阿里AI上岗南京钢铁 精准识别发丝级钢板裂纹

细如头发丝的裂纹会严重影响钢板质量，其检测一直是行业老大难，需要工人踩在高温钢板上，打着电筒仔细寻找，一天走上万步，既辛苦还容易看走眼。记者昨日获悉，全国特大型钢企南京钢铁上线了AI质检系统，借助阿里达摩院先进算法，钢板表面缺陷检出率从原来人工的90%提升至98%，钢板出厂质量明显提升，质量异议金额从0.06元/吨降至0.02元/吨。

记者在南京钢铁中厚板卷厂看到，生产线上新架设了一个蓝色的“小房子”，热气腾腾的钢板从下面经过，特别布置的相机两面实时抓拍，数据立马回传到小房子里的AI系统进行分析，3秒钟即可得出结论，不论是头发丝般的裂纹还是压入的微小异物，都被AI精准识别出来。一些肉眼难以分辨的相似印痕，比如裂纹和氧化铁皮脱落，AI识别起来毫不费力。这套AI系统全称为热轧钢板表面质量检测与识别系统，由南钢中厚板卷厂、金恒科技、阿里云、阿里达摩院、冶自欧博等联合研发，近期正式通过验收。

 中厚板AI表检系统

据介绍，裂纹等表面缺陷会严重影响钢板的强度和质量，尤其是中厚板（4-25毫米厚度），其广泛应用于桥梁、造船以及各种工程中，钢板质量直接影响工程质量。钢板出厂前会有严格质检，工程方收货后还会进行验收复检，发现缺陷会发起质量异议，一旦判定不合格，钢厂需要赔偿。因此，质量异议金额是衡量钢板出厂质量的重要指标。

传统人工质检主要依靠肉眼，经验丰富的老师傅打着手电筒，踩在钢板上弯腰细看，发现缺陷后用笔做标注。这非常依赖眼力，也很考验体力，因为这些热轧钢板送到冷床后，表面依然还有五六十度高温。“夏天可能有一百度，劳保鞋有时候都会冒烟。”南钢中厚板卷厂的张雨兵师傅介绍说，一个班下来，要走上1万多步，经常全身都湿透了。

 传统人工检查钢板缺陷

即便如此辛苦，人工难免漏检，尤其是客观条件所限，人工只能检查上表面，无法检查下表面，导致最终检出率只有90%左右。而采用AI系统后，缺陷检出率达98%，准确率达90%。据南钢中厚板卷厂统计，其钢板质量异议金额从2019年的0.06元/吨降至2021年的0.02元/吨，客户投诉减少，质量明显提升。同时，工作条件也大为改善，工人只需要远程操作电脑，不必再高温作业。

 工人使用AI系统

据介绍，中厚板AI表检尚属于行业难题，全国尚无成熟案例，南钢项目历时近2年，各种挑战层出不穷。金恒科技优化了产线运输方案，重点攻克了板号对齐等难题，为AI应用生产奠定基础。不过，由于环境背景干扰严重，钢板缺陷微小且多样，加之缺陷数据偏少，普通AI识别效果不佳。达摩院算法工程师赵嘉星介绍说，南钢项目进行了大量算法创新和优化，专门设计了针对小样本的深度神经网络，对不同类别的微小缺陷进行定制化处理，还开发出了专门模型来消除环境干扰，在算法中融入了大量基于业务逻辑的先验信息，使得AI可以从容应对复杂环境，精准识别各种缺陷。AI检测结果结合金恒开发的智能报表生成系统，自动化评估生产质量，促进产线持续改良。

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