余承浩 高立強(qiáng) 時小麟 程悠

摘要：圖像識別技術(shù)是人工智能重要領(lǐng)域之一。近年來，圖像識別技術(shù)被廣泛運用于人臉識別、地圖導(dǎo)航、環(huán)境監(jiān)測、生理病變研究等多個領(lǐng)域中?；趫D像識別技術(shù)，將能源生產(chǎn)過程中大量復(fù)雜繁瑣的物理數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)化為更為便捷、易懂的圖像數(shù)據(jù)，逐步服務(wù)于企業(yè)生產(chǎn)管理，從而影響生產(chǎn)能源的調(diào)度與決策。本文通過實例介紹了圖像識別技術(shù)在企業(yè)安全生產(chǎn)、設(shè)備管理等方面的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：圖像識別;數(shù)據(jù)采集;企業(yè)管理;安全生產(chǎn);設(shè)備管理

1項目背景

自黃山精品線建立以來，動力車間肩負(fù)著整個企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度的能源保障工作，而車間能源設(shè)備及相關(guān)配套壓力容器狀態(tài)的點檢，一直是車間安全和生產(chǎn)管理的重要點工作之一。長期以來，車間點檢工作都依托于人力，存在著勞動強(qiáng)度大、消息傳遞時效性差，安全隱患易疏漏，復(fù)雜地區(qū)難以到達(dá)等多方面的問題。在傳統(tǒng)的點檢工作中，點檢員僅對現(xiàn)場設(shè)備狀態(tài)和參數(shù)指標(biāo)的正常與否進(jìn)行確認(rèn)，而對采集的設(shè)備數(shù)據(jù)只是和標(biāo)準(zhǔn)文件參數(shù)作簡單的比對，造成了數(shù)據(jù)缺乏有效利用，數(shù)據(jù)價值挖掘不足，對管理的支撐力度不夠等問題。因此，引入先進(jìn)的圖像識別技術(shù)，建立一個集遠(yuǎn)程可視化點檢與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的監(jiān)測管理平臺既是解決企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備點檢復(fù)雜、人力浪費等問題的內(nèi)在要求，也是實現(xiàn)企業(yè)設(shè)備管理模式邁向數(shù)字化、智能化的必由之路。

2項目目標(biāo)

基于此背景下，該項目以鍋爐系統(tǒng)作為試點，以其生產(chǎn)流程中涉及的重要水位安全管理作為研究內(nèi)容，擬通過圖像識別技術(shù)，將原先人機(jī)分離的水位分析模式自動化，將經(jīng)驗操作與工單集控并趨的管理模式智能化，全面提高設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控的準(zhǔn)確性，預(yù)警信息傳遞的高效性，鍋爐生產(chǎn)的安全性，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和建設(shè)智能工廠目標(biāo)的落地。

3技術(shù)與設(shè)計

基于圖像識別技術(shù)的可視化點檢與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺，采用先進(jìn)的“Sobel邊緣檢測+閾值化處理+Hough變換”作為技術(shù)支撐。

以高清攝像頭作為采集端口，利用Hough變換轉(zhuǎn)為直線的原理對傳統(tǒng)簡易水尺和表盤式壓力計實現(xiàn)遠(yuǎn)程圖像信息的采集和轉(zhuǎn)化，通過預(yù)設(shè)的閾值化處理和Sobel卷積模板實現(xiàn)模糊糾偏和優(yōu)化顯示，完成目前企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備所涉及的所有計量表類型的圖像識別和信息轉(zhuǎn)化（圖1）。

4項目實施思路

依據(jù)可視化點檢與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺，從“管理要求、狀態(tài)監(jiān)控、信息共享、設(shè)備安全”四個方面出發(fā)，充分利用圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)信息采集、傳遞到分析應(yīng)用的高效性和智能性，保障點檢作業(yè)時的準(zhǔn)確性、安全性。

4.1明晰管理要求，劃分區(qū)域安全職責(zé)

為保證安置的監(jiān)控設(shè)備和采集區(qū)域符合企業(yè)現(xiàn)場、安全管理規(guī)定，根據(jù)企業(yè)文件要求，將監(jiān)控覆蓋區(qū)域的人和設(shè)備進(jìn)行明確的責(zé)任劃分，在指定設(shè)備巡檢點及現(xiàn)場數(shù)據(jù)儀表采集處進(jìn)行線上線下同步的記錄和備注，并梳理設(shè)備安全風(fēng)險點及重要危險源區(qū)域，將安全職責(zé)劃分至班組、個人。

4.2監(jiān)控區(qū)域狀態(tài)，構(gòu)建設(shè)備能級網(wǎng)格

根據(jù)監(jiān)控區(qū)域劃分，對已劃分的安全區(qū)域，按照《工藝過程參數(shù)內(nèi)控標(biāo)準(zhǔn)化》進(jìn)行能級判定并分類，繪制能源設(shè)備及相關(guān)重要等級的分布圖。再依照區(qū)域內(nèi)設(shè)備的生產(chǎn)流程安置監(jiān)控設(shè)備，監(jiān)控相關(guān)的計量設(shè)備，提高計量數(shù)據(jù)的覆蓋度、實時性和準(zhǔn)確性。

4.3實現(xiàn)信息共享，搭建雙線應(yīng)用平臺

為了提高點檢信息傳遞的及時性和高效性，采用基于圖像識別搭建的可視化點檢與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺，將監(jiān)控設(shè)備采集的數(shù)據(jù)信息，實時轉(zhuǎn)化為更直觀的數(shù)字信息，并在后臺完成對信息預(yù)處理，歷史數(shù)據(jù)的比對和偏差自動糾偏功能。平臺開發(fā)支持電腦端和手機(jī)端的在線應(yīng)用，用戶可直接遠(yuǎn)程訪問，查詢相應(yīng)的平臺功能。

4.4強(qiáng)化三大保障，研發(fā)智能管理系統(tǒng)

一是強(qiáng)化數(shù)據(jù)保障。以數(shù)據(jù)的監(jiān)控目標(biāo)為導(dǎo)向，選取影響生產(chǎn)用能部分關(guān)鍵指標(biāo)，引入閾值和標(biāo)準(zhǔn)差、極差的界定，優(yōu)化參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)和采集數(shù)據(jù)的動態(tài)分析過程，增強(qiáng)數(shù)據(jù)對生產(chǎn)過程管控的支撐。

二是強(qiáng)化設(shè)備保障。引入集控工單系統(tǒng)控制，將生產(chǎn)調(diào)度工單與設(shè)備啟動聯(lián)動控制，對啟動設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行全天候跟蹤監(jiān)控、采集、分析，實時展現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)。

三是強(qiáng)化能源保障。構(gòu)建設(shè)備關(guān)鍵數(shù)據(jù)中心，及時更新數(shù)據(jù)庫，針對異常數(shù)據(jù)，匹配同期歷史數(shù)據(jù)反饋給平臺，為車間能源分時段的精準(zhǔn)控制提供數(shù)據(jù)支持。

5項目成果

為更好應(yīng)用可視化點檢與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺，基于圖像識別、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，以“安全化、高效化、智能化”為切入點，將繁瑣數(shù)據(jù)監(jiān)控、采集和分析過程重新定義，通過信息化傳遞手段，搭建起操作人員與設(shè)備的“溝通”橋梁，把生產(chǎn)數(shù)據(jù)收集，工單集成聯(lián)動、能源精準(zhǔn)供應(yīng)的三者交互模式帶入到智能點檢過程中，使得采集后的數(shù)據(jù)展現(xiàn)和分析更“可視化、立體化”。基于智造賦能驅(qū)動，建立的預(yù)警機(jī)制和過程管控模型，為企業(yè)卷煙生產(chǎn)實現(xiàn)準(zhǔn)時化的柔性供能，分時段、全天候的高品質(zhì)能源保障夯實基礎(chǔ)。

下面以鍋爐試點為例，概述可視化點檢與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺對企業(yè)設(shè)備管理的提升：

5.1設(shè)備點檢模式的自動化

以設(shè)備能級網(wǎng)格為框架，設(shè)備定點圖像識別為途徑，搭建設(shè)備點檢自動化模塊，負(fù)責(zé)監(jiān)控鍋爐設(shè)備自進(jìn)水到蒸汽產(chǎn)出的生產(chǎn)全流程，同時打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模式，實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)庫源的自采集、自分析，完成平臺數(shù)據(jù)的自動維護(hù)和更新。同時建立數(shù)據(jù)偏差和過程管控流程，降低采集數(shù)據(jù)偏差，提高數(shù)據(jù)錄入精準(zhǔn)度（圖2）

5.2人工作業(yè)管理的安全化

讓監(jiān)控設(shè)備替代繁瑣人工操作，避免員工重復(fù)性的工作強(qiáng)度。消除高空、高壓、高溫的作業(yè)風(fēng)險，實現(xiàn)安全化、人性化的設(shè)備和人員管理。

5.3設(shè)備數(shù)據(jù)分析的高效化

將平臺對鍋爐儀表及狀態(tài)實時采集、轉(zhuǎn)化錄入的數(shù)據(jù)，同步與PLC傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行實時在線比較和自動分析，并生成歷史曲線完成對采集數(shù)據(jù)的偏差預(yù)警，并自動提示超限、低限報警。平臺還兼容企業(yè)在建的集控工單系統(tǒng)，實現(xiàn)設(shè)備管理與生產(chǎn)工單的聯(lián)動，通過構(gòu)建自適應(yīng)分析模塊，實現(xiàn)蒸汽用能的末端需求預(yù)測。

5.4設(shè)備風(fēng)險防控的智能化

構(gòu)建設(shè)備管理分級模式，可視化點檢與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺將加強(qiáng)鍋爐設(shè)備故障風(fēng)險區(qū)的監(jiān)視，將重點區(qū)域、危險區(qū)域以“紅橙黃綠”4級劃分，同時增加對非生產(chǎn)時段的鍋爐安全風(fēng)險監(jiān)視預(yù)警，實現(xiàn)24小時設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集和無效數(shù)據(jù)的過濾，并納入設(shè)備全生命周期管理，為月度、年度的鍋爐設(shè)備維保和定期校驗工作提供數(shù)據(jù)支撐，設(shè)備狀態(tài)信息的有效采集也使得設(shè)備風(fēng)險故障率明顯下降，保障了設(shè)備運行的安全，擴(kuò)寬設(shè)備管理的廣度和密度。

5.5設(shè)備管理模式的透明化

構(gòu)建設(shè)備點檢“任務(wù)工單制”，將鍋爐設(shè)備全流程的點檢以任務(wù)工單派送形式，分批分時段的下派到相應(yīng)設(shè)備管理班組（圖3）。通過應(yīng)用平臺推送，點檢人員完成工單的同時，需要進(jìn)行輔助核對任務(wù)，確保信息準(zhǔn)確性和及時性，而管理人員可通過平臺查詢歷史任務(wù)和點檢詳情并確認(rèn)信息，形成設(shè)備點檢全閉環(huán)管理。

5.6數(shù)據(jù)查詢應(yīng)用的便捷化

增加便捷式的移動端APP讓平臺應(yīng)用更加廣泛，完成個人信息錄入，即可根據(jù)員工級別和崗位，匹配PC端的相應(yīng)操作。在APP端搭建設(shè)備異常數(shù)據(jù)快速反饋通道、數(shù)據(jù)源追溯驗證管理平臺，讓各個管理功能互聯(lián)互通，數(shù)據(jù)傳輸更便捷，數(shù)據(jù)管理更高效。同時平臺支持Word、Excel、Pdf等各種常用辦公格式的輸入輸出（圖片默認(rèn)格式JPG、PNG），提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)募嫒菪裕▓D4）。

6結(jié)束語

“中國制造2025”是實現(xiàn)制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo)，近年來“智能制造”加快了傳統(tǒng)制造業(yè)邁向人機(jī)一體化的轉(zhuǎn)型升級。企業(yè)緊跟國家戰(zhàn)略，瞄準(zhǔn)行業(yè)目標(biāo)，樹立打造精智典范工廠和建設(shè)標(biāo)桿智能工廠戰(zhàn)略目標(biāo)。5G的普及，圖像識別、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的全面成熟，不斷將自動化的設(shè)備，智能化的生產(chǎn)模式和設(shè)備精益管理思路引入到實際生產(chǎn)當(dāng)中，通過智能化手段對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集、分析和應(yīng)用，逐步代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工點檢操作的同時，拓寬數(shù)據(jù)收集面，深入挖掘潛在數(shù)據(jù)的價值，并運用可視化的形式展現(xiàn)能源數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確性和高效性來應(yīng)對生產(chǎn)用能的動態(tài)需求變化，達(dá)到精準(zhǔn)供能、柔性供能的目的，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介： 余承浩（1993-），男，漢族，籍貫：安徽省合肥市，助理工程師，學(xué)士學(xué)位，主要研究方向為設(shè)備與計量管理、網(wǎng)絡(luò)與信息安全。

高立強(qiáng)（1983-），男，漢族，籍貫：安徽省合肥市，碩士研究生，主要研究方向數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)挖掘 。

時小麟（1980-），女，漢族，籍貫：安徽省合肥市，工程師，學(xué)士學(xué)位，主要研究方向為計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。

程悠（1997-），男，漢族籍貫：安徽省合肥市，，學(xué)士學(xué)位，主要研究方向為機(jī)械工程、軟件工程 。