近日，星云Clustar自主研发的废钢智能检判系统在成都冶金实验厂试运行，覆盖作业跟踪、废钢定级、不合格料筛查、异常报警等关键环节，检测精准度达到专家质检员水平...
近日，星云Clustar自主研发的废钢智能检判系统在成都冶金实验厂试运行，覆盖作业跟踪、废钢定级、不合格料筛查、异常报警等关键环节，检测精准度达到专家质检员水平，标志着星云废钢智能检判系统在电炉混装料自动判级上取得重大突破。
成都冶金实验厂地处成都西部，废钢业务为短流程电炉炼钢提供原材料，从四川等西南地区吸收大量生活废钢和轻薄料，废钢种类繁多，料型复杂，跟其他废钢厂一样面临着扣杂和定级两大业界难题。传统废钢定级主要依靠肉眼识别，难以标准化。此外，质检员攀车作业，工作劳累导致专注度下降，影响废钢识别精准度，质量判级异议多。
星云废钢智能检判系统充分利用成实现有设备，自动采集废钢卸料全流程图像数据，逐层密集采样和图片处理，并实时上传到检判系统。采用深度机器学习算法和图像识别技术，进行整车定级，基于实时识别到的不合格料，计算出整车扣重的预估值，同时对不合格料给予报警提示。等级结果实时上传并长期保存，重要数据可监督、可追溯。全车定级结果秒级完成，可有效为企业提升工作效率，规避安全隐患。并且该系统具备自主学习能力，通过标注高清废钢图像，进行模型训练，形成采集数据/标注数据/训练和推理的闭环，算法可以不断优化系统识别的精准度，避免质判异议引发的纠纷。
以下为实际应用展示：
车体车厢定位，跟踪废钢卸料全流程
车辆驶入厂区后，无需固定停车位置，厂区布置的高清摄像头直接锁定卸货车辆进行全自动图像采集，智能拍照算法实现对待检判区域100%的覆盖拍照。
车内废钢类型检测，实现整车废钢定级
检判系统利用图像分割算法对实时采集的大量废钢图像精确识别，包含1mm以下，1.5mm，2mm，3mm，4mm，5mm，6mm，8mm, 10mm以上厚度的各种料型，并进行像素级分析，同时将料型重量、数量等参数实时录入数据库，最后评估整车废钢级别，检测精准度可达到专家质检员水平。
扣重扣杂，不合格料异常预警
系统根据专家质检员评级标准，筛选杂质、超长件、密闭容器、油污件等不合格料给予报警提示，并做对应的扣重处理。
生成废钢定级结果，信息化数据管理
自动生成每车废钢的可视化定级图表，包含车辆状态，车牌信息，卸车时长，废钢等级，扣杂，不合格料报警等信息。并将订单总量、分布及趋势，智能检判算法的历史表现，卸货报警消息统计，回收钢材种类的分布及趋势等进行信息化整合，帮助废钢厂直观掌握订单质量和业务状态。
目前，在成都冶金实验厂的全力配合下，星云废钢智能检判系统已经顺利开展试运行。也持续在帮助更多料型复杂的电炉混装料炼钢和料型单一的转炉炼钢企业解决废钢质检难题，从传统人工转化成高精度、高效率、不知疲倦的智能“专家质检员”，可给出准确客观的高质量结果，并且AI智能算法具备迭代自学习的能力，定级精准度会持续迭代提升，以满足企业的成长性需求。
信息来源：中国冶金网http://news.y-e.cn/20210319/2824450.html
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