AI人工智能发展正澎湃喷涌，机器视觉作为人工智能的一个重要分支，随着工业制造领域智能化需求的不断提升，发展愈发活跃。根据有关机构预测，到2025年我国机器视觉市场规模将达到469亿元，2021—2025年复合增速达到36%。

机器视觉的底层逻辑是为机器装上“眼睛与大脑”，利用机器代替人工对物体进行识别、测量，并做出判断。188亚洲体育登录入口 运用这一技术在冶金行业发挥了关键作用，大大提升冶金企业的竞争力和客户满意度，推动冶金行业向智能化、数字化和高效化加速迈进。

188亚洲体育登录入口 基于在智慧工业领域深厚的技术底蕴，凭借对设备模型强大的数据理解和解读能力，推出基于AI的工况在线识别、控制策略自优化、多况自主寻优、设备缺陷识别、设备运行状态预测、设备健康知识管理等核心技术，打造了强大的工业AI计算引擎，可进行机器学习、深度学习等AI算法图形化组态，在冶金无人化领域取得显著成绩。

五大应用，打造钢铁库区“火眼金睛”

字符识别

通过神经网络模型和深度学习算法对网络摄像机采集的视频实时分析，实现钢材表面字符的自动识别以及钢材数量统计，配合监控界面能够实现产线的全面跟踪及作业数据的实时监管。经过长时间的现场测试和优化，字符识别技术显著提升了鲁棒性和环境适应性，识别准确率高达99.8%。广泛应用于钢铁库区钢坯号、钢板号、钢包号、钢卷号识别。

行车起吊物位置及偏差识别

通过摄像头和传感器捕捉起吊物的位置信息，并通过深度学习和机器视觉技术对数据进行特征点分析，将起吊物相对行车位置及偏差坐标反馈给控制系统，自动进行位置校正，确保起吊物按照预定轨迹移动。

该系统不仅能提高搬运效率、减少人为操作中的误差和风险，同时确保起吊物能够安全、准确地抓取或放置，从而实现更精准、可靠的自动搬运。应用于钢丝卷位置识别、钢板位置识别、钢卷偏差识别以及行车抓手偏差识别。

行车机械运行安全检测

通过行车摄像头实时传输的关键部位图像，以深度学习算法精准识别各机械模块的异常情况，如运动偏差、磨损、变形等，并立即生成报警信号，实现及时预警，避免安全事故。通过早期的故障检测和预防维护，能够大幅减少设备的非计划停机时间，大大提升生产效率，延长设备使用寿命，同时降低维护和更换成本。主要应用于钢丝绳防脱槽、防斜拉识别；行车轮缘磨损、轨道压块脱落识别；钢卷轧带脱落识别等。

皮带机无人值守

通过AI深度学习技术与网络摄像头，对皮带整体及出入料口进行实时监测。系统配备了远程监控界面，通过云平台或本地服务器，管理人员可以随时随地查看皮带机的实时运行状态。情况异常时，系统自动报警。

此外，AI模型通过对历史数据的深度学习和趋势分析，能够预测皮带机可能发生的故障，提前进行维护和保养，避免停机和损失。通过集中管理和智能分析数据，简化了检修排查工作，助力安全生产，皮带异常检测准确度达96%以上。主要应用于检测皮带跑偏、纵向撕裂；下料口堵料、大块异物等情况识别。

焦化四大车智能安全预警

为了提高焦罐车干熄焦工艺无人化运行的安全性，利用机器视觉技术，检测罐体、提升机、挂钩及挂耳等部件，实现对接焦旋转、移车对位、接空罐及抬满罐等关键工艺流程的安全监测。

系统运用大数据分析和深度学习网络模型，实时处理数据并生成预警信息，预测故障和异常情况，提醒操作人员进行维护，保障安全。通过预测性维护和优化调度，该系统有效提高生产效率，减少非计划停机时间，降低运营成本，全面提升焦化生产的安全性和效益。

七大优势，功能强大简便好用

● 简便安装，模块化设计

● 兼容性广，支持多种传感器、控制系统、设备的连接

● 精确度高，工业领域数据丰富，模型检测精度高

● 场景丰富，提供数十种应用场景的识别任务

● 扩展性强，支持二次开发

● 接口丰富，支持Modbus TCP、工业物联网平台等

● 实时分析，“平台-算法-设备”的智能交互，采用AI技术，对传输到监控平台的数据、视频和图片进行在线分析。

目前，188亚洲体育登录入口 AI机器视觉技术在冶金无人化领域已应用于沙钢、酒钢、包钢、日钢、抚顺新钢铁等诸多项目。

未来，科远将基于软硬件技术优势，不断融合创新，推出更多丰富的产品，满足差异化场景应用需求，并不断加强生态合作，助力机器视觉行业生态快速、健康发展，加速助推冶金行业数智化转型升级！