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基於視覺AI的鑄坯輥道宏跟蹤智能檢測。

主要技術內容

技術背景和意義

連鑄輥道用於將連鑄生產的鑄坯運送至加熱爐，或將鑄坯運送至相應庫區下線入庫；或將庫區鑄坯運送至加熱爐，總之連鑄輥道在庫區起到了連接各個工序的職責。在輥道運行過程中，為了讓鑄坯在合適的位置執行合適的操作，比如入爐、下線、上線，需要知道當前輥道上每一個鑄坯的信息和位置，因此需要對鑄坯信息進行位置跟蹤。

技術要點和優勢

為了實現鑄坯在輥道上的連續跟蹤，因此引入了機器視覺，利用機器視覺的檢測和跟蹤優勢來定位鑄坯的位置信息，並通過布置在庫區的多個攝像頭聯合監控，實現鑄坯在連鑄輥道的完整跟蹤過程。技術要點：能夠實現鑄坯在攝像機視野的精確檢測；鑄坯進入攝像機視覺範圍內後便能被系統捕獲，並與鑄坯調度系統發送的鑄坯信息進行綁定。隨着鑄坯在輥道的移動，實現鑄坯的動態跟蹤；能夠辨識鑄坯在輥道上的上下線（調度系統可發送上下線命令），保證鑄坯上下線過程中不會造成跟蹤信息混亂；通過程序的邏輯判斷能夠應付天車作業造成的短暫遮擋，確保鑄坯的跟蹤不間斷。技術優勢：相較與傳統的光電開關的畫區域跟蹤方式，基於視覺AI的跟蹤能夠實現鑄坯在輥道的連續跟蹤，不受區域框限制；基於視覺AI的跟蹤更加靈活，在檢測鑄坯的同時還可以檢測天車的作業情況。基於視覺AI的跟蹤具有更好的移植特性；

技術應用情況

本案例項目於2021年10月應用於唐鋼新區熱軋部2050連鑄庫區上線應用，主要作用在於輔助鑄坯調度系統，實現鑄坯在鑄坯輥道的精確定位；目前該庫區具有兩條連鑄線和一條入爐輥道，視覺AI跟蹤的主要場景包括兩條連鑄線鑄坯直送加熱爐、兩條連鑄線鑄坯下線入庫、庫區鑄坯上線送入加熱爐等幾個主要場景。本案例在連鑄庫區布置了六台攝像機，每台攝像機負責一個車間跨的一節輥道，並通過程序協調多個攝像機的跟蹤信息，實現全局宏跟蹤。應用效果：視覺檢測跟蹤精度（單幀）：白天的準確率≥95%；夜間的準確率：≥90%。視覺檢測跟蹤精度（整體）：白天的準確率≥98%；夜間的準確率：≥95%。實時性要求：每一幀的檢測速率≥ 15 fps。本案例的研發應用滿足新區連鑄調度系統的生產調度需求，提高了鑄坯的信息準確性，減少人工核實的操作，大大減輕現場作業人員勞動強度。同時，提高板坯直裝比例，加快生產節奏，保障軋制計劃高效執行。