干熄焦设备安全提升系统
提升机吊钩智能识别检测解决方案
钢铁行业
概述
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1050℃，这是焦炉生产出的焦炭温度，焦炭经焦罐车、横移牵引装置、提升机提升并水平移动到干熄炉顶，与装入装置配合装入干熄炉内，在干熄焦炉内冷却后由排焦装置排出，通过皮带输送机到烧结以及高炉。
干熄焦装焦系统为干熄焦装置重要组成部分，主要设备包括横移牵引、提升机、装入装置、干熄炉以及排出装置等。提升机主要由车架及导向架、走行机构、起升机构 、吊具、司机室、机械室、机上电气室和电气设备等组成。
挑战
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焦罐提升过程中，一旦发生吊钩故障将可能导致红焦从焦罐中泄漏下来，会造成非常严重的损失。提升机吊钩的故障一般有以下几个现象：
露天设备，且24小时循环使用，此类设备普遍每个循环提升近40m高，水平走行近100m，每台提升机每天都要完成120次左右的上下往复循环动作，并且还一直受到炽热焦炭的辐射、高温气体的熏烤、粉尘等影响，据国内某大型钢铁企业过去几年的数据显示，平均每年故障抢修次数超过20次，并成逐年升高趋势。
因此如何探寻出一种能适应这种恶劣生产场景的针对吊钩安全的人机结合监测方案成为一个挑战。
应用背景
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安全生产是企业高质量发展核心、本质的要求。近年来，新兴数字化技术正成为守护安全生产的重要防线，尤其是部署在生产一线的智能化解决方案，逐渐在工业安全生产领域发挥出基础性保障作用。
如何改造传统安全管理技术和方法是产业转型的焦点之一，传统的生产隐患排查往往采用人工排查和巡检，在面对超复杂大规模工厂时暴露出效率低下的问题，基于工业互联网的双重预防机制是有效防范化解重大安全风险的科学手段。预维佳提升机吊钩智能识别监测解决方案融合可见光和红外热成像双重图像识别方式，采用卷积神经网络(CNN) 深度学习技术，为干熄焦安全生产提供了一种全新的人机结合监测解决方案。
方案架构
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本解决方案采用红外热成像及可见光双光融合图像识别的方式，通过布置在吊钩水平位置的高清红外热成像及可见光双光摄像机所捕捉到的实时图像形态（包括红外热像和可见光图像），将吊钩轮廓从复杂的背景中识别并分离出来，结合提升机控制信号反馈，利用事前植入的AI图像识别模型，在规定的时间节点内快速判断出吊钩形态是否正常闭合，一旦在实际生产环境下的提焦过程中出现非正常吊钩闭合的情况，系统将实时发出报警信号，提示操作系统和操作人员采取紧急制动动作，预防事故发生。
硬件系统
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该方案加入的红外热像技术，有效加强了之前单可见光图像识别在24H全天候生产时的可能伴有的烟尘、水雾、落渣、焦罐车结构视觉角度变化等多重干扰对其图像识别率的影响。当然，前期利用现场图像素材对机器学习训练（卷积神经网络CNN学习技术 ），选用适合的算法建立识别模型。
软件系统
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本方案软件系统采用的深度学习算法为卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks），并开创性的从可见光和红外热成像图像两个视角维度去各自训练一个对吊钩锁合准确度进行分类的学习模型。
在线监测：
对每个焦罐的左右罐耳方位分别用双光摄像单元在线监测，拍摄和识别时间节点与设备运行进程动作控制系统的PLC保持一致，并对关注的吊钩锁合状态做实时监控和识别。
数据查询：
通过时间节点的设定，可查询每个监测单元所监测焦罐吊钩运行动作节点的图像数据，根据拍摄时的时间可回溯保存在NVR中的视频资料。此类数据亦可作为识别模型的识别精度提升学习数据。
系统管理：
包括个人设置、用户管理、设备管理、关于模块，能对用户基本信息及监测单元信息做分级设置，方便溯源查询和分析。
告警记录：
通过时间节点的设定可查询每个监测单元监测到所对应的焦罐吊钩运行动作节点产生的报警数据，此报警数据信息将在发生的同时以警示数字的方式出现的主界面上端。