В сталелитейной промышленности точность, безопасность и эффективность имеют первостепенное значение. Компьютерное зрение предлагает инновационные решения для удовлетворения этих критически важных потребностей, и одним из таких достижений является компьютерное зрение. Например, наши системы помогают нескольким сталелитейным компаниям автоматизировать производственные процессы.
Здесь кратко описывается, как пользовательские модели компьютерного зрения помогают сталелитейным компаниям, уделяя особое внимание двум ключевым вариантам использования: 1) Обнаружение горячих точек в сталеразливочном ковше; 2) Обнаружение дефектов рулонов.
Обнаружение горячих точек в сталелитейном ковше
В сталелитейном производстве ковш является важнейшим компонентом, используемым для транспортировки и разливки расплавленной стали. Поддержание целостности ковша крайне важно для предотвращения аварий и обеспечения эффективности производства. Одним из существенных рисков является образование горячих точек, которые могут привести к поломке ковша и катастрофическим разливам расплавленного металла.
Технология компьютерного зрения может быть использована для непрерывного мониторинга ковша на предмет тепловых аномалий. Благодаря интеграции инфракрасных камер и передовых алгоритмов обработки изображений решение Roboflow позволяет обнаруживать горячие точки в режиме реального времени. Вот как это работает:
- Сбор данных: инфракрасные камеры получают тепловые изображения поверхности ковша.
- Обнаружение объектов: данные передаются через специальную модель обнаружения объектов Roboflow, которая обнаруживает горячие точки в ковше и считывает их.
- Система оповещения: при обнаружении горячей точки система подает сигналы тревоги для немедленного реагирования, предотвращая потенциальные поломки ковша.
Благодаря компьютерному зрению вы можете:
- Повышение безопасности: Раннее обнаружение очагов перегрева снижает риск несчастных случаев и повышает безопасность труда.
- Увеличение срока службы оборудования: Своевременное техническое обслуживание и ремонт могут быть проведены до возникновения серьезных повреждений, что продлевает срок службы ковша.
- Повышение эксплуатационной эффективности: Минимизация незапланированных простоев и перерывов обеспечивает эффективность производственного процесса.
Результат работы нейросетевой модели, обнаруживающей очаги перегрева с помощью тепловизионной камеры FLIR приведен ниже:
Обнаружение дефектов рулонов
Рулоны стали представляют собой большие непрерывные рулоны стали, обработанные и свернутые в рулон. Выявление дефектов и правильное выравнивание рулонов на ранних этапах производственного процесса критически важно для поддержания качества продукции и сокращения отходов.
Модели компьютерного зрения Roboflow проверяют рулоны стали на следующие показатели:
- Автоматизированный визуальный контроль: автоматическое обнаружение царапин, вмятин, а также выравнивания и коробления для оповещения в режиме реального времени.
- Автоматизированное отслеживание запасов: интеграция с программным обеспечением для управления запасами, предоставляющая в режиме реального времени информацию об уровне запасов, местоположении и перемещении рулонов стали.
С помощью компьютерного зрения вы можете обеспечить:
- Улучшенный контроль качества: автоматизированное и точное обнаружение дефектов гарантирует, что в производство поступает только высококачественная продукция незавершенного производства.
- Улучшенную прослеживаемость: подробные записи истории каждого рулона, включая сведения о производстве и перемещении, повышают прослеживаемость и подотчетность.
- Повышение производительности: автоматизированные процессы проверки повышают производительность и сокращают трудозатраты на ручную проверку, что приводит к повышению пропускной способности.
Вот нейросетевая модель подсчета катушек:
Наши решения для компьютерного зрения предлагают производителям стали мощные инструменты для повышения безопасности, качества продукции и оптимизации эффективности. Используя передовые технологии визуализации и машинного обучения, производители могут обнаруживать точки перегрева в сталеразливочных ковшах и выявлять дефекты в рулонах стали с беспрецедентной точностью и надежностью.
