行业需求

  • 智能操作

    以前为纯人工操作，工人24小时轮班全程值守，希望采用机器视觉自动化操作。

  • 提升效率

    钢铁工业生产自动化程度较低，许多重复性工作还需要人工参与或控制，很大程度上降低了生产效率。

  • 提升质量

    传统工业生产过程当中的复杂操作往往影响生产节奏，质量数据无法及时反馈到中间工艺环节，易产生质量事故。

  • 工艺优化

    人工转钢靠主观判断远程操作手柄，自动转钢靠AI视觉自动操作，转角更加准确，有助轧钢工艺优化。

应用场景

  • AI板材热表检

    实时反馈板材热轧缺陷事件，避免连续质量事故，避免漏检缺陷产品输出，以求提高整体质量，简化质检流程，指导修磨工艺，缩短质检周期。

  • AI棒材热表检

    实时反馈棒材热轧缺陷事件，避免连续质量事故，避免漏检缺陷产品输出，以求提高整体质量，简化质检流程，指导修磨工艺，缩短质检周期。

  • AI板材冷表检

    实时反馈板材冷轧缺陷事件，避免连续质量事故，避免漏检缺陷产品输出，以求提高整体质量，简化质检流程，指导修磨工艺，缩短质检周期。

方案架构

方案优势

方案优势

  • 5G大上行特性

    通过5G 网络上传图像数据，并通过MEC处理数据。板带和棒材的过钢速度和成像方式不同，对5G网络的要求也有差异，在线实时检测要求较高的诉求。

  • 边缘云低时延

    智能表检系统&算法工作站部署在边缘云服务器上，满足图像数据实时处理（自动缺陷检测&分级分类等） & 资源共享要求。

  • 云边协同快速迭代

    缺陷样本上传到云端训练，减少本地训练算力成本。云端训练生成模型并自动推送到边缘云服务器，不断迭代提升算法效果。