在钢铁制造领域，计算机视觉技术提供了创新的解决方案来应对这些关键需求。例如，Roboflow平台支持多家财富50强钢铁制造商实现流程自动化。本文将探讨定制的计算机视觉模型如何支持钢铁制造商，重点关注两个关键用例：(1) 钢包热斑检测和(2) 钢卷缺陷检测。
在钢铁生产中，钢包是一个关键部件，用于运输和倾倒熔融钢水。保持钢包的完整性对于预防事故和确保高效运作至关重要。其中一个重大风险是热斑的发展，这可能导致钢包失效和熔融金属的灾难性溢出。
Roboflow的计算机视觉技术可以部署以持续监控钢包的热异常。通过集成红外摄像机和先进的图像处理算法，Roboflow的解决方案可以实时检测热点。以下是它的工作原理：
数据采集：红外摄像机捕获钢包表面的热图像。
目标检测：数据通过定制的Roboflow目标检测模型，检测钢包热点并读取。
警报系统：当检测到热斑时，系统可以触发警报以立即采取行动，防止潜在的钢包故障。
通过计算机视觉，可以实现：
- 提高安全性：早期检测热点降低了事故风险，增强了工人安全。
- 延长设备寿命：及时进行维护和修理，可以延长钢包的使用寿命。
- 提高操作效率：最小化计划外的停机时间和中断，确保生产过程的高效。
以下是模型在FLIR热像仪上检测热点的示例：
钢卷是经过加工和成型成卷状的大型连续卷钢。在生产过程的早期检测这些卷的缺陷和正确对齐对于保持产品质量和减少浪费至关重要。
Roboflow的计算机视觉模型检查钢卷是否存在以下问题：
自动视觉检查：自动检测表面划痕、凹痕以及对齐和翘曲，以实现实时的andon警报。
自动库存追踪：与库存管理软件集成，提供钢卷的实时库存水平、位置和移动更新。
通过计算机视觉，可以实现：
- 增强质量控制：自动且准确的缺陷检测确保只有高质量的半成品继续通过生产。
- 提高可追溯性：详细记录每个卷的历史，包括生产细节和移动，增强了可追溯性和问责性。
- 增加生产力：自动化检查流程提高了操作能力，减少了手动检查所花费的劳动小时，从而提高了吞吐量。