基于视频图像的设备维保评价关键技术研究
价格 20万
地区: 湖南省 长沙市 市辖区
需求方: 湖南***公司
行业领域
电子信息技术,软件
需求背景
近年来,随着烟草行业精益管理的深入推进,卷烟企业设备精益管理成效凸显。设备精益管理不仅是各卷烟厂“向管理要效益”的重要抓手,更是促进高质量发展的有力支撑。
与此同时,互联网、物联网、大数据、工业云等信息技术的应用普及,也加快了卷烟工厂两化融合步伐,智能制造已是大势所趋。而实现智能制造,设备是基础和保障。新形势下,如何运用智能化手段,延伸设备管理深度,拓展设备管理维度,进一步提升设备精益管理水平,成为卷烟工厂面临的重要课题。
“从经验管理到科学管理转变”是行业设备管理多年来的普遍做法,也是设备精益管理智能化探索的基石。而完善的基础管理,则是实现这个转变的首要环节。因此,要继续深化精益思想,全面推进设备维护标准化,对点检、润滑、保养、关键功能部位维护维修等基础工作从部位、周期、方法等方面进行统一规范,搭建起覆盖设备全寿命周期管理的制度体系。同时,强化设备管理与信息技术融合,将管理要求固化到信息系统中,生成全面、准确的设备维护数据,为推动设备全生命周期管理纳入智能化管控轨道打下坚实基础。
需解决的主要技术难题
1、烟机设备高清视频图像采集;
2、基于视频图像的设备维保评价;
3、基于深度学习的异物可靠检测。
期望实现的主要技术目标
1、具体保养评价准确度的验收标准为:将ZJ118机型和GDX2(ZB45)机型每台设备至少不少于15天的在线图像检测保养自动评价结果与人工全检图片结果进行核对,至少可被系统自动识别的脏物见表:脏物类别标签,计算在线自动评价保养准确度达到90%以上;
2、完成卷包车间前期科研项目成果下17套ZJ17-GDX1机型的图像自动评价保养准确度由85%提升到90%以上;
3、保养图片识别时间:3~4 S。
需求解析
解析单位:“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团(中国图象图形学学会) 解析时间:2023-08-04
谢剑斌
国防科技大学
教授
综合评价
处理进度