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'''工业边缘云的机器视觉带钢表面检测平台'''基于5G+工业边缘云的机器视觉带钢表面检测平台,作为全球通信技术的领导者，中兴通讯在工业互联网、大视频、能源等行业领域形成超过30个5G+系列解决方案并成功实践了50多个示范项目，与超过300个行业客户建立战略合作，合力部署5G应用。与超过200家行业领先的产品提供商达成合作，推出面向不同行业基于5G的解决方案。
5G基础网络建设和工业互联网应用推广涉及高额持续的投入和长时间的积累，不仅需要龙头企业引领，更加需要政府、企业、联盟和科研院所等多方力量协同，共同构建开放共享的产业生态。
==项目概况==
钢铁行业是复杂流程工业的典型代表，对网络的可靠性和稳定性有极高的要求，钢铁制造企业的生产线存在高温、粉尘、腐蚀和电磁干扰等复杂、恶劣的环境，迫切需要更泛在的设备互联、更智能的图像识别和自动化操作控制，提高生产效率、降低生产成本并保障作业人员安全。
钢铁行业是能耗和温室气体排放大户，通过5G+工业互联，推动绿色、环保的生产方式，具有巨大的社会效益。
==项目背景==
随着科学技术的进步，钢铁行业的后续加工工业正向高速度、高精度和自动化方向发展。为了发挥自动化作业线生产稳定、材料利用率高、产品一致性好、成本低的优势，必然要求原材料的化学成分均匀、机械性能一致、尺寸公差小、表面质量好。而影响带钢表面量的主要因素是带钢在制造过程中由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，导致其表面出现的划痕、擦伤、结疤、粘结、辊印等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的外观，更严重的是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。数十年来一直沿用人工开卷抽检或频闪光法等检测方法进行表面质量检测。这些方法不能完整可靠地反映带卷上下表面的质量状况，只能用于检测运行速度很慢的带钢表面，实时性差。因此，实现对带钢表面缺陷图像的准确分析，进而实现对表面缺陷分类和记录，并加以实时控制，对于提高生产效率和产品质量，从而提高企业竞争力将起到非常积极的作用。
==项目简介==
为解决以上表面质量检测系统以及网络连接的问题，本项目根据钢铁行业的质量检测目前现状，结合工业互联网、机器视觉研究、5G网络及MEC、大数据平台、云计算等技术，利用工业相机拍摄高清图片，通过5G网络将检测图像上传至云平台，结合大数据分析图像数据，给出数据分析检测结果。依托5G网络的大带宽和低时延特性，使得系统的高清图像得以快速上传和分析，满足生产线高速运转的要求。本项目引入MEC工业边缘云，将本地应用进行数据分流，实现工业数据不出厂，保障工业数据安全和信息安全。同时，本项目在带钢表面检测系统中的图像处理软件、图像拼接合成软件、缺陷检出算法、缺陷识别分类等模块，在5G网络中的5G模组、MEC服务器及5G核心网软件均自主研发，开发基于工业边缘云的质量检测算法。本项目为钢铁企业提供工业相机、5G网络接入、MEC服务、工业云平台、带钢表面检测系统应用等端到端解决方案，以服务模式向钢铁企业提供服务，减少钢铁企业在网络、表检系统方面的投资和维护成本。本项目可快速复制到钢铁行业其他产品的表面质量检测场景，也可以推广到其他型材制造业、造纸业等行业。
==项目目标==
基于5G+工业边缘云的机器视觉带钢表面检测项目包括以下四个目标：
一是提供钢铁企业内网的5G网络服务。根据钢铁企业需求，建设5G网络，根据需求部署MEC系统，以实现企业私网模式。
二是提供钢铁企业云平台服务，可以选择公有云模式和私有云模式。
三是提供带有5G模组的工业相机、机器视觉的带钢表面质量检测系统。
四是以服务模式进行推广，为其他钢铁企业或制造业企业客户提供5G+工业互联网机器视觉解决方案。
==项目实施概况==
中兴通讯、辽宁移动和鞍钢集团联合研发的“基于5G+工业边缘云的机器视觉带钢表面检测系统”，能够在带钢高速生产条件下，快速拍摄带钢表面高清图像并实时上传至MEC工业边缘云与缺陷库进行分析比对，通过缺陷分类记录和实时控制，可以大幅提升识别率和产出率。
==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]