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智能引領發(fā)展，服務創(chuàng)造價值。近日，寶武首個廠房屋面智能巡檢機器人在寶鋼股份寶山基地正式上崗，一個會飛的寶羅讓寶武工業(yè)建筑全生命周期管理進入智能運維新階段。
工業(yè)建筑是鋼鐵生產的重要設施和基礎保障，寶武智維承擔著整個寶鋼股份寶山基地廠房屋面狀態(tài)管理維護工作。目前，寶山基地僅廠房鋼結構屋面就已超460萬平方米，體量龐大、使用負荷重、狀態(tài)變化快，而廠房屋面點檢作業(yè)環(huán)境差、勞動強度大、危險系數(shù)高，是典型的“3D”崗位。
如何提高屋面點檢效率，不僅確保廠房屋面設備本質安全，同時確保點檢作業(yè)過程安全，這一直是寶武智維工業(yè)建筑管理的痛點問題。為此，寶武智維爐窯建筑事業(yè)部從2018年開始就嘗試應用無人機開展全廠屋面巡檢工作，但是采集的圖像仍舊需要人工分析處理，點檢效率難以進一步提高。從2020年起，爐窯建筑事業(yè)部聯(lián)合寶鋼股份設備部探索機器視覺技術的融合應用，無人機結合人工智能技術，逐漸形成了目前比較成熟的集巡查、智能識別、診斷分析于一體的廠房屋面智能巡檢機器人——飛翔寶羅。
飛翔寶羅的不僅僅是一臺無人機，其核心是基于無人機載體的機器視覺技術應用和基于工業(yè)建筑分層分類判定及分級評定標準的運維評價決策控制方法的深度融合。無人機自動采集廠房屋面圖像數(shù)據(jù)并無線傳輸至設備運維云平臺，機器視覺AI模型自動識別屋面缺陷類型、數(shù)量及范圍，狀態(tài)診斷模型計算分析缺陷比率、分布及劣化速率等并進行精細化評定，輸出可視化數(shù)據(jù)還可疊合實景展示，維護決策模型同步生成最優(yōu)運維解決方案，一舉實現(xiàn)了智能檢測、智能診斷和高效運維。
值得一提的是，飛翔寶羅的屋面機器視覺AI模型是應用DeepLabV3+深度學習算法構建的鋼結構表面缺陷圖像智能識別模型，多位工業(yè)建筑技能專家花費近一年時間，累計采集4萬多處缺陷樣本對模型進行深度訓練，模型識別準確率達95%、識別效率達到每分鐘15張圖像。同時，飛翔寶羅的狀態(tài)診斷和維護決策模型，可提供屋面狀態(tài)、劣化趨勢、維修策略、維修方案、維修工程量等全方位決策支持。
對于飛翔寶羅的飛控，運維工程師只需簡單圈定巡檢范圍，寶羅即可自動規(guī)劃航線并開展多角度、多維度、無死角的掃描式飛行，支持懸停拍攝、換電續(xù)航，檢測效率達每小時8萬平方米，較人工點檢提升30倍以上，同時減少了腳手架和登高車的投入，消除了屋面行走和攀爬的安全風險。后續(xù)，飛翔寶羅的應用場景還將延伸拓展至高聳構筑物、皮帶通廊、架空管道等設備設施。
下階段，寶武智維將不斷探索機器人技術與設備運維服務應用場景的深度融合，實現(xiàn)極致少人化、無人化，保障設備本質和運維作業(yè)雙安全，致力打造高效率、高科技、零風險的工業(yè)建筑全生命周期智能運維解決方案。
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