现场约束与范围
在高温油污、纯内网、停机窗口条件下界定首版范围
在高温、高油污、纯内网、仅停机窗口可施工的化工厂产线开展现场调研。
识别布料瑕疵、储布架姿态异常两类核心失效模式。
将模糊痛点收敛为首版可部署的检测范围,明确检测项与非目标。

现场部署环境
储布架实际安装条件:高温、油污、空间受限。

生产流程梳理
定位在线监测实际业务环节。
在化工厂高温油污、纯内网、停机窗口施工条件下,端到端完成在线监测系统从选型集成到多产线部署;系统运行于 8 条产线,第二条产线复用后部署周期由 2 个月缩短至 2 周。
端到端负责系统从现场问题发现、软硬件选型集成到多产线部署。
40%
单条产线成本降低
2月 → 2周
第二条产线部署周期
4轮
现场迭代部署
8条
产线运行

系统架构示意
工业产线在线监测系统整体架构。
在高温油污、纯内网、停机窗口条件下界定首版范围
在高温、高油污、纯内网、仅停机窗口可施工的化工厂产线开展现场调研。
识别布料瑕疵、储布架姿态异常两类核心失效模式。
将模糊痛点收敛为首版可部署的检测范围,明确检测项与非目标。

现场部署环境
储布架实际安装条件:高温、油污、空间受限。

生产流程梳理
定位在线监测实际业务环节。
完成软硬件选型,并亲手把系统接起来、调通
在检测精度、安装条件与单线成本约束下,选型“工业面阵相机阵列 + STM32-IMU”。
完成 GigE 多相机同步取图、IMU 经 MQTT 上报、边缘节点采集并集中传输至工控机。
完成工控机服务部署、开机自启与日志,现场调试后单条产线成本较原方案降低约 40%。

数据链路示意
相机 → 边缘节点 → 工控机 → 看板/PLC。

视觉检测硬件组装
工业相机方案现场部署示意。
用配置文件和部署脚本把第二条产线压到 2 周
将设备管理、异常监测、数据看板抽为标准化模块。
通过配置文件适配相机数量、检测区域与阈值等配置项;编写部署脚本,维护 Git 配置管理。
第二条产线复用后部署周期由 2 个月缩短至 2 周,主要节省在模块调用与配置调整。

模块拆分示意
将定制化项目拆分为可复用模块。

检测能力标准化
将布料外观检测抽象为可配置的规则流程。
不同点位不同工况,一套代码覆盖多条产线
针对不同点位安装空间与遮挡差异调整检测规则,并增强程序扩展性。
完成 4 轮点位扩展部署,每轮负责故障定位、方案调整与上线验证。
对接客户 PLC,将监测数据传递至其控制系统;告警采用人工复核、只记录不停机。

现场部署
视觉系统现场安装与调试。

系统架构
工业产线在线监测系统整体架构。
如实说明做到了什么,也说明还没做什么
系统已运行于 8 条产线,客户验收以精度数据为准。
以固定规则保障产线运行,持续采集异常图像,为后续模型训练储备数据。
尚未做远程升级与多产线统一运维;现阶段以现场部署与人工复核闭环为主。

项目成果
项目衍生知识产权成果。

产线运行示意
系统在真实产线中的运行位置。
不同产线的相机数量、检测区域、阈值通过配置文件适配,不改代码。
模块复用 + 部署脚本,第二条产线部署周期从 2 个月压缩至 2 周。
针对点位安装空间与遮挡差异调整检测规则,增强程序扩展性。
持续采集异常图像,为后续模型训练储备现场数据。
独立完成需求调研、3D 建模、3D 打印制作与后处理,依靠真实用户复购实现盈利,并通过差评反推需求改进。
盈利
产品已实现盈利
复购
客户好评及复购

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产品反馈-2
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独立完成 4 款 Android 应用的产品定位、功能设计、开发上线及运营,根据用户反馈优化功能。
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