WATT时刻 | 瓦特曼AI“鹰眼”机器视觉技术驱动工业企业设备与产品表面质量在线检测应用手段智能化进阶升级发表时间：2025-03-26 18:00  一直以来，在钢铁冶金、有色金属冶金、矿山电力等基础原材料工业行业的生产流程中，诸多环节对设备、产品等检测精准度和检测效率有着迫切和较高的要求。瓦特曼智能运用“AI+机器人”的先进机器视觉技术，借助工业高分辨率成像设备，以先进的图像识别算法，如“鹰眼” 捕捉猎物锁定标的物目标，精准洞察和判断关键细节，及时分级、预警和“打捞”残次品类，助力企业生产、工艺、工序作业和管理优化，提升产品标准化检测检验水平及能力，驱动工业企业应用场景智能化手段的进阶升级。 机器视觉的本质，是赋予机器感知和理解世界的能力。瓦特曼“WATT-iVision锐视智能识别系列”多类别产品实现以机器代替人工，对皮带、矿粒、钢坯、阴极板、铜管、银锭、炭块等设备及产品进行表面质量/缺陷识别、检测、判断、预警、管理，并生成统计报表及数据，为企业流程管理提供数据支撑和溯源条件。瓦特曼AI“鹰眼”机器视觉技术将在钢铁冶金、有色金属、矿山电力等行业发挥更广泛的作用，助力工业企业以点到线、以线带面实现少人化、智能化、无人化三级跨越。  瓦特曼智能 “AI+机器人” 机器视觉技术解决方案 瓦特曼智能着力深耕以“AI + 机器人”赋能工业智能化建设领域的定制化、匹配化、适应化的应用，依托对工业视觉、人工智能算法、环境感知能力的深度理解，融合机器学习、深度学习等AI算法图形化组态，构建了“WATT-皮带及廊道智能巡检系统"、"WATT-金属表面质量（缺陷）智能在线检测系统”、“WATT-物料全流程跟踪智能管理系统“、“WATT-低倍组织无人化检验系统"、"WATT-OCR智能在线识别系统“、“WATT-冷轧酸洗段无人值守系统“等应用场景的机器视觉智能化产品及解决方案，在钢铁冶金、有色金属、矿山电力等行业及关联企业落地应用，取得显著效果。 WATTMAN 六大应用打造冶金行业应用场景“智慧天眼“ NO.1 WATT-皮带及廊道智能巡检系统  系统由多个子系统组成，针对输送机运行状况、廊道环境等进行全面检测。无论是托辊损坏、皮带跑偏，还是有害气体、人员攀爬越界等异常情况，它都能及时发现。其中，皮带缺陷检测系统采用前沿技术，缺陷识别成功率 > 97%，单张图片算法耗时≤100ms，异物精确定位 > 97%，有效保障了皮带及廊道的安全稳定运行。 NO.2 WATT-金属表面质量（缺陷）智能在线检测系统  系统利用前沿的神经网络深度学习方案和 UNET 结构网络架构，该系统构建了基于纹理特征的算法模型。它如同拥有一双 “火眼金睛”，能将裂纹、氧化、破损等多种缺陷统一纳入分析，通过大量数据样本积累和迭代训练，对输入图像进行精细预测。废品识别率 > 99%，图像检测耗时≤0.1 秒，缺陷定位精度≤0.29mm，还具备自适应性学习功能，可不断优化算法，为皮带、矿粒、钢坯、阴极板、铜管、银锭、炭块等行业的产品表面质量提供了可靠保障。 NO.3 WATT-物料全流程跟踪智能管理系统  在工业企业生产过程中，物料全流程受控管理至关重要。该系统在生产关键工序对物料流转进行识别和跟踪，物料跟踪准确率 > 99%，单帧视频耗时≤30ms，跨相机识别准确率 > 99% 。它可以实现钢铁冶金、有色金属、矿山电力等行业企业全厂物料实时跟踪定位，依据跟踪状态合理调度，调整生产节奏，提高效益并节省人力成本。 NO.4 WATT-低倍组织无人化检验系统  该系统借助机器视觉和人工智能技术实现了革新。它能对多品类连铸坯低倍组织缺陷进行智能判断与评级，缺陷识别成功率 > 97%，精准评级 > 98%，铸坯缺陷精准定位 > 98.5% 。在强酸性的恶劣环境下，它不仅具备强适应性、高智能化，还能实现检测迅速、无人干预、防酸耐腐蚀，有效提升了整体检测效率和评级稳定性。 NO.5 WATT-OCR智能在线识别系统  该系统支持本地离线运行，对数据安全保障有力。经过训练，它在曲面、反光、同色物体表面字符识别上表现卓越，识别率超 99%。无论是产品编码、仪表读数还是品牌 LOGO，它都能准确识别，GPU 识别耗时≤60ms，CPU 识别耗时≤1 秒，还支持弯曲、竖向文本识别，大幅提升了生产检测的自动化程度。 NO.6 WATT-冷轧酸洗段无人值守系统  该系统以基于数据驱动的深度学习算法模型为核心。它能像熟练的工人一样，精准识别钢卷、鞍座等目标的位置、尺寸和轮廓信息。不仅实现全流程自动化、智能化，还能在高温高粉尘的恶劣环境下稳定运行。其识别准确率超 98%，单张图片检测耗时小于 0.1 秒，缺陷识别精度≤4mm，极大地优化了人员配置，减少安全事故，提升了产品质量，并且还能广泛应用于多个相关产线。 WATTMAN 关键AI技术 驱动创新发展 深度学习算法  神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习算法是 “鹰眼” 技术的核心。在钢卷号、工艺参数标签、产品标签、物品条码识别中，利用这些算法可以精准定位和识别字符；在金属表面缺陷检测方面，能够准确分析图像特征，识别出微小缺陷。 多模态融合技术  融合文本、图像、视频、语音等多种数据，使系统能够更全面地理解工业场景信息，提高检测和识别的准确性与可靠性，适应复杂多变的工业环境。 3D+2D 融合处理技术  针对工业企业生产中 3D 视觉技术的应用难题，通过优化特征骨干网络、引入 Transformer 结构编码器机制等，提高了 3D 视觉识别速度和精度。同时，利用 2D 与 3D 视觉的协同作用，在多个关键环节实现了准确、迅速且稳定的识别功能，为连铸等工艺的自动化操作提供了有力支持。 目前，“WATT-iVision锐视智能识别系列”多类型产品及应用管理系统已先后在宝钢、首钢、东方希望、信发集团等钢铁冶金和有色金属冶金企业广泛应用，助力企业提高检测能力及效率，降低人工作业成本，实现生产流程效益效能的大幅提升，为生产管理过程赋予人工智能的新的“生命力”。瓦特曼智能将始终秉持“AI 赋能工业、科技创造价值、客户第一、追求极致” 的理念与目标，深入挖掘“AI+机器人”工业智能领域所蕴含的无限潜力。 瓦特曼智能已成功将 AI “鹰眼” 机器视觉技术融入数字工厂的多元应用场景，实现了生产实时监控、过程质量判定和预警、历史质量回溯和跟踪等功能，大大减少了企业因质控不到位而产生的批量质量事故、质量异议、质量成本等损失，持续为企业稳定质控保驾护航，是工业企业转型升级、加速形成新质生产力的典型代表。瓦特曼智能将不断打造更加坚实的数字化、智能化“底座”，与各工业行业碰撞出更多“火花”，注入更强大的智能基因，助力中国基础工业迈向全球智造新高度。 |