動態(tài)巡檢、智能分析、實時管控……如今，廣西中煙工業(yè)有限責任公司柳州卷煙廠制絲車間自主研發(fā)的智能巡檢機器人24小時不間斷守護生產線，提前預警安全隱患，較大提升了安全管理質效。

今年以來，智能巡檢機器人已累計運行超2350小時，完成巡檢任務3700余次，識別并處理異常事件250余起，為工廠創(chuàng)造經(jīng)濟效益逾100萬元。

突破技術瓶頸

2022年，由柳州卷煙廠賀朋濤勞模創(chuàng)新工作室牽頭，聯(lián)合電氣、機械、軟件三大技術團隊，開始著手研發(fā)智能巡檢機器人項目。項目團隊以“解決痛點、創(chuàng)造價值”為目標，聚焦制絲車間復雜環(huán)境下的巡檢需求，從路徑規(guī)劃、視覺識別到系統(tǒng)集成展開全方位攻關。

“傳統(tǒng)巡檢依賴人工，效率低、精度差，尤其在強光、粉塵環(huán)境下，漏檢誤報頻發(fā)?！表椖拷M長劉大衛(wèi)介紹。

針對這一難題，項目團隊自主研發(fā)了自適應伸縮臂，可根據(jù)車間點位高度動態(tài)調整檢測角度，配合智能遮光組件，有效過濾強光干擾，將圖像采集精度提升至99.2%。同時，他們構建制絲車間數(shù)字孿生模型，機器人可實時模擬巡檢路徑，預判設備故障，實現(xiàn)“虛擬調試、實體優(yōu)化”的雙向聯(lián)動。

在技術攻堅過程中，項目團隊每周組織召開“頭腦風暴會”，從算法優(yōu)化到機械設計，每個細節(jié)都要經(jīng)過數(shù)十次驗證。為實現(xiàn)復雜場景的自動識別，團隊累計拍攝超200段視頻樣本開展模型訓練，涵蓋雜物識別、煙蟲統(tǒng)計、堵料斷料預警和工藝參數(shù)異常預警等場景。

就在攻關初見曙光之際，團隊遭遇了視覺識別模型誤判率居高不下的難題。

為啃下這塊“硬骨頭”，劉大衛(wèi)帶領團隊成員輪值排班，人休機不休，連續(xù)奮戰(zhàn)72小時，從視頻流中提取樣本，重新標注了5000余張樣本圖片，不斷優(yōu)化深度學習算法，成功將誤報率從8%降至0.5%以下。

技術人員正在調試巡檢機器人。

“那一刻，工作室里爆發(fā)的歡呼聲，至今難忘。”劉大衛(wèi)感慨。

歷時近三年，依托智能巡檢機器人項目，團隊成員成功攻克10余項技術難題，累計申請專利、軟件著作5項，其中《一種用于巡檢機器人的伸縮臂》《基于深度學習的制絲車間智能巡檢系統(tǒng)機器人智能巡檢軟件》等2項技術已獲國家知識產權局授權，為行業(yè)智能化巡檢提供了“柳煙方案”。

提升生產效能

“智能巡檢機器人系統(tǒng)以‘動態(tài)巡測、智能分析、實時管控’為核心，覆蓋制絲車間開包、回潮和加料三大關鍵工序，實現(xiàn)了設備狀態(tài)、工藝參數(shù)和物料輸送的全方位監(jiān)控?！辟R朋濤勞模創(chuàng)新工作室?guī)ь^人賀朋濤介紹。

在開包工序，機器人通過高精度視覺識別技術，可實時檢測煙垛表面的異物。一旦發(fā)現(xiàn)紙皮碎片、塑料薄膜等雜質，系統(tǒng)立即觸發(fā)聲光報警，并將異常信息推送至操作人員手機及MES系統(tǒng)，確保雜物在10秒內被剔除，避免發(fā)生工藝質量問題。據(jù)統(tǒng)計，該功能上線后，煙垛雜質漏檢率下降了92%，人力成本減少了30%。

針對設備運行隱患，智能巡檢機器人搭載了超聲波傳感器和紅外熱成像儀，可自主識別設備軸承過熱、皮帶偏移等異常狀態(tài)。

有一次，智能巡檢機器人提前預警加料工序電機溫度異常，成功避免了因設備故障導致的整線停產事件發(fā)生。

巡檢機器人在監(jiān)測設備健康狀況。

“我記得當時生產任務比較重，電機長時間運行，從而導致溫度過高，加上該電機的位置比較高，不容易發(fā)現(xiàn)。多虧了智能巡檢機器人的提前預警，為我們留足了處理時間?！奔恿瞎ば虿僮鞴は蚯盎貞浧甬敃r的情況仍心有余悸。

值得一提的是，機器人還支持多模式巡檢，在日常工作中采用自主巡檢模式，按預設路線實現(xiàn)全車間覆蓋；遇突發(fā)狀況則可以切換至遙控模式，由中控室遠程指揮機器人定點排查，實現(xiàn)“人機聯(lián)動、精準排障”。

培育專業(yè)人才

智能巡檢機器人項目的成功，離不開一支技術過硬、敢于創(chuàng)新的團隊。賀朋濤勞模創(chuàng)新工作室以“實戰(zhàn)練兵、梯隊培養(yǎng)”為抓手，為青年員工搭建成長平臺。

“安裝遮光組件時，要確?？ú叟c支架完全貼合，避免漏光?！痹诠ぷ魇覍嵱柕缊?#xff0c;技術骨干趙曉雷正為8名新員工演示設備調試技巧。

工作室推行“導師帶徒”機制，通過“理論授課+實操演練+項目實戰(zhàn)”的三段式培養(yǎng)，讓青年員工快速掌握巡檢機器人運維、模型優(yōu)化等核心技能。

2024年以來，團隊已培養(yǎng)出3名工程師和3名中級大數(shù)據(jù)建模師，為工廠儲備了一批智能制造領域的中堅力量。

此外，項目團隊還積極參與行業(yè)內外技術交流，受邀參加了首屆中國煙草科學數(shù)據(jù)大會，不斷推動科技成果轉化。團隊開發(fā)的基于深度學習的制絲車間智能巡檢系統(tǒng)機器人智能巡檢軟件等技術在煙草行業(yè)推廣，吸引多家同行企業(yè)考察交流，助力實現(xiàn)巡檢智能化升級。

“智能化沒有終點，下一步我們將探索人工智能大模型與巡檢機器人深度融合技術，開發(fā)自適應學習機器人，讓系統(tǒng)更智能、更柔性?！眲⒋笮l(wèi)說。