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阿里AI上岗南京钢铁 精准识别发丝级钢板裂纹

2022-03-30

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      细如头发丝的裂纹会严重影响钢板质量,其检测一直是行业老大难,需要工人踩在高温钢板上,打着电筒仔细寻找,一天走上万步,既辛苦还容易看走眼。记者昨日获悉,全国特大型钢企南京钢铁上线了AI质检系统,借助阿里达摩院先进算法,钢板表面缺陷检出率从原来人工的90%提升至98%,钢板出厂质量明显提升,质量异议金额从0.06元/吨降至0.02元/吨。

      记者在南京钢铁中厚板卷厂看到,生产线上新架设了一个蓝色的“小房子”,热气腾腾的钢板从下面经过,特别布置的相机两面实时抓拍,数据立马回传到小房子里的AI系统进行分析,3秒钟即可得出结论,不论是头发丝般的裂纹还是压入的微小异物,都被AI精准识别出来。一些肉眼难以分辨的相似印痕,比如裂纹和氧化铁皮脱落,AI识别起来毫不费力。这套AI系统全称为热轧钢板表面质量检测与识别系统,由南钢中厚板卷厂、金恒科技、阿里云、阿里达摩院、冶自欧博等联合研发,近期正式通过验收。
阿里云
中厚板AI表检系统

      据介绍,裂纹等表面缺陷会严重影响钢板的强度和质量,尤其是中厚板(4-25毫米厚度),其广泛应用于桥梁、造船以及各种工程中,钢板质量直接影响工程质量。钢板出厂前会有严格质检,工程方收货后还会进行验收复检,发现缺陷会发起质量异议,一旦判定不合格,钢厂需要赔偿。因此,质量异议金额是衡量钢板出厂质量的重要指标。

      传统人工质检主要依靠肉眼,经验丰富的老师傅打着手电筒,踩在钢板上弯腰细看,发现缺陷后用笔做标注。这非常依赖眼力,也很考验体力,因为这些热轧钢板送到冷床后,表面依然还有五六十度高温。“夏天可能有一百度,劳保鞋有时候都会冒烟。”南钢中厚板卷厂的张雨兵师傅介绍说,一个班下来,要走上1万多步,经常全身都湿透了。

      即便如此辛苦,人工难免漏检,尤其是客观条件所限,人工只能检查上表面,无法检查下表面,导致最终检出率只有90%左右。而采用AI系统后,缺陷检出率达98%,准确率达90%。据南钢中厚板卷厂统计,其钢板质量异议金额从2019年的0.06元/吨降至2021年的0.02元/吨,客户投诉减少,质量明显提升。同时,工作条件也大为改善,工人只需要远程操作电脑,不必再高温作业。
阿里云 
工人使用AI系统

      据介绍,中厚板AI表检尚属于行业难题,全国尚无成熟案例,南钢项目历时近2年,各种挑战层出不穷。金恒科技优化了产线运输方案,重点攻克了板号对齐等难题,为AI应用生产奠定基础。不过,由于环境背景干扰严重,钢板缺陷微小且多样,加之缺陷数据偏少,普通AI识别效果不佳。达摩院算法工程师赵嘉星介绍说,南钢项目进行了大量算法创新和优化,专门设计了针对小样本的深度神经网络,对不同类别的微小缺陷进行定制化处理,还开发出了专门模型来消除环境干扰,在算法中融入了大量基于业务逻辑的先验信息,使得AI可以从容应对复杂环境,精准识别各种缺陷。AI检测结果结合金恒开发的智能报表生成系统,自动化评估生产质量,促进产线持续改良。
责任编辑:王阳
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