數(shù)智賦能|大理卷煙廠“AI天眼”秒除雜物嚴控質(zhì)量
2025年03月21日
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蒼山腳下的大理州企業(yè)家協(xié)會副會長單位——紅塔集團大理卷煙廠，每一粒煙絲都在經(jīng)歷雙重發(fā)酵：物理世界的水分與溫度，數(shù)字世界的算法與模型，共同醞釀著工業(yè)智造的醇厚滋味。
上午11時，光線正好。大理卷煙廠制絲車間的操作工李師傅站在皮帶輸送機旁，觀察著工業(yè)相機的補光燈是否可以適應當下時間的光線。過去的幾年里，他的工作需要從流動的煙絲中捕捉細碎的異物。
“麻繩最狡猾。”他捻起一截赭色纖維，這種直徑不足1毫米的雜質(zhì)，曾讓操作工們練就“火眼金睛”，但人眼終究敵不過視覺疲勞，這也成為了制約質(zhì)量的隱形瓶頸。
制絲環(huán)節(jié)作為企業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵步驟，猶如精細的“發(fā)絲雕刻”。來料葉片被切成僅一毫米左右的細絲。過去，操作人員只能在切絲機后目不轉(zhuǎn)睛地盯著，憑借肉眼挑揀，難免有漏網(wǎng)之魚。
為了打破這一困境，由制絲車間老中青三代人組成的課題組，開始關(guān)注應用于其他工業(yè)領(lǐng)域的視覺識別技術(shù)。起初，他們只是想用攝像頭成為生產(chǎn)線上的“眼睛”，監(jiān)控來料狀態(tài)。隨著對該技術(shù)的深入了解，他們大膽設想，能否讓這雙“眼睛”擁有更強大的能力，成為少許瑣物的“獵殺者”？
經(jīng)過不斷探索和嘗試，不停地爭論與驗證，課題組將工業(yè)相機、“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)”和負壓剔除裝置這三種看似毫不相干的元素融合在一起，一臺高速工業(yè)相機裝置到皮帶輸送機正上方，搭配著相機的后臺算法，如同科幻電影里的“天眼”。當煙絲以0.8米/秒的速度流過，30毫秒/幀的超高速拍攝一刻不停，一分鐘就能拍攝約33張照片，照片進入后臺的識別模型，共同構(gòu)建起了制絲車間的數(shù)字“照妖鏡”。
一旦發(fā)現(xiàn)目標，在輸送機正上方5厘米處的負壓剔除裝置，就像一把精準的“利劍”，準確定位“目標”，并喚醒5個負壓吸管，瞬間將其從煙絲中捕捉，徹底打破了傳統(tǒng)除雜方式的“枷鎖”。
一整套視覺識別系統(tǒng)要想發(fā)揮功效，可不是讓工業(yè)相機、“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)”和負壓剔除裝置簡單地進行整合。
這背后，是數(shù)字化、智能化在工廠落地應用的過程。細究起來，很像一部特效影片的“幕后揭秘”。大理卷煙廠制絲車間該項目負責人楊豪、技術(shù)負責人普紹清和制絲車間的同事們，正是這部特效影片的幕后功臣。
“以目標檢測算法為基礎(chǔ)的模型剛剛搭建好時，它就像個初生嬰兒，什么都不會。”楊豪解釋，比如說，要教它識別出“煙絲”，那“煙絲”之外的物體就是“非煙品”。還要教它識別不同的“非煙品”，要讓它學得快和學得好，就要給它灌輸一定的樣本量，不停地“投喂”它。
他打開實驗室的樣本柜，9類“非煙品”樣本整齊排列：紙板、各色毛線，以及最難攻克的赭色麻繩。他展示著每種樣本多達300張的圖片，這些都是課題組制作的“識別教材”。
剛開始，模型還沒有接入“AI外腦”，它的學習模式主要是靠人工“投喂”。接上“AI外腦”后，模型開始自主學習。對于容易混淆的紙板和麻繩，引入“負樣本學習”來打破僵局，不再直接定義雜質(zhì)，而是讓AI通過對比理解“正常煙絲應該長什么樣”。當然，學快了AI也會蒙圈，誤判正常物料，這個時候只需要給它下個指令就解決了。
智能的加持，不僅提高了生產(chǎn)效率，更帶來了質(zhì)的飛躍。系統(tǒng)還能追溯來源，為質(zhì)量控制提供了有力依據(jù)。制絲車間的同事們，也將更多精力投入到設備保養(yǎng)、切絲質(zhì)量提升等更高價值的工作中，形成了良性循環(huán)。
紅塔集團大理卷煙廠的制絲車間里，開始跳動著數(shù)字化的脈搏。從“設備問題就處理設備”的傳統(tǒng)思維，到“提質(zhì)量、增效益”的全局視野，課題組還想要將智能化落地更多場景：從柜體設備的建模管理，到加香加料的霧化均勻度控制，再設想把老師傅的幾十年生產(chǎn)經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為算法……