Внедрение ИИ для российского металлургического завода
Разработали и внедрили систему на базе компьютерного зрения (CV) для автоматического контроля потока жидкой стали
Задача
Бизнес-задачи клиента:
- Снизить потери металла,
- Повысить точность учета выхода готовой стали,
- Улучшить контроль качества разливки,
- Обеспечить безопасность процесса.
Технические задачи проекта:
- Создать ИИ-модели для точного распознавания металла на видео,
- Разработать аналитические модели для расчета масс и критических параметров разливки,
- Обеспечить работу системы в реальном времени на производстве.
До 93%
возросла средняя точность распознавания ключевых объектов
+1
успешный кейс по CV в промышленности
Решение
1. Подготовка данных (1 неделя): проверка и корректировка разметки производственных видеозаписей.
2. Обучение моделей Computer Vision (5 недель):
- Подобраны и обучены несколько моделей-кандидатов.
- Лучшие модели дообучались на сложных кадрах для максимальной стабильности в реальных заводских условиях (засветка, пар, брызги).
3. Разработка аналитических моделей (1 неделя):
- На основе чертежей ковша и учета его износа созданы алгоритмы расчета объема.
- Разработаны физические модели для определения толщины шлаковой корки и безопасной высоты уровня металла (свободного борта) с учетом рассчитанных масс и плотностей.
4. Оптимизация производительности: для вывода результатов оператору в реальном времени модели развернуты на высокопроизводительном Triton Inference Server.
Трудности
- Сложные условия съемки на производстве (высокие температуры, пар, брызги, засветки).
- Необходимость адаптации ИИ-моделей к сильному изменению внешнего вида потока металла и ковша в разных условиях.
- Требовательность к стабильности и скорости работы системы в реальном времени.
Результат
После обучения точность моделей сегментации в среднем составила 93% (шлак — 94%, металл — 90%, зеркало расплава — 94%, борт ковша — 92%).
Бизнес-результат:
- Снижение потерь металла,
- Повышение точности учета,
- Улучшение качества стали,
- Повышение безопасности,
- Оптимизация ресурсов
Технологии
- Python
- CVAT
- PyTorch
- ONNX
- ClearML
- Triton server
Другие работы
Оставьте заявку на проект
Оставьте контакты, чтобы обсудить проект и условия сотрудничества, или позвоните:
8 800 200-99-24