河北
（来源：邯郸网络广播电视台）
转自：邯郸网络广播电视台
当钢铁生产线迎来“AI质检员”，带钢质检工作会迎来怎样的新变化？
6月12日，记者走进河钢集团邯钢公司邯宝冷轧厂。机器轰鸣的生产线上，一条条银色带钢正飞速向前输送；在质检环节，一套智能视觉识别系统正有条不紊地对高速行进的带钢开展全方位检测。
河钢邯钢邯宝冷轧厂技术人员查看AI视觉大模型自动生成的带钢检测报告。 受访单位供图
这是由河钢集团自主开发的AI视觉大模型，不同于以往人工肉眼巡检的传统模式，该模型化身不知疲倦的专业“质检员”，凭借精准高效的检测能力，为高端汽车板产品筑牢质量防线，推动传统钢铁质检工作迈入智能化新阶段。
连续退火是汽车面板生产的核心工序之一，带钢表面质量直接决定了汽车板的最终品质。此前，该环节的质检工作长期依赖人工完成，难度大、强度高、挑战多。
“以前人工质检真是熬人。”邯钢邯宝冷轧厂连退作业区作业长崔兴贺回忆起往日工作感触颇深，“整条带钢要上下两面反复检查，长时间盯着强光下的钢板，眼睛又酸又涩，一天下来浑身疲惫。而且缺陷大多十分细微，肉眼观察难免有疏漏，我们也总捏着一把汗。现在有了AI质检员，我们终于不用再长时间高强度盯检，工作压力小了不少。”
据介绍，车间内待检带钢卷材厚度仅0.5毫米，单卷展开长度可达3000米，带钢表面本身带有天然纹路与粗糙质感，需要工人逐米双面排查压坑、划伤、夹杂、孔洞、油污等各类细微缺陷。一卷带钢检测完毕后，还需人工手动登记卷号、缺陷位置、缺陷类型等信息，最后汇总形成纸质检测总结，整套流程繁琐又辛苦。受肉眼检测局限、人工疲劳等因素影响，细微瑕疵偶有漏检，也给后续产品交付埋下了质量隐患。
而AI视觉大模型的投用，彻底扭转了这一局面。这套系统融合高清机器视觉、深度学习算法与钢铁行业机理模型，采用“视觉采集+AI研判”一体化架构。技术人员在带钢上下表面各布设4个高清工业相机，多机位从不同角度同步采集同一区域影像，实时拼接融合成完整高清画面并回传至后台。依托海量工业缺陷样本训练的深度学习模型，可结合钢材生产工艺特征进行双重校验，以毫秒级速度完成图像分析、缺陷识别、类型划分，全程无需人工介入，就能自动生成标准化检测报告。该模型还搭载智能数据联动模块，检测数据可同步对接生产管理系统，实现缺陷溯源、数据统计一体化。
这个“AI质检员”究竟有多靠谱？邯钢技术中心四级技术专家何方介绍，依托先进的视觉识别与智能算法，产线汽车板表面缺陷检出率稳定保持在99.9%以上，检测准确率、工作效率均实现了双重飞跃。目前邯钢邯宝公司2条连续退火生产线、2条镀锌生产线，共计4条产线均已全面应用该模型。
为保障识别精准度，研发团队还不断打磨优化模型算法，结合日常生产中积累的海量缺陷样本持续训练，让“AI质检员”的识别能力不断升级，始终适配生产现场的各类工况。
智能质检不仅彻底减轻了质检人员的劳动强度，补齐了人工肉眼检测易疲劳、易漏检的短板，更以硬核实力筑牢产品质量根基。依托智能化转型带来的品质提升，邯钢汽车用钢市场竞争力持续增强，2025年产销量达到292万吨。
从人工肉眼逐米排查到AI大模型全域智能检测，小小“AI质检员”，成为邯钢以科技创新驱动产业升级的生动缩影。“接下来，我们将持续深挖人工智能、大数据等数字技术与钢铁生产场景的融合潜力，不断优化智能质检模型性能，拓展智能装备应用范围，以数智化力量擦亮‘邯钢造’品牌，助力钢铁行业高质量发展行稳致远。”何方说。
邯郸新闻传媒中心记者 杨溪
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