科远AI机器视觉技术赋能冶金工业智能化升级
作为人工智能的一个重要分支，随工业制造领域智能化需求的不断的提高，发展愈发活跃。根据有关机构预测，到2025年我国 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。科远智慧002380）运用这一技术在冶金行业发挥了关键作用，极大的提升冶金企业的竞争力和客户满意程度，推动冶金行业向智能化、数字化和高效化加速迈进。 科远智慧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、设备正常运行状态预测、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。 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。 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。 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。 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作时的状态。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。 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，预测故障和不正常的情况，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，降低经营成本，全方面提升焦化生产的安全性和效益。 “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，科远智慧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，并慢慢地增加生态合作，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！ 索尼将在日本上调电子科技类产品价格约10% 消费电子产业链业绩趋势向好（附概念股） 全年业绩上调！最高从亏0.38元/股到赚0.44元/股，3只潜力股已获大额资金“埋伏” 已有52家主力机构披露2023-12-31报告期持股数据，持仓量总计1621.11万股，占流通A股11.44% 近期的平均成本为17.08元。该股资金方面呈流出状态，投资者请谨慎投资。该公司运营状况良好，多数机构觉得该股长期投资价值较高。 投资者关系关于同花顺软件下载法律声明运营许可联系我们友情链接招聘英才使用者真实的体验计划 不良信息举报电话举报邮箱：增值电信业务经营许可证：B2-20090237