宝武中南钢铁在该智能化项目的负责人引入AI技术手段，打造了基于飞桨深度学习平台图像分割开发套件PaddleSeg的“钢筋长度超限监控方案”，于2023年2月上线运用在多条产线并持续稳定运行至今。该方案替换了传统的工人师傅人工核查的方式，显著提高了生产安全性和生产效率，单条产线成本节省超过50万。
该智能化项目的负责人表示，“项目上线后，各项指标效果优异，语义分割评价指标（mIoU）> 99%，异常/正常二分类准确率（Accuracy）大于99.5%。后续我们将考虑采用飞桨相关技术，在安全生产和智能识别质检等方向继续探索更多智能化的场景解决方案。”
图：全自动钢筋超限监控产线现场
该智能化项目的负责人表示，“或许从钢铁工业全流程来看，该类问题紧急重要程度不是那么高。利用视觉传感设备实时监控钢筋长度是否超限这个任务看似也比较简单，但传统的图像处理方法其实无法达到足够的精度和泛化性。而现在新的AI技术已经可以很好的解决这类问题，哪怕只是这一个场景下的应用，就可以为产线节省很可观的成本，并极大提升生产效率，创造经济价值。”
图：全自动钢筋超限监控方案视觉图像
基于飞桨图像分割开发套件PaddleSeg，“搞定”工业视觉智能化
传统的图像处理方案精度和泛化性无法满足需求。精度决定了方案的实际应用价值，泛化性决定了方案能否向其他场景复制。该智能化项目的负责人选择引入深度学习等AI技术来解决这一难题。在考察比对国内外相关技术后，项目负责人认为百度飞桨产业级深度学习平台具备独有优势。
整体技术方案可以归纳为如下步骤：
1）在钢筋一侧安装摄像头，拍摄图像；
2）利用图像分割技术提取钢筋掩膜；
3）根据摄像头位置和角度确定长度界限；
4）最后根据该长度界限和钢筋分割范围的几何关系判断本批次钢筋是否超限；
目前，宝武中南钢铁已将基于飞桨开发的“全自动钢筋长度超限监控方案”应用在两条生产线上，解决钢筋长度超限的自动监控问题，实现端到端全自动的钢筋长度超限监控，语义分割mIoU > 99%，异常/正常二分类准确率（Accuracy）大于99.5%，高精度高与高准确率，在实际工业场景下助力企业生产降本增效。
图：飞桨PaddleSeg图像分割开发流程
AI在工业场景的大规模应用可期
宝武中南钢铁立足钢铁业，工、科、贸并举，多元化经营，是广东省重要的钢铁生产基地，也是钢铁行业中智慧制造和5G工厂的推动者。产品主要包括特棒、工业线材、建筑材（普材）、板材，广泛应用于汽车、机械制造、能源交通、航天航空、核电等行业。
此次宝武中南钢铁率先引进AI新技术，将飞桨运用在钢铁工业的自动化、智能化升级流程中，优化效果得到实践检验，“后续我们考虑在安全生产和智能识别质检等方向应用飞桨继续探索更多智能化场景和解决方案”。
“工业场景的容错率非常低，我们只有在确保AI平台技术应用的各方面性能都达到我们实际生产的标准时，才能将其上线。飞桨完全满足了我们的要求，让我们能够放心将更多任务交给机器来完成，也让我们对人工智能在工业领域的大规模应用更加充满信心。”该智能化项目的负责人表示。
传统工业向高端化、智能化演进，是必然趋势。对企业开发者而言，趁手的“工具”能帮助他们快速且高效地克服工业环境的复杂性，催生更多“AI+工业”的应用。飞桨将继续为钢铁工业的智能化升级提供有效助力，携手拓展技术创新之路。
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