人工的90%提升至98%,鋼板出廠質量明顯提升,質量異議金額從0.06元/噸降至0.02元/噸。
記者在南京鋼鐵中厚板卷廠看到,生產線上新架設了一個藍色的“小房子”,熱氣騰騰的鋼板從下面經(jīng)過,特別布置的相機兩面實時抓拍,數(shù)據(jù)立馬回傳到小房子里的AI系統(tǒng)進行分析,3秒鐘即可得出結論,不論是頭發(fā)絲般的裂紋還是壓入的微小異物,都被AI精準識別出來。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識別起來毫不費力。這套AI系統(tǒng)全稱為熱軋鋼板表面質量檢測與識別系統(tǒng),由南鋼中厚板卷廠、金恒科技、阿里云、阿里達摩院、冶自歐博等聯(lián)合研發(fā),近期正式通過驗收。
中厚板AI表檢系統(tǒng)
據(jù)介紹,裂紋等表面缺陷會嚴重影響鋼板的強度和質量,尤其是中厚板(4-25毫米厚度),其廣泛應用于橋梁、造船以及各種工程中,鋼板質量直接影響工程質量。鋼板出廠前會有嚴格質檢,工程方收貨后還會進行驗收復檢,發(fā)現(xiàn)缺陷會發(fā)起質量異議,一旦判定不合格,鋼廠需要賠償。因此,質量異議金額是衡量鋼板出廠質量的重要指標。
傳統(tǒng)人工質檢主要依靠肉眼,經(jīng)驗豐富的老師傅打著手電筒,踩在鋼板上彎腰細看,發(fā)現(xiàn)缺陷后用筆做標注。這非常依賴眼力,也很考驗體力,因為這些熱軋鋼板送到冷床后,表面依然還有五六十度高溫!跋奶炜赡苡幸话俣,勞保鞋有時候都會冒煙!蹦箱撝泻癜寰韽S的張雨兵師傅介紹說,一個班下來,要走上1萬多步,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,無法檢查下表面,導致最終檢出率只有90%左右。而采用AI系統(tǒng)后,缺陷檢出率達98%,準確率達90%。據(jù)南鋼中厚板卷廠統(tǒng)計,其鋼板質量異議金額從2019年的0.06元/噸降至2021年的0.02元/噸,客戶投訴減少,質量明顯提升。同時,工作條件也大為改善,工人只需要遠程操作電腦,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,全國尚無成熟案例,南鋼項目歷時近2年,各種挑戰(zhàn)層出不窮。金恒科技優(yōu)化了產線運輸方案,重點攻克了板號對齊等難題,為AI應用生產奠定基礎。不過,由于環(huán)境背景干擾嚴重,鋼板缺陷微小且多樣,加之缺陷數(shù)據(jù)偏少,普通AI識別效果不佳。達摩院算法工程師趙嘉星介紹說,南鋼項目進行了大量算法創(chuàng)新和優(yōu)化,專門設計了針對小樣本的深度神經(jīng)網(wǎng)絡,對不同類別的微小缺陷進行定制化處理,還開發(fā)出了專門模型來消除環(huán)境干擾,在算法中融入了大量基于業(yè)務邏輯的先驗信息,使得AI可以從容應對復雜環(huán)境,精準識別各種缺陷。AI檢測結果結合金恒開發(fā)的智能報表生成系統(tǒng),自動化評估生產質量,促進產線持續(xù)改良。

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