北京首鋼自動(dòng)化信息技術(shù)有限公司

1 　目標和概述

1.1　生產(chǎn)場(chǎng)景現狀概述

在鋼鐵行業(yè)的中厚板生產(chǎn)過(guò)程中，冷床、檢查臺 架、橫移臺架等設施導致鋼板物料在輥道上的運行不 連續，同時(shí)根據鋼板的軋制情況，物流會(huì )去往不同的 后續流程，也增加了輥道跟蹤的變化。為了能夠將物 料在不同輥道上的跟蹤接續起來(lái)，最終實(shí)現全流程跟 蹤管控，需要在上述設施上額外安裝設備來(lái)協(xié)助完成 跟蹤任務(wù)。

現有的冷床、檢查臺架、橫移臺架跟蹤技術(shù)主要 依賴(lài)于光柵，通過(guò)在設施下方密集地安裝光柵實(shí)現定 位和跟蹤能力，設備安裝密度高。又考慮到冷床上的 鋼板溫度很高（600℃以上），該設施下方安裝光柵需 要做到耐高溫，單一設備昂貴。因此，現有方案成本 極高。另外，鋼板在三種設施上移動(dòng)，容易造成氧化 鐵皮脫落，掉落在設施下方可能導致光柵被遮擋甚至 損壞。安裝在設施下方，一旦出現設備問(wèn)題，進(jìn)行維 護需要等到產(chǎn)線(xiàn)停產(chǎn)，非常影響平臺的穩定性和用戶(hù) 體驗。同時(shí)，現有傳感器方案不能處理鋼板中途調走 導致的跟蹤問(wèn)題。

1.2　本方案要解決的問(wèn)題

（1）提高冷床、檢查臺架、橫移臺架等區域的平 臺進(jìn)行自動(dòng)化鋼板跟蹤的穩定性；

（2）構建全產(chǎn)線(xiàn)跟蹤體系，做到產(chǎn)品可追溯；

（3）降低整套解決方案實(shí)施成本。

1.3　總體技術(shù)路線(xiàn)

（1）采用人工智能技術(shù)，基于機器視覺(jué)能力，以 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為主，輔以機器視覺(jué)算法庫的通用處理， 實(shí)現對視頻中鋼板位置的精確定位；

（2）采用人工智能技術(shù)，基于數據分析能力，基 于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，對視頻中的鋼板進(jìn)行跟蹤；

（3）結合生產(chǎn)二級系統現有跟蹤能力，配合 使用人工智能技術(shù)分析的冷床等區域的鋼板跟蹤數 據，使用大數據流式分析和數據處理，完成全產(chǎn)線(xiàn)跟 蹤體系；

（4）采用高清攝像機、工業(yè)面陣相機作為主要圖 像采集設備，可以從多方面降低整體成本；

（5）攝像機和工業(yè)相機設備安裝在產(chǎn)線(xiàn)上方，不 易損壞，易于維護，有助于整體提升平臺穩定性。

1.4　主要技術(shù)目標

（1）智能分析實(shí)現跟蹤：平臺接收多臺攝像機的 視頻流，能夠實(shí)時(shí)分析視頻中鋼板的位置變化，準確 識別鋼板，對鋼板進(jìn)行跟蹤，平臺跟蹤準確率達97%以 上，對平臺異常情況進(jìn)行甄別和處理。

（2）實(shí)現全流程跟蹤：接入生產(chǎn)二級系統可以提 供的所有鋼板信息的靜態(tài)數據和鋼板位置跟蹤的動(dòng)態(tài)數 據，以及智能分析得到的鋼板位置跟蹤動(dòng)態(tài)數據，整合 鋼板全流程跟蹤數據，并以圖像化的方式將鋼板位置同 步地展示到瀏覽器頁(yè)面上，提供從全產(chǎn)線(xiàn)到具體過(guò)程多 個(gè)層級的跟蹤監管。

2　方案詳細介紹

2.1 平臺架構

平臺整體架構包括：成像硬件系統、數據存儲、 智能分析服務(wù)、全流程跟蹤服務(wù)、平臺應用服務(wù)以及 貫穿以上服務(wù)的數據總線(xiàn)、接口服務(wù)以及監控管理。 智能分析服務(wù)實(shí)現基于人工智能技術(shù)的鋼板跟蹤；全 流程跟蹤服務(wù)結合各種跟蹤數據，實(shí)現全流程的鋼板 跟蹤；平臺應用服務(wù)提供用戶(hù)界面，展示鋼板實(shí)時(shí)情 況。如圖1所示。

圖1 平臺整體架構

2.2　關(guān)鍵創(chuàng )新點(diǎn)

（1）采用人工智能技術(shù)實(shí)現高精確的鋼板識別和 跟蹤檢測，鋼板識別精度達到97%，對跟蹤檢測影響很小，做到鋼板精準跟蹤；并通過(guò)GPU加速和模型優(yōu) 化，提高檢測效率，做到實(shí)時(shí)響應、實(shí)時(shí)反饋；同時(shí) 利用視覺(jué)技術(shù)檢測板材間距，優(yōu)化上料過(guò)程和冷床等 設施的利用率；

（2）整合生產(chǎn)二級系統現有跟蹤數據，形成貫穿 全產(chǎn)線(xiàn)的全流程跟蹤體系，做到產(chǎn)品可追溯；同時(shí)可 以實(shí)現生產(chǎn)過(guò)程的整體調節，優(yōu)化產(chǎn)線(xiàn)生產(chǎn)效率，提 高產(chǎn)能，降本增效；

（3）充分利用圖像分析能力，在滿(mǎn)足分析條件的 情況下，盡可能擴大相機畫(huà)幅覆蓋范圍，同時(shí)增加了 相機到鋼板的距離，即降低了對設備耐高溫的限制， 又減少了設備數量，節省了大量成本。

2.3 成像硬件系統

成像硬件系統主要由高清攝像機和工業(yè)面陣相機 組成。

工業(yè)面陣相機用于進(jìn)行入口上料區域的圖像獲 取，以控制兩個(gè)鋼板間的邊緣距離，使之滿(mǎn)足一定的 最小距離限制，以便后續圖像分析中可以正確區分相 鄰的鋼板個(gè)體，如圖2所示。

圖2 工業(yè)面陣相機功能

高清攝像機整體覆蓋冷床、檢查臺架、橫移臺架 以及中間庫區的整個(gè)設施范圍，用于進(jìn)行鋼板分布的 視頻圖像采集，用于進(jìn)行鋼板位置識別和跨攝像機的 物料跟蹤分析，如圖3所示。

圖3 高清攝像機功能

2.4 模型服務(wù)

模塊 模型側服務(wù)模塊基于Docker封裝為鏡像，具有較 好的獨立性，通過(guò)接口與外部實(shí)現低耦合的通信和協(xié) 作，同時(shí)具有較好的擴展性。處理模型由機器學(xué)習算 法、機器視覺(jué)算法庫以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )共同完成，用于 對連續的視頻幀進(jìn)行靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，最終實(shí)現整 體的跟蹤能力。如圖4所示。

圖4 模型側服務(wù)模塊

2.4.1　調整語(yǔ)義分割模型UNet，提升模型精度

為了解決UNet無(wú)法對遠程上下文交互和空間依賴(lài) 性進(jìn)行建模的問(wèn)題，將U形結構與Transformers的注 意力機制相結合形成了一個(gè)新的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò )。自注意 力模塊（MHSA）位于編碼的末端、解碼器的前端，作 用在最抽象的特征圖上，它將每個(gè)元素相互連接起來(lái)， 從而訪(fǎng)問(wèn)包含所有輸入圖像的感受野，以此來(lái)獲取圖像 遠程上下文信息。交叉注意力模塊（MHCA）通過(guò)減 弱跳連（skip connection）特征中與鋼板無(wú)關(guān)區域的 權重，增強相關(guān)區域的權重，來(lái)濾除非鋼板像素，完成 UNet解碼器中的精細恢復。最終實(shí)現了模型鋼板識別 精度的提升。

2.4.2　采用空洞卷積進(jìn)行加速

為了在保證算法模型準確率的前提下提升算法性 能，將5×5的標準卷積替換成了3×3的空洞卷積。經(jīng) 試驗，算法準確率基本不變，速度提升一倍。

2.5　平臺側服務(wù)模塊

平臺側服務(wù)模塊基于Spring框架，可以快速將現 有MVC架構調整為Cloud架構，以方便后續的微服務(wù) 化、大數據整合或性能橫向擴展的需求發(fā)展。包括：數 據存儲、平臺應用服務(wù)、接口服務(wù)、全流程跟蹤服務(wù)、 數據總線(xiàn)和監控管理。

2.5.1　平臺應用服務(wù)

平臺應用服務(wù)提供用戶(hù)界面以展示實(shí)時(shí)跟蹤情況、 查詢(xún)歷史記錄，并提供相關(guān)業(yè)務(wù)操作以及監控報警等功 能。服務(wù)采用B/S架構，可以在網(wǎng)絡(luò )內任意支持版本的 瀏覽器上進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)和監控。

（1）工作流設計

根據中厚板產(chǎn)線(xiàn)的生產(chǎn)工藝過(guò)程，進(jìn)行工作流設 計，明確過(guò)程間的界面，確定界面處的數據走向、數據 關(guān)系和關(guān)聯(lián)方式，從而實(shí)現全流程的跟蹤控制。

（2）可視化展示

提供多級別的跟蹤管理展示界面，實(shí)現從廠(chǎng)區到 工藝流程的多維度跟蹤結果展示方式，結果實(shí)時(shí)進(jìn)行展 示，可動(dòng)態(tài)觀(guān)察鋼板的產(chǎn)品編號和其在冷床等設施上的 相對位置和運動(dòng)過(guò)程，以及鋼板上下料或者被中途吊走 的不同入口出口情況的動(dòng)態(tài)。

（3）日志報表

提供多維度的日志查詢(xún)，用于分析各系統、服務(wù) 狀態(tài)，以及生產(chǎn)系統的整體情況。包括物料跟蹤的詳細 數據、系統的操作日志、報警日志等。日志可以導出為 報表，支持日報、月報、季報等多種時(shí)間粒度的報表生 成。

（4）監控報警

監控模塊整體監控各個(gè)硬件設備和軟件模塊的運 行狀態(tài)并即時(shí)反饋問(wèn)題，用于自動(dòng)修復或報警，確保系 統穩定性或盡量加速問(wèn)題發(fā)現和解決的周期，提高系統 投用率。

2.5.2　接口服務(wù)

平臺提供統一的接口服務(wù)，實(shí)現平臺應用服務(wù) 與其他服務(wù)的解耦，同時(shí)作為生產(chǎn)二級系統與平臺進(jìn) 行數據交互的統一界面。全流程跟蹤所需的二級系統 數據以及二級系統需要平臺協(xié)助完成的跟蹤任務(wù)，均 通過(guò)接口服務(wù)進(jìn)行配置打通數據通道。通過(guò)與二級系 統的數據交互，真正做到全產(chǎn)線(xiàn)的物料可追溯。接口 服務(wù)支持多種通信協(xié)議的動(dòng)態(tài)配置以及通過(guò)消息中 間件MQ、Kafka等將數據接入工業(yè)大數據/工業(yè)互聯(lián) 網(wǎng)，極大程度上適配工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景的通信接口和通信 方式。

2.5.3　全流程跟蹤服務(wù)

通過(guò)將從二級系統和智能分析得到的跟蹤數據進(jìn) 行歸集，結合工作流設計中明確的界面數據關(guān)聯(lián)方式， 利用大數據流式計算的能力進(jìn)行數據分析和整合，最終 實(shí)現跨工藝流程的全流程物料跟蹤。

2.5.4　數據存儲

平臺產(chǎn)生并需要記錄的數據具有異構性，有常規 的生產(chǎn)記錄、跟蹤記錄等關(guān)系型數據，也可能要保存階段性視頻數據等非結構化數據用于故障分析。平臺數據 存儲結合數據庫和文件系統，滿(mǎn)足多種存儲需求。

2.5.5　數據總線(xiàn)

利用數據總線(xiàn)，完成平臺內部數據存儲、智能分 析服務(wù)和全流程跟蹤服務(wù)間的數據交互，提供高內聚的 數據交互方式。

2.5.6　監控管理

監控管理統一對平臺內的一切狀態(tài)變化進(jìn)行記錄， 包括操作監控、接口監控、服務(wù)監控以及硬件監控。

（1）操作監控與接口監控

記錄完整的監控日志，具體到每一次按鈕點(diǎn)擊、 每一次接口調用都進(jìn)行必要的監控記錄，實(shí)現操作過(guò)程 可追溯。不開(kāi)放任何操作日志的修改接口，操作日志由 界面操作和接口動(dòng)作分別創(chuàng )建，準確區分界面操作錯誤 與網(wǎng)絡(luò )攻擊，精確定位異常動(dòng)作。

（2）服務(wù)監控與設備監控

實(shí)時(shí)確認核心服務(wù)和設備的工作狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現 工作異常，記錄并發(fā)出報警，提示進(jìn)行平臺維護，確保 系統穩定性或盡量加速問(wèn)題發(fā)現和解決的周期，提高系 統投用率。

2.6　安全措施

2.6.1　設備安全措施

（1）在設備部署的施工過(guò)程中，做好設備防護工 作，確保必要的工作環(huán)境條件得以滿(mǎn)足；

（2）規范施工操作流程，確保施工質(zhì)量達標；

（3）定期進(jìn)行設備檢查，及時(shí)發(fā)現設備問(wèn)題；

（4）設備附近按照規定，張貼設備說(shuō)明告示板、 危險警告標識等必要的通知、警告標志。

2.6.2　網(wǎng)絡(luò )安全措施

（1）做好遠程訪(fǎng)問(wèn)保護，如主機系統關(guān)閉對外密 碼遠程登錄功能并以授權密鑰的方式進(jìn)行遠程身份驗 證、數據庫訪(fǎng)問(wèn)設置有限權限的遠程訪(fǎng)問(wèn)等安全設置， 盡可能杜絕遠程連接安全風(fēng)險；

（2）采用HTTPS協(xié)議實(shí)現網(wǎng)絡(luò )通信，構建本地證 書(shū)體系，實(shí)現安全的數據加密；

（3）HTTP接口方面，原則上所有接口需在用戶(hù) 權限下進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)，以確保操作日志完整性；

（4）對于確實(shí)無(wú)法實(shí)現用戶(hù)SESSION的接口調用 需求，應以指定IP進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)和MAC校驗工作，確保請 求端可信任，同時(shí)在條件滿(mǎn)足的情況下，實(shí)現雙通道數 據交互；

（5）對用戶(hù)權限進(jìn)行合理設計和管理，并對用戶(hù) 行為進(jìn)行數據分析，對危險用戶(hù)進(jìn)行封號處理；

（6）優(yōu)化代碼、服務(wù)的安全設置和處理，以更安 全的編碼規則和處理邏輯，做好網(wǎng)絡(luò )安全事前、事后防 御機制，減小事故造成的損失。

2.6.3　數據安全措施

（1）進(jìn)行完整、合規、符合必要范式要求的數據 結構設計和約束設計，強制要求必要的數據完整性；

（2）合理使用事務(wù)機制，以保證數據具有充分的 完整性；

（3）在界面操作和接口調用時(shí)，分別對數據進(jìn)行 必要的校驗和判斷，確保數據合法、合理；

（4）定期進(jìn)行數據分析，從時(shí)間戳、數據重復等 方面，加強數據整體判斷，及時(shí)發(fā)現問(wèn)題并結合日志等 歷史數據定位問(wèn)題原因，及時(shí)解決數據錯誤，優(yōu)化數據 完整性并避免問(wèn)題再次發(fā)生。

3　代表性及推廣價(jià)值

解決方案采用先進(jìn)的人工智能技術(shù)、高清成像技 術(shù)、大數據技術(shù)以及分布式計算技術(shù)，具備本地云擴展 和接入工業(yè)大數據/工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的能力，充分考慮了廠(chǎng) 區技術(shù)革新的擴展和兼容性需求。作為首個(gè)基于人工智 能技術(shù)的中厚板產(chǎn)線(xiàn)物料跟蹤系統，填補了國內板材跟 蹤領(lǐng)域的空白，具有非常明顯的技術(shù)示范效果和模范帶 頭作用。

本方案以中厚板產(chǎn)線(xiàn)設施大小為主要參數，限制 條件較少，定制化調節能力強，可以推廣到類(lèi)似產(chǎn)線(xiàn)的 全產(chǎn)線(xiàn)跟蹤場(chǎng)景。因此可以作為產(chǎn)品進(jìn)行封裝并具有商 業(yè)推廣可行性和推廣價(jià)值。經(jīng)調研，除了首鋼京唐中厚 板產(chǎn)線(xiàn)，在江蘇沙鋼寬厚板產(chǎn)線(xiàn)、遼寧凌鋼中厚板產(chǎn)線(xiàn) 等鋼廠(chǎng)，都具有良好的適配性，工廠(chǎng)對此需求也比較迫 切，產(chǎn)品的推廣空間非常廣闊。

本解決方案有效地提高了中厚板產(chǎn)線(xiàn)物料跟蹤過(guò) 程的穩定性和準確度，極大地縮減了相關(guān)人工輔助跟蹤 工作量，避免了人工失誤導致的生產(chǎn)問(wèn)題，降低了損 耗。綜合人工成本和廢品損耗，每年可節約成本400萬(wàn) 元。同時(shí)，平臺整體提升了前后流程的協(xié)同工作效率， 提升上下料效率和冷床等設備的利用率，每年可額外提 升產(chǎn)能200萬(wàn)元，具有顯著(zhù)的經(jīng)濟效益。

摘自《自動(dòng)化博覽》2021年11月刊