炭素制品质量智能在线检测系统关键技术查看源代码讨论查看历史

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炭素制品质量智能在线检测系统关键技术现阶段，对于炭素制品“表面裂纹、缺角、内部断层、空洞”等质量问题的检测，仍以人工检查为主；体积密度与电阻率需要人工取样离线检测。炭素制品缺陷、体积密度和电阻率智能在线检测技术能够有效避免人工检查所带来的的“误差大、效率低、成本高”等问题，有利于企业数据化、规范化、智能化发展需求，在降本增效、绿色生产、双碳达标等发展形式下，具有重要的经济意义和社会价值。 2、技术原理/技术要点。

技术原理

基于生成式对抗网络模型和难分样本挖掘模型的收集和生成炭素制品缺陷样本算法；基于具有自注意力机制的像素级语义分割算法和二阶段语义分割模型的炭素制品缺陷类型和精细化检测研究；基于冲击回波法的无损检测炭素制品内部缺陷系统设计；基于字符分割的编码OCR识别算法及系统开发；基于目标边缘实例分割模型和在线计算炭块尺寸模型的在线检测炭素制品体积密度系统设计。

技术要点

建立模型，扩增缺陷样品数量和多样性，满足机器学习训练所需；优化算法，实现对炭素制品缺陷的精细化预测及检测；开发OCR编码识别技术，加强炭素制品全流程信息监控、追踪；开发冲击回波法无损检测技术，解决人工及超声波检测方法存在的问题。主要性能指标或技术参数：产品缺陷检测准确率＞95%；单条裂纹直线长度计算精度为1mm；计算掉棱长度及掉角、表面缺损近似周长精度为1mm；氧化面积占比计算精度为1%。

实施关键点和技术优势

1）实施关键点 满足机器学习训练的样本需求； 输入实际应用场景存在的干扰问题。 2）技术优势 该技术在有色行业和炭素领域首次提出，可有效提升炭素制品缺陷检测的精度和效率，推进数据化、规范化、智能化发展，实现产品全流程信息化追踪。

2019年先后在内蒙古霍煤鸿骏铝电有限责任公司和茌平华旭新材料有限公司投用“碳电极质量智能在线检测系统”。 至2021年7月运行的两年时间内，主要技术指标为：(1)碳块缺陷的预测准确率＞97%，并不断自学习优化；(2)单块碳块检测时间≤30秒，检测区域包含顶部、四周及内部；(3)系统可检测的裂纹最小宽度≤0.8mm，预测过程中，能实时计算每条裂纹宽度，直线长度；(4)计算表面氧化、鼓包和缺损的面积，最小精度为4mm²；(5)计算掉棱长度及掉角近似周长，精度为1mm。 直接经济效益：技术于2019年6月起在山东信发集团、东方希望集团、霍煤鸿骏铝电公司等五家企业成功应用，合计产量352.5万吨，通过大幅度降低人工和生产成本，为企业增加利润共2811.5万元，同时减少能源消耗和碳排放，经济、社会效益显著。2020年我国仅阳极炭块年产量为2080万吨，如果系统能得到推广应用80%，每年将新增利税3亿元，极具利益价值。 该技术对炭素制品（铝用阳/阴极、石墨电极、碳电极、高炉炭块、细颗粒特种石墨等）缺陷检测、体积密度和电阻率在线检测均具有推广前景。一方面可以提高检测精度和效率、降低成本，推进数字化和智能化进程，提高企业收益和竞争力，另一方面可以实现降低间接碳排、改善环境、提升职业健康水平等社会价值。