AI技术在检测数据识别中应用

AI技术在钢印识别中的应用

由于在输电线路铁塔的制造过程中，零部件的可追溯性管理至关重要。传统工艺采用人工操作钢印压制设备，在角钢、钢板、焊接件及螺栓等零部件上标记唯一零件号。这一过程存在显著痛点：

效率瓶颈：单批次零件压制耗时较长，且需专人操作设备；

人为误差：钢印模糊、字符缺失等问题导致后续工序识别困难；

追溯断层：纸质记录易丢失，生产数据难以与质量管控系统实时同步。

针对角钢、钢板等部件表面钢印的复杂成像环境，我们需要借助惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站搭载的NVIDIA® RTX™ A4000显卡，它可以精准捕捉钢印图像，使我们快速、高效的对铁塔零部件钢印号进行智能识别，便于零部件加工过程转序和分类打捆包装，并简化流程，减少对人工的依赖，提高工作效率及数据准确性。

在整个AI应用过程中，首先我们需要解决异构系统间数据协同问题。对此，我们需要构建标准化的数据接口与智能逻辑判断机制，解决多源异构数据采集生成单据时序控制问题。这一方面对工作站CPU处理能力有着较高的要求，另一方面也因为需要在边缘端完成实时的数据采集与计算，对于工作站的可靠性也是一个挑战。凭借惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站配备的英特尔®高性能的酷睿™系列处理器，我们能够完成检验单据的自动化创建及数据溯源功能，同时，按照提前设定好的业务规则，精准判断新建单据时间，轻松解决了过去人工数据采集时，业务单据生成时间顺序混乱的问题，让整个流程更智能、更有序。

其次，在利用AI技术对图表数据进行自动分析和处理的过程中，工业现场对实时性要求严苛，而普通PC或工作站可能因计算资源消耗过大难以满足效率需求。对此，我们基于惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站搭载了英特尔®高性能的酷睿™系列处理器和专为高端设计工作而优化的NVIDIA® RTX™ A4000显卡，实时对OpenCV框架对拉伸试验机的应力-应变曲线图进行毫秒级特征提取。

最后，由于检测数据涉及多环节时序关联，有的格式并不规范，加上现场设备屏幕分辨率，光标干扰，初期检测界面关键字段识别准确率仅能达到82%左右。我们基于惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站建立多维度训练数据集，采集不同位置、不同大小，不同分辨率的设备屏幕图像千余组，并通过数据增强技术模拟干扰、低分辨率等极端工况，最终实现检测界面关键字段识别准确率突破99.7%。