01案例背景
Background of the case
山东某玻璃纤维有限公司是一家专注于玻璃纤维生产与研发的企业，拥有先进的生产线和一支高素质的研发团队。致力于为客户提供高性能、高品质的玻璃纤维产品。产品广泛应用于建筑、交通、电子、航空航天等多个领域。
但是，在玻璃纤维的生产过程中有一个普遍存在的问题——飞丝缺陷，这些断裂的纤维丝不仅破坏了玻璃纤维整体的连续性，还极大地降低了其强度指标，严重影响了玻璃纤维的外观品质。
02难点痛点 Pain points ◆生产环境恶劣 玻璃纤维生产现场环境具有高光、高温、高湿特点，尤其是漏板温度高达1200℃，辐射热量高，人工检测难度大且极易对眼睛造成不适。 ◆工人劳动强度大 玻璃纤维实行24h*365d*10m不间断生产，车间采用人工巡检，工作时长，劳动强度大，且全部依靠手动录输入，存在误、漏入数据情况，加大后期管理难度。 ◆检测实时性差 玻璃纤维生产线有多个炉台位同时生产，工作人员进行来回巡检，不能实时检测每一个炉台位的情况，出现飞丝情况不能及时发现，容易造成不必要的损失。 03 解决方案 Solution 基于这种场景需求，我们自主研发玻璃纤维飞丝AI视觉检测模型算法嵌入边缘AI盒子进行实时、高效运算，实现对玻璃纤维飞丝等异常状态事件毫秒级检测，秒级报警，灯光提醒，报警信息同步后台数据统计等功能。产品覆盖行业场景中的数据、算力、算法层面，是AI视觉检测的典型应用。 ●在数据层，采用摄像头接入采集图像数据； ●在算力层，嵌入末端AI运算一体机，提供低延迟、高运算的末端运算解决方案； ●在算法层，采用深度学习等先进算法，通过对缺陷数据采集、清洗、训练，获得最后模型，确保业务场景检测的准确率。 04 应用效果 Apply effects 大大缩短了故障处理时间，减少了原料及能耗损失，提高了生产能力及产品实用性，解决了玻璃纤维生产过程中，人员巡检周期长、处置不及时等多重问题。 玻璃纤维飞丝检测系统的实施推进了人工智能技术和产品在工业制造领域的深度融合应用，加快了基于人工智能的设备实时控制、资源动态优化、多智能体协同等核心技术的突破。 本产品支持二次定制化开发，例如，增加玻璃纤维引丝处理检测、工号识别检测等，增加检出数据的二次应用，衔接上下游业务流程，增加数据服务API开发，对接相关业务系统等。另外，可根据具体场景需求完善和优化模型和算法检测逻辑等。
