細如頭發絲的裂紋會嚴重影響鋼板質量，其檢測一直是行業老大難，需要工人踩在高溫鋼板上，打著電筒仔細尋找，一天走上萬步，既辛苦還容易看走眼。記者昨日獲悉，全國特大型鋼企南京鋼鐵上線了AI質檢系統，借助阿里達摩院先進算法，鋼板表面缺陷檢出率從原來人工的90%提升至98%，鋼板出廠質量明顯提升，質量異議金額從0.06元/噸降至0.02元/噸。

　　記者在南京鋼鐵中厚板卷廠看到，生產線上新架設了一個藍色的“小房子”，熱氣騰騰的鋼板從下面經過，特別布置的相機兩面實時抓拍，數據立馬回傳到小房子里的AI系統進行分析，3秒鐘即可得出結論，不論是頭發絲般的裂紋還是壓入的微小異物，都被AI精準識別出來。一些肉眼難以分辨的相似印痕，比如裂紋和氧化鐵皮脫落，AI識別起來毫不費力。這套AI系統全稱為熱軋鋼板表面質量檢測與識別系統，由南鋼中厚板卷廠、金恒科技、阿里云、阿里達摩院、冶自歐博等聯合研發，近期正式通過驗收。

　　中厚板AI表檢系統

　　據介紹，裂紋等表面缺陷會嚴重影響鋼板的強度和質量，尤其是中厚板（4-25毫米厚度），其廣泛應用于橋梁、造船以及各種工程中，鋼板質量直接影響工程質量。鋼板出廠前會有嚴格質檢，工程方收貨后還會進行驗收復檢，發現缺陷會發起質量異議，一旦判定不合格，鋼廠需要賠償。因此，質量異議金額是衡量鋼板出廠質量的重要指標。

　　傳統人工質檢主要依靠肉眼，經驗豐富的老師傅打著手電筒，踩在鋼板上彎腰細看，發現缺陷后用筆做標注。這非常依賴眼力，也很考驗體力，因為這些熱軋鋼板送到冷床后，表面依然還有五六十度高溫。“夏天可能有一百度，勞保鞋有時候都會冒煙。”南鋼中厚板卷廠的張雨兵師傅介紹說，一個班下來，要走上1萬多步，經常全身都濕透了。

　　傳統人工檢查鋼板缺陷

　　即便如此辛苦，人工難免漏檢，尤其是客觀條件所限，人工只能檢查上表面，無法檢查下表面，導致最終檢出率只有90%左右。而采用AI系統后，缺陷檢出率達98%，準確率達90%。據南鋼中厚板卷廠統計，其鋼板質量異議金額從2019年的0.06元/噸降至2021年的0.02元/噸，客戶投訴減少，質量明顯提升。同時，工作條件也大為改善，工人只需要遠程操作電腦，不必再高溫作業。

　　工人使用AI系統

　　據介紹，中厚板AI表檢尚屬于行業難題，全國尚無成熟案例，南鋼項目歷時近2年，各種挑戰層出不窮。金恒科技優化了產線運輸方案，重點攻克了板號對齊等難題，為AI應用生產奠定基礎。不過，由于環境背景干擾嚴重，鋼板缺陷微小且多樣，加之缺陷數據偏少，普通AI識別效果不佳。達摩院算法工程師趙嘉星介紹說，南鋼項目進行了大量算法創新和優化，專門設計了針對小樣本的深度神經網絡，對不同類別的微小缺陷進行定制化處理，還開發出了專門模型來消除環境干擾，在算法中融入了大量基于業務邏輯的先驗信息，使得AI可以從容應對復雜環境，精準識別各種缺陷。AI檢測結果結合金恒開發的智能報表生成系統，自動化評估生產質量，促進產線持續改良。