北京
本文转自：人民网-广西频道
去年以来，广西中烟工业有限责任公司柳州卷烟厂自主研发的智能巡检机器人系统在制丝车间落地应用。该系统融合多传感器融合、视觉识别分析等技术，先后攻克十余项技术难题，累计申请专利及软件著作权5项。投运以来，智能巡检机器人系统稳定运行成效显著，累计运行时长超2800个小时，完成巡检任务4400余次，识别并处理异常事件300余起，为企业降本增效、安全生产筑牢防线，工厂创造经济效益逾100万元。
技术人员正在调试巡检机器人。刘大卫摄
突破技术瓶颈
智能巡检机器人项目由该厂贺朋涛劳模创新工作室牵头，联合电气、机械、软件技术团队协同攻关。项目团队以“解决痛点、创造价值”为目标，聚焦制丝车间复杂环境下的巡检需求，从路径规划、视觉识别到系统集成，展开全方位突破。
“我们自主研发了自适应伸缩臂，可根据车间点位高度动态调整检测角度，配合智能遮光组件有效过滤强光干扰，将图像采集精度提升至99.2%。”项目组组长刘大卫说。此外，他们构建数字孪生模型，机器人实时模拟巡检路径，预判设备故障，实现“虚拟调试、实体优化”的双向联动。
在攻坚过程中，项目团队每周召开“头脑风暴”会，从算法优化到机械设计，每个细节都要经过数十次验证。为实现复杂场景的自动识别，团队累计拍摄超200段视频样本开展模型训练，涵盖杂物识别、堵料断料预警和工艺参数异常预警等场景。
在攻关初期，他们遇到了视觉识别模型误判率居高不下的瓶颈。为啃下这块“硬骨头”，刘大卫带领团队成员轮流值班，连续奋战72小时，从视频流中提取样本，标注了5000余张样本图片，不断优化深度学习算法，最终将误报率从8%降至0.5%以下。
巡检机器人在监测设备健康状况。刘大卫摄
提升生产效能
“智能巡检机器人系统以‘动态巡测、智能分析、实时管控’为核心，覆盖制丝车间开包、回潮和加料等关键工序，实现了设备状态、工艺参数和物料输送的全方位监控。”贺朋涛介绍。
在开包工序，机器人通过高精度视觉识别技术，实时检测烟垛表面的异物。一旦发现碎纸片、塑料薄膜等杂质，系统立即触发声光报警，并将异常信息推送至操作人员手机及MES系统，确保杂物及时剔除，避免发生工艺质量问题。据统计，该功能上线后，杂质漏检率下降了92%，人力成本减少了30%。
针对设备运行隐患，机器人搭载了超声波传感器和红外热成像仪，可自主识别设备轴承过热、皮带偏移等异常状态。“有一次，电机长时间运行引起温度过高，且该电机的位置比较隐蔽，不容易被发现，多亏了智能巡检机器人的预警，为我们留足了处理时间。”加料工序操作工向前说。
智能巡检机器人系统支持多模式巡检，在日常工作中采用自主巡检模式，按预设路线完成全车间覆盖；遇突发状况则可以切换至遥控模式，由中控室远程指挥机器人定点排查，实现“人机联动、精准排障”。
“智能化没有终点。下一步，我们将探索人工智能大模型与巡检机器人深度融合技术，开发自适应学习机器人，让系统更加智能。”刘大卫说。（梁志远）
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