圖片系A(chǔ)I生成

中國(guó)鋼鐵產(chǎn)量全球領(lǐng)先,但廢鋼利用率僅21.2%,遠(yuǎn)低于美國(guó)的72.1%,也低于世界平均水平。廢鋼再利用能夠降低能耗和成本,1噸廢鋼能煉出860公斤鋼材。

廢鋼再利用的頭號(hào)難題是定級(jí)。中國(guó)廢鋼來源復(fù)雜,種類繁多、料型不一。現(xiàn)有定級(jí)主要靠質(zhì)檢員肉眼識(shí)別,難以量化和標(biāo)準(zhǔn)化。廢鋼定級(jí)作業(yè)環(huán)境較為惡劣,質(zhì)檢員每次需要攀高四五米到大貨車車頂,對(duì)車內(nèi)廢鋼進(jìn)行近距離觀察,勞動(dòng)強(qiáng)度大,作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高。

解決方案

晉南鋼鐵集團(tuán)與阿里巴巴達(dá)摩院、西安智者云集云計(jì)算有限公司合作,研發(fā)出一套全流程、自動(dòng)化、智能化的AI評(píng)估系統(tǒng)。系統(tǒng)對(duì)廢鋼車輛卸料過程實(shí)時(shí)抓拍、逐層采樣,借助達(dá)摩院的深度學(xué)習(xí)算法和智能識(shí)別技術(shù),對(duì)卸貨過程進(jìn)行單層判級(jí)和最終整車判級(jí),對(duì)不達(dá)標(biāo)廢鋼和雜質(zhì)、異物,計(jì)算出整車扣重的預(yù)估值,還能對(duì)異物報(bào)警提示。

針對(duì)廢鋼來源復(fù)雜,達(dá)摩院優(yōu)化了算法模型,采用圖像金字塔結(jié)構(gòu),結(jié)合高層語義信息與低層空間信息,檢測(cè)不同尺度,不同形態(tài)的廢鋼料型和雜質(zhì)。同時(shí)采用了更精細(xì)化的細(xì)粒度分類網(wǎng)絡(luò),拉開同一廢鋼料型的類內(nèi)距離,檢測(cè)精度得到明顯提升。

成效

廢鋼AI的總體評(píng)級(jí)準(zhǔn)確率達(dá)95%,扣重準(zhǔn)確率達(dá)90%,已達(dá)到行業(yè)“老師傅”的水平,并且AI還不斷迭代自學(xué)習(xí),持續(xù)提升。AI也讓廢鋼定級(jí)效率大幅提升,時(shí)間節(jié)省近三分之一,每天單點(diǎn)能檢測(cè)定級(jí)上千噸的廢鋼。

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