阿里AI上崗南京鋼鐵 精準識別發(fā)絲級鋼板裂紋 鋼板質(zhì)檢難題破解 工人不再腳踏高溫鋼板日行萬步

　　細如頭發(fā)絲的裂紋會嚴重影響鋼板質(zhì)量，其檢測一直是行業(yè)老大難，需要工人踩在高溫鋼板上，打著電筒仔細尋找，一天走上萬步，既辛苦還容易看走眼。記者昨日獲悉，全國特大型鋼企南京鋼鐵上線了AI質(zhì)檢系統(tǒng)，借助阿里達摩院先進算法，鋼板表面缺陷檢出率從原來人工的90%提升至98%，鋼板出廠質(zhì)量明顯提升，質(zhì)量異議金額從0.06元/噸降至0.02元/噸。

　　記者在南京鋼鐵中厚板卷廠看到，生產(chǎn)線上新架設了一個藍色的“小房子”，熱氣騰騰的鋼板從下面經(jīng)過，特別布置的相機兩面實時抓拍，數(shù)據(jù)立馬回傳到小房子里的AI系統(tǒng)進行分析，3秒鐘即可得出結(jié)論，不論是頭發(fā)絲般的裂紋還是壓入的微小異物，都被AI精準識別出來。一些肉眼難以分辨的相似印痕，比如裂紋和氧化鐵皮脫落，AI識別起來毫不費力。這套AI系統(tǒng)全稱為熱軋鋼板表面質(zhì)量檢測與識別系統(tǒng)，由南鋼中厚板卷廠、金恒科技、阿里云、阿里達摩院、冶自歐博等聯(lián)合研發(fā)，近期正式通過驗收。

　　中厚板AI表檢系統(tǒng)

　　據(jù)介紹，裂紋等表面缺陷會嚴重影響鋼板的強度和質(zhì)量，尤其是中厚板（4-25毫米厚度），其廣泛應用于橋梁、造船以及各種工程中，鋼板質(zhì)量直接影響工程質(zhì)量。鋼板出廠前會有嚴格質(zhì)檢，工程方收貨后還會進行驗收復檢，發(fā)現(xiàn)缺陷會發(fā)起質(zhì)量異議，一旦判定不合格，鋼廠需要賠償。因此，質(zhì)量異議金額是衡量鋼板出廠質(zhì)量的重要指標。

　　傳統(tǒng)人工質(zhì)檢主要依靠肉眼，經(jīng)驗豐富的老師傅打著手電筒，踩在鋼板上彎腰細看，發(fā)現(xiàn)缺陷后用筆做標注。這非常依賴眼力，也很考驗體力，因為這些熱軋鋼板送到冷床后，表面依然還有五六十度高溫。“夏天可能有一百度，勞保鞋有時候都會冒煙?！蹦箱撝泻癜寰韽S的張雨兵師傅介紹說，一個班下來，要走上1萬多步，經(jīng)常全身都濕透了。

　　傳統(tǒng)人工檢查鋼板缺陷

　　即便如此辛苦，人工難免漏檢，尤其是客觀條件所限，人工只能檢查上表面，無法檢查下表面，導致最終檢出率只有90%左右。而采用AI系統(tǒng)后，缺陷檢出率達98%，準確率達90%。據(jù)南鋼中厚板卷廠統(tǒng)計，其鋼板質(zhì)量異議金額從2019年的0.06元/噸降至2021年的0.02元/噸，客戶投訴減少，質(zhì)量明顯提升。同時，工作條件也大為改善，工人只需要遠程操作電腦，不必再高溫作業(yè)。

　　工人使用AI系統(tǒng)

　　據(jù)介紹，中厚板AI表檢尚屬于行業(yè)難題，全國尚無成熟案例，南鋼項目歷時近2年，各種挑戰(zhàn)層出不窮。金恒科技優(yōu)化了產(chǎn)線運輸方案，重點攻克了板號對齊等難題，為AI應用生產(chǎn)奠定基礎。不過，由于環(huán)境背景干擾嚴重，鋼板缺陷微小且多樣，加之缺陷數(shù)據(jù)偏少，普通AI識別效果不佳。達摩院算法工程師趙嘉星介紹說，南鋼項目進行了大量算法創(chuàng)新和優(yōu)化，專門設計了針對小樣本的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，對不同類別的微小缺陷進行定制化處理，還開發(fā)出了專門模型來消除環(huán)境干擾，在算法中融入了大量基于業(yè)務邏輯的先驗信息，使得AI可以從容應對復雜環(huán)境，精準識別各種缺陷。AI檢測結(jié)果結(jié)合金恒開發(fā)的智能報表生成系統(tǒng)，自動化評估生產(chǎn)質(zhì)量，促進產(chǎn)線持續(xù)改良。