【专家观点】工业AI质检助力生产制造企业持续提质降本增效-河钢数字

河钢勤字演进规律与现状：共性赋能技术体系逐步形成人工（边缘）智能行业定义及特征边缘智能定义:边缘智能产业是指以人工智能关键技术为核心的、边缘智能定义:边缘智能产业是指以人工智能关键技术为核心的、由基础支撑和应用场景组成的、覆盖领域极为广阔的行业群智能产品是指用人工智能技术赋能的产品。设计过程中需要具备较强的仿真能力和失效模式分析能力。2019-2023年全球企业应用边缘智能产品的平均数量边缘智能赋能产业发展已成为主流趋势，下游应用场景丰富。基于软件服务云服务、硬件基础设施等产品形式，边缘智能赋能产业发展已成为主流趋势，下游应用场景丰富。基于软件服务云服务、硬件基础设施等产品形式，结合消费、制造业、互联网、金融、元字宙与数字孪生等各类应用场景，人工智能赋能各个产业发展。边缘智能的产品形态和应用边界不断拓宽；2022年，边缘智能产学研界在通用载体、模型等促进技术通用性和效率化生产的方向上取得了一定突破。商业价值塑造、通用性提升和效率化应用是AI技术助力产业发展、社会进步和自身造血的要义。981392017年企业应用AI技术比重约20%，2022年企业至少在一个业务领域采用AI技术比率增至50%。2019年应用AI产品平均仅19个，2023年增至3.8个应用数量提升以外，AI商业价值不断增长，企业部署9813903192n机器人流程自动化(RPA)和计算机视觉是人工智能领域每年最常用的技术自然语言文本理解已经从203192工业智能创新发展的体系框架nn技术架构链条逻辑上可分为基础层、技术层、能力层、应用层、终端层五大板块。n基础层:涉及硬件基础设施和数据算力、算法模型三大核心要素。随着AI大模型规模的不断扩大，对计算资源的需求也在增加。因此，高性能的硬件设备、海量场景数据、强大的算力基础和升级迭代的算法模型成为了支持AI大模型发展的关键。n技术层:主要涉及模型构建。AI大模型领域占据主导地位，n能力层、应用层及终端层:在基础层和技术层的支持下，AI大模型拥有了文字、音频、图像、视频、代码策略、多模态生成能力等，具体应用游戏、医疗、工业、政务等多个领域，为企业级用户、政府机构用户、大众消费者用户提供产品和服务。相关产品及服务。终端层终端层企业级用户政府机构用户大众消费用户应用层工业制造政务医疗新能源企业服务教育/科研文字生成代码生成音频生成策略生成图像生成文字生成代码生成音频生成策略生成图像生成视频生成能力层虚拟场景生成视频生成图像与物体检测多模态模型多模态检测与分割视觉语言文档理解语音语言人工智能机器学习计算机视觉知识图谱自然语言理解文本语义与图结构语言理解与生成代码生成和理解信息抽取与检索语音语义理解开放域对话多语言模型多模态对话视频表征语义分割图像分类图像表征图像生成因果推理技术层基础层深度学习框架/开源模型基础层深度学习框架/开源模型芯片数据标注结构化算力资源服务器数据整合存储资源云计算与云服务第三方数据网络资源计算平台外部数据安全资源模型工具算力基础数据资源硬件设施预训练大模型计算平台质量强国战略要求全面提升制造业供给质量展规划》传统质检的诸多弊端亟待新兴技术予以解决工业AI质检为企业带来更加深远的价值提升从“质量感知”到“质量提升”质量感知质量预测质量感知质量提升质量控制质量提升钢铁行业产品质检特性要求更高的检测精度在成像传感器上，应用高线阵&大面阵CMOS传感，提升横向物理分辨率，达到更高的检测精度更快的检测速度通过算法优化、限制ROI区域、提升处理器等方式，提高数据处理速度，以适应更快的生产节拍更高的集成度通过先进生产工艺，将激光器、传感器、处理单元等模块制成一体化产品，降低部署和应用成本更智能的算法采用深度学习算法及嵌入式AI加速模块等技术，实现智能算法在现场边缘侧的实时应用创造更多价值通过与二三级系统打通、以数据驱动生产，以检测结果优化工艺，实现提质降本增效彩涂板表面质量检测及优化系统-总体介绍彩涂板产线目前大部分质量检测还是以传统的人工方式进行，存在漏检、误检、缺陷信息98%99%缺陷分级准确率100%98%99%缺陷分级准确率整卷漏拍率缺陷分类准确率整卷缺陷识别率整卷漏拍率缺陷分类准确率0.5%提高成材率0.5%提高成材率95%整卷缺陷识别准确率100%整卷质量地图准确率95%整卷缺陷识别准确率100%整卷质量地图准确率机器视觉AI深度学习机器视觉彩涂板智能质检系统彩涂板表面质量检测及优化系统-系统架构镀层厚度与灰渣形成机理模型镀层厚度与灰渣形成机理模型反馈控制反馈控制数据存储组成，利用成像系统对彩涂板进行图像采数据存储对获取到的图像在边缘处理层进行特征处用理和测量用深度学习算法模型成像系统图像预处理模型部署行定性分析和定量解释，为彩涂板的缺陷分类分级以及后续工序提供相应的执行决深度学习算法模型成像系统图像预处理模型部署图像采集缺陷检出模型部署&更新缺陷检出模型部署&更新缺陷分类板的生产工艺。缺陷分类彩涂板表面质量检测及优化系统-硬件架构工业光源-上表面上表面工业相机-工业相机-下表面天枢智能网关上表面工业相机-工业相机-下表面天枢智能网关天璇算力终端实时检测客户端模型训练工作站工业光源-下表面工业光源-下表面远程质检工作站相机全幅扫描相机全幅扫描缺陷智能检测缺陷智能检测检测结果输出检测结果输出彩涂板表面质量检测及优化系统-方案特性自研嵌入式异构计算平台优化的深度学习算法B/S+C/S混合软件架构模块化可配置组件设计彩涂板表面质量检测及优化系统-实现路径缺陷识别模型训练、测试、部署缺陷识别图像预处理图像数据采集缺陷图像分图像数据采集缺陷图像分工艺反馈机制产品质量自动判级工艺反馈机制产品质量自动判级生产异常监控模型基于FPGA+GPU+CPU的边缘计算单元APIsAPIs满是高速扫猫、高精度检测需求实时处理异构单元彩涂板表面质量检测及优化系统-核心算法有效区域提取模型有效区域提取模型多模型自适应缺陷分割多模型自适应缺陷分割纹路自适应调整缺陷快速分割算多模态融合缺陷分类分级模型多模态融合缺陷分类分级模型自动提取缺陷的轮廓、大小、形状等特征，构建缺陷类别特征空间表面质量在线反馈控制模型通过在线反馈监控模型及时调整异常工艺参数，提高成材率和产彩涂板表面质量检测及优化系统-核心功能功能特点系统具有图像分析、系统具有图像分析、缺陷分析和控制模型三大核心功能,可有效监控产品质量问题彩涂板表面质量检测及优化系统-核心优势有效性有效性系统划伤、麻点、漆渣、漏涂、严彩涂板常见表面缺陷发生率降低障涂镀行业集缺陷识别、自动标注、在线控制、分级安全性数据传输加密安全性数据传输加密、数据存储加密身份认证、授权机制数据定期备份、灾难恢复计划数据匿名化和脱敏、防火墙和入侵检测通用性通用性创新性协同高频低压差分信号处理技术深度学习语义分割算法与卷积神经网络轻量化设计方法构建彩涂板表面缺陷分割模型面向多缺陷类别的彩涂板表面质量实时智能标注系统涂镀产线上下游工艺协调控制模型与表面质量在线反馈控制技术收集缺陷种类采集背景图片建立缺陷模型库自动标注模型处理于一体的全流程产品缺陷管控系统。图像处理模型缺陷分类分级模型工艺优化模型彩涂板表面质量检测及优化系统-闭环控制析关联关系构建 关联关系构建 资源配置平台智慧运营、智慧决策资源配置平台智慧运营、智慧决策大数据分析技术AI算法平台大数据中心在线指导系统用于对操作进行实时指导可执行的知识库一系列的技术规则以数字模式描述关用于对操作进行实时指导可执行的知识库一系列的技术规则以数字模式描述关联关系构建工业质检边缘数字化平台大数据分析技术/AI算法平台边缘物联网实时数据中心推训一体化图像识别工业质检边缘数字化平台大数据分析技术/AI算法平台边缘物联网实时数据中心推训一体化图像识别智慧决策自动化执行（单点-协同）自动化执行（单点-协同）工业大数据信息获取产品缺陷检出反馈赋能运行时决策工业大数据信息获取产品缺陷检出反馈赋能工艺、设备、人员信息感知彩涂板表面质量检测及优化系统-应用效果产业赋能：产业赋能：提高行业生产效率和质量划伤、麻点、漆渣、漏涂、严重硌伤等常见缺陷检出率≥98%>分级分类准确率≥95%检测结果输出速度≤1s>生产线整体生产效率提高1%以上量误差≤3cm经济赋能：降低企业成本提高经济效益增加企业经济效益降低产品不良率增加企业经济效益某企业应用系统后产品不良率从某企业应用系统后产品不良率从4%降低至3%，年不良品降低995吨，每吨价格5000元左右，每年增效业绩5000*995=497.5万元l一条涂镀产线月产平均10000吨，合格率提高后年经济效益提高至132万元，一级品率提高后年经济效益提高至108.48万元，合计240.48万元降低企业人工成本产线4转3班，每班4人，应用之后每班仅需1人。按照每名检降低企业人工成本产线4转3班，每班4人，应用之后每班仅需1人。按照每名检验人员每年成本10万元计算每年降低人工成本10*9=90万元智能装备核心能力介绍边缘计算设备；基于FPGA+DSP+CPU的高物联网技术。智能检测边缘计算设备；基于FPGA+DSP+CPU的高物联网技术。智能检测••••生产数字化转型核心硬件-天枢智能网关系列n具备边缘计算能力及海量设备接入、多种协议转换、统一格式输出的网关设备，n支持与物联网平台形成云边协同n满足数据采集的及时性、可信性、准确性、有效性需求n支持与物联网平台形成云边协同n满足数据采集的及时性、可信性、准确性、有效性需求③支持CAN总线接入及J1939协议解析厂区内远程抄表、能源数据采集、能源调度、能源管控等需求电表、水表、流量计等都有位置分散、数量众多的特点。人工抄表无法满足实时性和准确性需求。天枢智能网关P32能够将传统仪表的模拟量、开关量、RS485信号直接转换为数字化信号，并通过产线数字化改造；生产数据跨设备、跨网络实时流转由于工业通讯协议的差异性和封闭性，传统产线的数据仅用于服务生产过程，无法进行集中采集和实时交换。天枢智能网关P65能够换为统一格式，通过标准协议为各系统提供实时可信的生产数据。基于边缘计算的实时告警、实时控制、数据处理天枢智能网关P65支持基于数学计算、逻辑运算的边缘计算能力，可以对采集到的数据进行实时处理，并基于规则引擎对外输出报警消息、控制信号等。实现对生产过程的实时监控和控制。工业智能化应用核心硬件-天璇算力终端系列AI工业质检、生产状态、智慧园区、安防监控等领域②提供强大边缘算力，为现场AI推理加速③硬件编解码器，支持视频硬编硬解④丰富IO接口，满足边缘侧实时控制需求可对高频传感器信号进行实时处理，适用于基于AI算法的设备故障诊断等应用，作为边缘侧实时推理计算单元。天璇算力终端N21内置推理加速GPU，可搭载基于神经网络的设备故障诊断模型，通过多点位温度/振动信号的实时分析，对设备健康状态进行在线监测。能够极大减轻传统设备故障诊断方案中对网络传输带宽需求及服务器的计算压力。适用于AGV、机器人、智能巡检等复杂场景下的AI智能应用，可作为端侧实时推理计算单元。无人天车；无人物流车；自动巡检机器人等天璇算力终端N40具备40TOPS强大算力，足以支撑复杂场景下多传感器数据融合推理计算。能够应用于港口AGV、库房无人天车、车间自动巡检机器人、自动协作机器人等需要较大本地AI推理加速能力的产品或解决方案。适用于在线AI工业质检、智