炭素製品質量智能在線檢測系統關鍵技術

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炭素製品質量智能在線檢測系統關鍵技術現階段，對於炭素製品「表面裂紋、缺角、內部斷層、空洞」等質量問題的檢測，仍以人工檢查為主；體積密度與電阻率需要人工取樣離線檢測。炭素製品缺陷、體積密度和電阻率智能在線檢測技術能夠有效避免人工檢查所帶來的的「誤差大、效率低、成本高」等問題，有利於企業數據化、規範化、智能化發展需求，在降本增效、綠色生產、雙碳達標等發展形式下，具有重要的經濟意義和社會價值。 2、技術原理/技術要點。

目錄

技術原理

基於生成式對抗網絡模型和難分樣本挖掘模型的收集和生成炭素製品缺陷樣本算法；基於具有自注意力機制的像素級語義分割算法和二階段語義分割模型的炭素製品缺陷類型和精細化檢測研究；基於衝擊回波法的無損檢測炭素製品內部缺陷系統設計；基於字符分割的編碼OCR識別算法及系統開發；基於目標邊緣實例分割模型和在線計算炭塊尺寸模型的在線檢測炭素製品體積密度系統設計。

技術要點

建立模型，擴增缺陷樣品數量和多樣性，滿足機器學習訓練所需；優化算法，實現對炭素製品缺陷的精細化預測及檢測；開發OCR編碼識別技術，加強炭素製品全流程信息監控、追蹤；開發衝擊回波法無損檢測技術，解決人工及超聲波檢測方法存在的問題。主要性能指標或技術參數：產品缺陷檢測準確率＞95%；單條裂紋直線長度計算精度為1mm；計算掉棱長度及掉角、表面缺損近似周長精度為1mm；氧化面積占比計算精度為1%。

實施關鍵點和技術優勢

1）實施關鍵點 滿足機器學習訓練的樣本需求； 輸入實際應用場景存在的干擾問題。 2）技術優勢 該技術在有色行業和炭素領域首次提出，可有效提升炭素製品缺陷檢測的精度和效率，推進數據化、規範化、智能化發展，實現產品全流程信息化追蹤。

2019年先後在內蒙古霍煤鴻駿鋁電有限責任公司和茌平華旭新材料有限公司投用「碳電極質量智能在線檢測系統」。 至2021年7月運行的兩年時間內，主要技術指標為：(1)碳塊缺陷的預測準確率＞97%，並不斷自學習優化；(2)單塊碳塊檢測時間≤30秒，檢測區域包含頂部、四周及內部；(3)系統可檢測的裂紋最小寬度≤0.8mm，預測過程中，能實時計算每條裂紋寬度，直線長度；(4)計算表面氧化、鼓包和缺損的面積，最小精度為4mm²；(5)計算掉棱長度及掉角近似周長，精度為1mm。 直接經濟效益：技術於2019年6月起在山東信發集團、東方希望集團、霍煤鴻駿鋁電公司等五家企業成功應用，合計產量352.5萬噸，通過大幅度降低人工和生產成本，為企業增加利潤共2811.5萬元，同時減少能源消耗和碳排放，經濟、社會效益顯著。2020年我國僅陽極炭塊年產量為2080萬噸，如果系統能得到推廣應用80%，每年將新增利稅3億元，極具利益價值。 該技術對炭素製品（鋁用陽/陰極、石墨電極、碳電極、高爐炭塊、細顆粒特種石墨等）缺陷檢測、體積密度和電阻率在線檢測均具有推廣前景。一方面可以提高檢測精度和效率、降低成本，推進數字化和智能化進程，提高企業收益和競爭力，另一方面可以實現降低間接碳排、改善環境、提升職業健康水平等社會價值。