图像识别技术在企业设备管理中的探索与应用

余承浩 高立强 时小麟 程悠

摘要：图像识别技术是人工智能重要领域之一。近年来，图像识别技术被广泛运用于人脸识别、地图导航、环境监测、生理病变研究等多个领域中。基于图像识别技术，将能源生产过程中大量复杂繁琐的物理数据采集转化为更为便捷、易懂的图像数据，逐步服务于企业生产管理，从而影响生产能源的调度与决策。本文通过实例介绍了图像识别技术在企业安全生产、设备管理等方面的应用。

关键词：图像识别;数据采集;企业管理;安全生产;设备管理

1项目背景

自黄山精品线建立以来，动力车间肩负着整个企业生产调度的能源保障工作，而车间能源设备及相关配套压力容器状态的点检，一直是车间安全和生产管理的重要点工作之一。长期以来，车间点检工作都依托于人力，存在着劳动强度大、消息传递时效性差，安全隐患易疏漏，复杂地区难以到达等多方面的问题。在传统的点检工作中，点检员仅对现场设备状态和参数指标的正常与否进行确认，而对采集的设备数据只是和标准文件参数作简单的比对，造成了数据缺乏有效利用，数据价值挖掘不足，对管理的支撑力度不够等问题。因此，引入先进的图像识别技术，建立一个集远程可视化点检与数据分析应用的监测管理平台既是解决企业生产设备点检复杂、人力浪费等问题的内在要求，也是实现企业设备管理模式迈向数字化、智能化的必由之路。

2项目目标

基于此背景下，该项目以锅炉系统作为试点，以其生产流程中涉及的重要水位安全管理作为研究内容，拟通过图像识别技术，将原先人机分离的水位分析模式自动化，将经验操作与工单集控并趋的管理模式智能化，全面提高设备状态监控的准确性，预警信息传递的高效性，锅炉生产的安全性，助力企业高质量发展和建设智能工厂目标的落地。

3技术与设计

基于图像识别技术的可视化点检与数据分析应用平台，采用先进的“Sobel边缘检测+阈值化处理+Hough变换”作为技术支撑。

以高清摄像头作为采集端口，利用Hough变换转为直线的原理对传统简易水尺和表盘式压力计实现远程图像信息的采集和转化，通过预设的阈值化处理和Sobel卷积模板实现模糊纠偏和优化显示，完成目前企业生产设备所涉及的所有计量表类型的图像识别和信息转化（图1）。

4项目实施思路

依据可视化点检与数据分析应用平台，从“管理要求、状态监控、信息共享、设备安全”四个方面出发，充分利用图像识别技术，实现信息采集、传递到分析应用的高效性和智能性，保障点检作业时的准确性、安全性。

4.1明晰管理要求，划分区域安全职责

为保证安置的监控设备和采集区域符合企业现场、安全管理规定，根据企业文件要求，将监控覆盖区域的人和设备进行明确的责任划分，在指定设备巡检点及现场数据仪表采集处进行线上线下同步的记录和备注，并梳理设备安全风险点及重要危险源区域，将安全职责划分至班组、个人。

4.2监控区域状态，构建设备能级网格

根据监控区域划分，对已划分的安全区域，按照《工艺过程参数内控标准化》进行能级判定并分类，绘制能源设备及相关重要等级的分布图。再依照区域内设备的生产流程安置监控设备，监控相关的计量设备，提高计量数据的覆盖度、实时性和准确性。

4.3实现信息共享，搭建双线应用平台

为了提高点检信息传递的及时性和高效性，采用基于图像识别搭建的可视化点检与数据分析应用平台，将监控设备采集的数据信息，实时转化为更直观的数字信息，并在后台完成对信息预处理，历史数据的比对和偏差自动纠偏功能。平台开发支持电脑端和手机端的在线应用，用户可直接远程访问，查询相应的平台功能。

4.4强化三大保障，研发智能管理系统

一是强化数据保障。以数据的监控目标为导向，选取影响生产用能部分关键指标，引入阈值和标准差、极差的界定，优化参数标准和采集数据的动态分析过程，增强数据对生产过程管控的支撑。

二是强化设备保障。引入集控工单系统控制，将生产调度工单与设备启动联动控制，对启动设备的关键参数进行全天候跟踪监控、采集、分析，实时展现设备运行状态。

三是强化能源保障。构建设备关键数据中心，及时更新数据库，针对异常数据，匹配同期历史数据反馈给平台，为车间能源分时段的精准控制提供数据支持。

5项目成果

为更好应用可视化点检与数据分析应用平台，基于图像识别、大数据等技术，以“安全化、高效化、智能化”为切入点，将繁琐数据监控、采集和分析过程重新定义，通过信息化传递手段，搭建起操作人员与设备的“沟通”桥梁，把生产数据收集，工单集成联动、能源精准供应的三者交互模式带入到智能点检过程中，使得采集后的数据展现和分析更“可视化、立体化”。基于智造赋能驱动，建立的预警机制和过程管控模型，为企业卷烟生产实现准时化的柔性供能，分时段、全天候的高品质能源保障夯实基础。

下面以锅炉试点为例，概述可视化点检与数据分析应用平台对企业设备管理的提升：

5.1设备点检模式的自动化

以设备能级网格为框架，设备定点图像识别为途径，搭建设备点检自动化模块，负责监控锅炉设备自进水到蒸汽产出的生产全流程，同时打破传统数据管理模式，实现设备数据库源的自采集、自分析，完成平台数据的自动维护和更新。同时建立数据偏差和过程管控流程，降低采集数据偏差，提高数据录入精准度（图2）

5.2人工作业管理的安全化

让监控设备替代繁琐人工操作，避免员工重复性的工作强度。消除高空、高压、高温的作业风险，实现安全化、人性化的设备和人员管理。

5.3设备数据分析的高效化

将平台对锅炉仪表及状态实时采集、转化录入的数据，同步与PLC传感数据进行实时在线比较和自动分析，并生成历史曲线完成对采集数据的偏差预警，并自动提示超限、低限报警。平台还兼容企业在建的集控工单系统，实现设备管理与生产工单的联动，通过构建自适应分析模块，实现蒸汽用能的末端需求预测。

5.4设备风险防控的智能化

构建设备管理分级模式，可视化点检与数据分析应用平台将加强锅炉设备故障风险区的监视，将重点区域、危险区域以“红橙黄绿”4级划分，同时增加对非生产时段的锅炉安全风险监视预警，实现24小时设备状态数据的采集和无效数据的过滤，并纳入设备全生命周期管理，为月度、年度的锅炉设备维保和定期校验工作提供数据支撑，设备状态信息的有效采集也使得设备风险故障率明显下降，保障了设备运行的安全，扩宽设备管理的广度和密度。

5.5设备管理模式的透明化

构建设备点检“任务工单制”，将锅炉设备全流程的点检以任务工单派送形式，分批分时段的下派到相应设备管理班组（图3）。通过应用平台推送，点检人员完成工单的同时，需要进行辅助核对任务，确保信息准确性和及时性，而管理人员可通过平台查询历史任务和点检详情并确认信息，形成设备点检全闭环管理。

5.6数据查询应用的便捷化

增加便捷式的移动端APP让平台应用更加广泛，完成个人信息录入，即可根据员工级别和岗位，匹配PC端的相应操作。在APP端搭建设备异常数据快速反馈通道、数据源追溯验证管理平台，让各个管理功能互联互通，数据传输更便捷，数据管理更高效。同时平台支持Word、Excel、Pdf等各种常用办公格式的输入输出（图片默认格式JPG、PNG），提高数据传输的兼容性（图4）。

6结束语

“中国制造2025”是实现制造强国的战略目标，近年来“智能制造”加快了传统制造业迈向人机一体化的转型升级。企业紧跟国家战略，瞄准行业目标，树立打造精智典范工厂和建设标杆智能工厂战略目标。5G的普及，图像识别、大数据、云计算等技术的全面成熟，不断将自动化的设备，智能化的生产模式和设备精益管理思路引入到实际生产当中，通过智能化手段对生产数据的采集、分析和应用，逐步代替传统人工点检操作的同时，拓宽数据收集面，深入挖掘潜在数据的价值，并运用可视化的形式展现能源数据，提高数据采集准确性和高效性来应对生产用能的动态需求变化，达到精准供能、柔性供能的目的，助力企业高质量发展。

参考文献

[1]胡舜耕，魏进武 基于视觉信息识别的远程设备控制管理模块系统[发明专利]郝昱宇，杜戍涓，西安科技大学，2015.05

[2]李论数字识别在双色水位计智能遥视中的研究与应用《知网》，2014（03）：279-282

[3]姚璐大数据时代下企业管理及应用《科技创业月刊》，2014（1）：82-83

作者简介： 余承浩（1993-），男，汉族，籍贯：安徽省合肥市，助理工程师，学士学位，主要研究方向为设备与计量管理、网络与信息安全。

高立强（1983-），男，汉族，籍贯：安徽省合肥市，硕士研究生，主要研究方向数据存储与数据挖掘 。

时小麟（1980-），女，汉族，籍贯：安徽省合肥市，工程师，学士学位，主要研究方向为计算机科学与技术、计算机网络。

程悠（1997-），男，汉族籍贯：安徽省合肥市，，学士学位，主要研究方向为机械工程、软件工程 。