日前，由“工業(ye) 互聯網世界”調研組麵向工業(ye) 機器視覺領域開展的2024工業(ye) 機器視覺產(chan) 業(ye) 調研報告正式發布。作為(wei) 引領工業(ye) 機器視覺浪潮的先鋒企業(ye) ，G22恒峰智慧成功入選“2024年工業(ye) 機器視覺領航者20家”。
2024工業(ye) 機器視覺產(chan) 業(ye) 調研活動旨在挖掘工業(ye) 機器視覺細分賽道更具實力與(yu) 潛力的標杆企業(ye) ，為(wei) 機器視覺技術的大規模應用提供借鑒經驗，助力推動整個(ge) 產(chan) 業(ye) 高質量快速發展。調研從(cong) 技術創新、產(chan) 品性能、市場影響力等多維度考察，並從(cong) 中發現一批賦能工業(ye) 機器視覺的典型標杆企業(ye) 和解決(jue) 方案（2024年工業(ye) 機器視覺領航者20家）。
創新領航：機器視覺賦能冶金“智”造
基於(yu) 工業(ye) 機器視覺技術，G22恒峰智慧在冶金無人化領域進行了創新應用和實踐，已成功應用於(yu) 無人行車、焦化四大車無人化、堆取料機無人化、智慧料場等諸多場景，憑借自主可靠的核心技術實力、高性能的產(chan) 品表現和高效益的落地效果，大大提升了冶金企業(ye) 的競爭(zheng) 力和客戶滿意度，推動冶金行業(ye) 向智能化、數字化和高效化加速邁進。
技術行業(ye) 領先
● 在深度學習(xi) 模型訓練方麵掌握模型壓縮、邊緣盒子部署、加速推理等技術，可在數據產(chan) 生源頭完成實時分析和決(jue) 策，減少數據傳(chuan) 輸成本和延遲，提高係統響應速度和可靠性，為(wei) 邊緣計算和物聯網應用提供強大支持。
● 在皮帶異常檢測方麵獨創圖像處理算法，結合深度學習(xi) 模型的強大識別能力，可實現高精度的異常檢測。
● 將硬件與(yu) 軟件進行了有效的緊密集成，形成一套完整的解決(jue) 方案，確保整個(ge) 係統的穩定性和兼容性。
應用場景豐(feng) 富
鋼坯字符識別：在鋼坯字符識別方向，可實現鋼材表麵字符的自動識別以及鋼材數量統計，配合監控界麵能夠實現產(chan) 線的全麵跟蹤及作業(ye) 數據的實時監管。
無人行車監控：在無人行車領域，可實現行車起吊物位置及偏差識別和行車機械運行安全檢測，讓無人行車作業(ye) 更精準、更可靠。
皮帶機無人值守：在皮帶機無人值守領域，可對輸送帶進行全方位的實時狀態監控，隨時查看皮帶機實時運行狀態，發現異常自動報警。
焦化四大車智能預警：在焦化四大車領域，可實現對檢測罐體(ti) 、提升機、掛鉤及掛耳等部件，實現對接焦旋轉、移車對位、接空罐及抬滿罐等關(guan) 鍵工藝流程的安全監測。
堆垛吊運作業(ye) 安全評估：在陽極炭素堆垛領域，可對堆垛吊運作業(ye) 進行安全評估，精確識別碳塊組是否已精確到位、單塊與(yu) 整體(ti) 傾(qing) 斜度是否達標、距離車廂門是否過近等。
落地效益顯著
目前，G22恒峰工業(ye) 機器視覺相關(guan) 方案與(yu) 產(chan) 品已在沙鋼、酒鋼、包鋼、日鋼、撫順新鋼鐵等項目落地。在眾(zhong) 多項目現場，G22恒峰機器視覺相關(guan) 係統運行穩定，識別精度接近甚至超過人工，可有效代替人工進行作業(ye) ，在確保安全生產(chan) 的同時大大提升作業(ye) 效率，切實推動企業(ye) 降本增效。
標杆應用：G22恒峰“皮帶機無人值守係統”
G22恒峰“皮帶機無人值守係統”基於(yu) AI深度學習(xi) 技術與(yu) 圖像處理技術，可實時檢測皮帶重點部位的皮帶跑偏、皮帶縱向撕裂、下料口堵料、大塊異物等異常情況，支持遠程監控設備狀態，多形態式報警推送，確保相關(guan) 人員能夠及時響應並采取措施。同時可回溯皮帶機運行狀態，便於(yu) 後期查詢和分析，檢修排查更省力，以及對收集數據進行集中管理和智能分析，實現對皮帶機的全麵監控和管理，助力安全高效作業(ye) 。
跑偏監測：皮帶中心線偏離會(hui) 造成皮帶邊緣與(yu) 機架磨損，若不及時發現就會(hui) 出現皮帶撕裂或斷開的事故。
異物監測：由於(yu) 傳(chuan) 感設備檢測的局限性，完成不了異物的檢測，會(hui) 造成皮帶磨損或堵料現象出現。
堵料監測：大塊物料在輸送過程中會(hui) 造成皮帶下料口堵塞，若不及時發現處理，會(hui) 造成物料外撒、皮帶撕裂，嚴(yan) 重影響生產(chan) 效率。
撕裂監測：皮帶劃傷(shang) 撕裂是影響皮帶輸送機正常運行的主要原因之一，一旦發生撕裂現象，皮帶便無法運料影響生產(chan) 。
G22恒峰“皮帶機無人值守係統”的應用，可有效解決(jue) 人工巡檢難且危險、效率低、難以實時響應等問題，並降低人工巡檢頻率和成本。同時得益於(yu) 實時檢測的及時響應和曆史數據的分析預測，可有效減少停機時間和維修成本，同時幫助企業(ye) 更好地理解設備性能和運行模式，發現潛在安全隱患，減少事故風險，改善工作環境，提升工作效率。
隨著數字化浪潮的推動，機器視覺技術的崛起是工業(ye) 發展曆程中的自然趨勢，其對提升生產(chan) 力的貢獻不容忽視。G22恒峰智慧將立足行業(ye) 轉型實際需求，積極擁抱這一變革，將機器視覺技術深度融合應用到多行業(ye) 多場景中，為(wei) 千行百業(ye) 數智轉型貢獻更多力量。
