近日，梅钢热轧厂1422产线云表检AI判级系统正式投用，标志着梅钢热轧表面质量识别正式迈入“AI智能判定”的新阶段。

作为梅钢“质量提升专项行动”的重点标杆项目，该系统由热轧厂生产技术室牵头，联合数据AI部、宝信软件共同攻关，历时近一年时，攻克了传统热轧表面质量缺陷判定的行业难题，实现了表面缺陷的在线智能判定，为产品质量管控提供了坚实支撑。

瞄准行业痛点，系统谋划布局

长期以来，热轧带钢表面缺陷判定高度依赖人工目视，面临着三大难题：一是判定尺度难以统一，不同班组、不同员工的判定标准存在差异；二是劳动强度高、效率瓶颈凸显，快节奏生产模式下，人工判定的漏检、过检风险较高；三是质量数据难以统计，缺陷信息较为分散。

项目启动以来，团队按照“基础搭建—性能攻坚—精度提升—上线冲刺”四个阶段推进，推动系统从无到有、从有到优迭代升级完善。

打破技术壁垒，优化核心性能

团队坚持问题导向，聚焦传输、定位、规则、算法四个维度攻关突破，“啃”下工业视觉场景的技术硬骨头。

01

打通传输堵点

完成ISRA表检网络从百兆到千兆的硬件升级，单卷图像传输时长压缩至2秒；开展新老程序比对，通过匹配并发参数、新增超时熔断等，彻底根治服务端堵塞。

目前系统全流程判级时延中位数稳定在目标区间，快速判级占比达93%，完全匹配轧线生产节奏。

02

校准尺寸定位

制定《ISRA表检图像尺寸换算规范》，缺陷关键参数计算准确率达99%以上；创新落地边部距离修正算法，边部缺陷定位误差大幅下降。

03

迭代判级规则

项目迭代多版判级规则，将一代代质检人的心血转化为可复用的数字标准；完成核心材料组全量规则验证，匹配准确率达98%，消除了人工判定差异。

04

优化算法模型

完成几十版AI模型升级，补充专项样本库开展增量训练，边部缺陷分类错误率下降40%，铁皮灰三级分类准确率达92%以上，模型判定能力稳步增强。

全面提升质效，彰显价值创造

判定精度提升

经过努力，AI与人工终判符合率较上线初期提升31个百分点；漏检率、AI整体封锁率稳定在目标区间，核心缺陷判定尺度持续向质检专家对齐。

运行效率提高

全流程判级效率较初期提升近一倍，人工复核工作量减少50%以上，实现了质检人力资源的价值升级。

质量管控升级

打破以往质量信息分散的壁垒，缺陷数据可追溯、可统计、可分析，为工艺参数优化、质量问题溯源、产品质量分级提供了精准的数据支撑，推动表面质量管控从“经验判断”向“数据驱动”转型。

1422云表检系统顺利融入梅钢热轧生产流程，梅钢热轧厂将总结经验，提炼形成可复制、可推广的表面缺陷AI智能检测方案，为其他产线的智能化改造提供参考，推动梅钢质量管控数字化转型。