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导语
- 某钢铁集团希望搭建钢卷检测图像智能采集系统，对钢卷进行外观检测及钢卷号识别，实现钢卷智能检测，助力钢厂产线智能化。
- 本案例借助 NVIDIA AGX Xavier ，通过深度学习构建***识别模型，实现智能化钢表面缺陷检测及识别，实时输出全量质量数据极大减少时间成本，准召率高达99%+，大大提高生产效率。
1 案例背景
某钢铁集团主营产品包括热轧卷板、热轧薄板、冷成型板、镀锌薄板、型钢等，是目前******规模的ESP产品生产、加工基地，***钢材占80%以上，产品荣获中钢协金杯奖、省***商标及***等荣誉称号。2019年实现销售收入800多亿元，净利润80多亿元，连续多年位居纳税榜***。
2 客户需求
某钢铁集团热轧轧线进行智能技术改造，需对钢卷进行外观检测、钢卷号识别。在钢卷检测环节中，检测系统会对产线生产出来的钢卷进行钢卷号识别和外观检测，具体功能为钢卷号的识别、塔形识别、裂边识别。期望搭建钢卷检测图像智能采集系统，实现钢卷智能检测，助力钢厂产线智能化。
3 项目目标
实现基于机器视觉的智能检测，助力钢厂生产智能化
保证产品质量，减少质检误差
在无人值守的情况下长期稳定运行
4 解决方案
基于蓝海大脑AI技术的视觉识别平台，主要由边缘端（边缘计算）和 中心端（中心计算）两部分组成。
工业相机，工业机器人以及英伟达NVIDIA Jetson Xavier 研发 的嵌入式智能设备构成了图像视频采集端，部署在工厂自动化产线上。边缘计算部署的采集端及中心计算部署的液冷GPU工作站集群则撑起该AI平台的主控系统。
基于NVIDIA Xavier的机器视觉在线检测系统对产线生产出来的目标进行货物号识别和外观检测，同时具备与产线现有设备及功能单元实时通信，多系统间有机协同工作的能力。
算法部分为第三方开发的功能单元，包含货物号识别、塔形识别、裂边识别三个功能单元，具备在Xavier智能硬件的 Linux系统下直接运行的条件。
在产品出生产线后调用算法模块，完成一次基于机器视觉的在线检测。
现场图像采集由工业相机完成，采用触发拍照工作模式，生成图像数据经由Xavier智能硬件、驱动层、系统层、应用层给定至算法单元。检测结果及相关图片样本由应用层软件按已有协议框架传送至easy sense单元。
5 价值与影响
基于蓝海大脑工业视觉智能平台+***自动光学机构，通过深度学习构建***识别模型，实现全流程自动化智能化的产品质量表面缺陷检测，准召率高达99%+。实时输出全量质量数据。同时极大减少时间成本，助力钢厂产线智能化。
