“5G+工業互聯網”典型應用和案例——基于5G的混凝土交付現場質量管控系統
作者 | 江西工信2022-09-12
中建商品混凝土江西有限公司、漢谷云智（武漢）科技有限公司、江西牧川信息科技有限公司本項目通過使用高清攝像機對攪拌車現場交付過程進行實時監控預警，確保混凝土的質量；通過自動化手段解決問題，降低人工成本及勞動強度；提高管理效益。實時識別車輛標識，將混凝土入泵影像資料與攪拌車號關聯，將罐車和泵車標識數據通過標準接口傳輸給ERP，追溯車輛信息，預防錯澆。受無線網絡限制，清晰度有待提升，混凝土狀態監控表現較差；設備無法自清潔，需要定期更換防污板；天泵安裝位置選擇難度大，進行伸縮臂操作時，容易損壞監控設備。通過使用5G高清攝像機對攪拌車現場交付過程進行實時監控，集成AI能算法對交付現場人員異常行為進行預警，確保混凝土的質量；通過自動化手段解決問題，降低人工成本及勞動強度；提高管理效益。1.防抖動研究。在提取每幀圖像間特征點基礎上，根據特征點匹配的結果計算攝像設備的全局運動參數，用參數建立仿射變換模型進行估算視頻幀的相對運動參數，實現抖動幀向基準幀糾正，從而達到連續拍攝的視頻圖像防抖效果。2.數據傳輸研究。設備采用車載供電，使用4G無線網絡進行傳輸，通過海康云眸平臺對視頻進行集中管理，后臺服務器通過有線網獲取云平臺實時視頻，經算法處理后進行顯示。3.視頻直播優化研究。對直播域名解析及音視頻播放的優化，每次需要直播推流和播放的時候不再需要再進行DNS過程。此處節省幾十到幾百毫秒的打開延遲。4.設備防污研究。為保證監控設備長周期運轉，需要設計一套攝像機保護設備進行防污保護。防污外殼內部主要為底座和相機，底座通過焊接與外殼結合在一起，相機通過配套螺絲與底座進行固定。為保證設備的長周期運行，外殼采用不銹鋼材質加工而成。5.行為識別算法研究。不規范操作的智能識別可以抽象為圖像分類問題，屬于機器學習的范疇，根據異常操作的界定情況將圖像進行二分類，最終實現對施工現場異常操作的智能識別。1.降本增效：通過自動化手段解決問題，極大減輕質檢工作壓力，提高質量管理效率，節約了能源消耗，進一步穩定產品質量。2.行業質量管理水平提升：實時采集泵車打料視頻，為問題追責提供有力證據，并為后期實時判斷混凝土和易性提供有效素材。3.支撐國家戰略效果：該項目作為混凝土攪拌站企業的產品質量管控的重要手段，是質量管控最后一公里的重要技術手段，由遠程智能監控取代人工現場監控，實現了“低碳”“環保”，促進人力資源效率的提升。同時，作為企業智能制造的一部分，項目運行過程中產生大量質量數據，形成質量大數據，為質量實時監控提供服務和企業質量管理提供決策依據。
