行業(yè)數(shù)據(jù)

首例實(shí)踐落地！湛鋼熱軋?jiān)票頇z

2025年06月12日09:15   來源：湛江鋼鐵
摘要：在短短的6個月內(nèi)完成需求分析、模型開發(fā)到上線應(yīng)用，基于寶鋼股份私有云平臺與華為CV大模型，實(shí)現(xiàn)熱軋表面缺陷識別逐步由CV大模型替代傳統(tǒng)表面檢測模型。

表面質(zhì)量是鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量的核心指標(biāo)，但傳統(tǒng)熱軋表檢缺陷識別存在準(zhǔn)確率低、模型迭代不及時等痛點(diǎn)。為應(yīng)對產(chǎn)線節(jié)奏快、缺陷數(shù)據(jù)量大等挑戰(zhàn)，寶鋼股份數(shù)據(jù)AI部聯(lián)合湛江鋼鐵運(yùn)營改善部、熱軋廠，協(xié)同寶信軟件成立專項(xiàng)團(tuán)隊(duì)。

寶鋼人，困難面前不低頭，挑戰(zhàn)面前敢亮劍！他們立志要在這片鋼鐵“湛場”上闖出一片AI新天地。

在短短的6個月內(nèi)完成需求分析、模型開發(fā)到上線應(yīng)用，基于寶鋼股份私有云平臺與華為CV大模型，實(shí)現(xiàn)熱軋表面缺陷識別逐步由CV大模型替代傳統(tǒng)表面檢測模型。這是華為大模型在滬外基地的首個泛化應(yīng)用案例，也是AI技術(shù)賦能鋼鐵制造的里程碑。

數(shù)據(jù)標(biāo)注優(yōu)化從50%到83%的跨越

團(tuán)隊(duì)成員回憶起項(xiàng)目歷程，感慨萬千，回顧項(xiàng)目歷程并非一帆風(fēng)順，他們在第一階段就遇到了棘手難題。最初，專項(xiàng)團(tuán)隊(duì)收集了3000張圖片進(jìn)行訓(xùn)練，初期模型準(zhǔn)確率僅有50%左右，距離90%的目標(biāo)猶如天塹。

模型訓(xùn)練需要將缺陷進(jìn)行分類、標(biāo)注、訓(xùn)練、效果驗(yàn)證、模型再優(yōu)化過程，每次訓(xùn)練需要三人通力合作花費(fèi)十五小時完成，需持之以恒不斷摸索來提升模型準(zhǔn)確率。

“困難像彈簧，你弱它就強(qiáng)！”面對困境，團(tuán)隊(duì)成員沒有絲毫退縮。他們一次次圍坐在一起，展開激烈的頭腦風(fēng)暴，大膽假設(shè)、小心求證。最終，利用精細(xì)化數(shù)據(jù)治理破局，利用三個月的時間，篩選超5萬張?jiān)紙D片，細(xì)分29類缺陷，每類樣本量超500張。同時，按缺陷按嚴(yán)重程度進(jìn)行細(xì)分均衡。

在模型訓(xùn)練過程中，他們發(fā)現(xiàn)錯誤標(biāo)注就像一顆“定時炸彈”，會引發(fā)大量過檢、漏檢問題。討論會上大家紛紛表示，“辦法總比困難多，一定能找到規(guī)范標(biāo)注的方法！”于是他們積極探索，制定了7項(xiàng)標(biāo)注規(guī)范，完成1.8萬張高質(zhì)量標(biāo)注，模型準(zhǔn)確率躍升至83%，為后續(xù)的研發(fā)工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

模型訓(xùn)練 邊用邊學(xué)的智慧

在現(xiàn)場測試中，模型出現(xiàn)缺陷大量過檢問題。為解決模型準(zhǔn)確性，專項(xiàng)團(tuán)隊(duì)一個個目光堅(jiān)定地說，自我提氣，“AI也是人創(chuàng)造的，肯定能找到更好的辦法?！眻F(tuán)隊(duì)成員認(rèn)真分析，探索出可以通過發(fā)揮CV模型“邊用邊學(xué)”的優(yōu)勢，持續(xù)優(yōu)化模型，并結(jié)合規(guī)則引擎二次校驗(yàn)，來確保模型精度與穩(wěn)定性。

團(tuán)隊(duì)成員們利用華為CV大模型將識別錯誤的缺陷，重新按正確的缺陷類別進(jìn)行修正標(biāo)注、訓(xùn)練迭代。

每一次迭代，都是一次挑戰(zhàn)；每一次修正，都是一次進(jìn)步。通過27輪迭代修正錯誤標(biāo)注，結(jié)合帶鋼規(guī)格、去向規(guī)則綜合判定，準(zhǔn)確率從83%提升至95%，實(shí)現(xiàn)模型與生產(chǎn)場景的高度適配，讓模型能夠不斷適應(yīng)生產(chǎn)過程中的變化，為熱軋?jiān)票頇z上線提供了有力保障。

時延攻堅(jiān) 從5分鐘到2分鐘的突破

熱軋廠生產(chǎn)線上，每2分鐘生產(chǎn)1卷帶鋼，可模型從識別到判定結(jié)束需要至少5分鐘，模型識別跟不上軋制節(jié)奏，導(dǎo)致無法上線應(yīng)用。在聯(lián)調(diào)期間，專項(xiàng)團(tuán)隊(duì)面對模型上線后推理速度滯后于產(chǎn)線節(jié)奏的難題，團(tuán)隊(duì)中的專家們紛紛在各自專業(yè)領(lǐng)域和對憑借機(jī)組的理解，提出了改善方案和計(jì)策。

針對熱軋生產(chǎn)線的實(shí)時性要求，團(tuán)隊(duì)成員不僅通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)“黑科技”，大幅提高了云表檢AI系統(tǒng)的整體響應(yīng)效率。同時，優(yōu)化數(shù)據(jù)鏈路，通過分段處理和優(yōu)化算法，成功突破了檢測時延的難題。

最終，以43天全流程攻關(guān)集中突破，時延符合率從17%提升至99%，系統(tǒng)負(fù)荷率降低65%。

1月14日，湛江鋼鐵熱軋廠2250產(chǎn)線云表檢項(xiàng)目成功上線，實(shí)現(xiàn)安全性、穩(wěn)定性、時延性、準(zhǔn)確性全面達(dá)標(biāo)，15天后成功拓展至1780產(chǎn)線并穩(wěn)定運(yùn)行。

云表檢項(xiàng)目的成功，得益于團(tuán)隊(duì)的高效協(xié)同，更得益于寶鋼人敢為人先、勇于創(chuàng)新的精神。未來，將以項(xiàng)目為載體，培養(yǎng)更多數(shù)智人才，為AI深度應(yīng)用儲備核心力量，進(jìn)一步提升數(shù)智人才在模型深度開發(fā)、現(xiàn)場場景建模、參數(shù)迭代調(diào)優(yōu)等方面的自主開發(fā)能力，推動AI技術(shù)與生產(chǎn)深度融合，為鋼鐵行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)更多AI方案。

寶鋼股份湛江鋼鐵將以項(xiàng)目為載體，培養(yǎng)更多數(shù)智人才，為AI深度應(yīng)用儲備核心力量，提升其在模型深度開發(fā)現(xiàn)場場景建模、參數(shù)迭代調(diào)優(yōu)等方面的自主開發(fā)能力。推動AI技術(shù)與生產(chǎn)深度融合，為鋼鐵行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)更多AI方案。

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