AI当“质检员”，带钢告别“摸黑生产”

——AI赋能千行百业一线故事（二十八）

近日，在德龙钢铁有限公司安全生产指挥中心，工作人员正在监控带钢表面检测AI大模型系统平台运行状态。本报记者 解楚楚摄

近日，邢台市信都区，德龙钢铁有限公司轧钢车间里，热浪翻滚，机械轰鸣。一块块钢坯经过1300摄氏度热轧，制成一卷卷银灰色的带钢。

“带钢韧性好、延展性强，广泛应用于机械制造、汽车零部件、家电等行业。”公司数字智能部信息化科科长辛乐凯介绍，检测带钢质量是否合格，表面平整度是一项关键指标。

近年来，德龙钢铁自主研发带钢表面检测AI大模型，如同为产线装上了一双“火眼金睛”，实现带钢表面检测全流程智能化。

“你看，大模型正在对编号为103的一卷带钢进行表检。”走进公司安全生产指挥中心，辛乐凯指着墙上一面大屏说。这面大屏所显示的，就是带钢表面检测AI大模型运行画面和检测信息。

纵裂2处、划痕3处、起皮1处……在屏幕右侧的一张表格里，经大模型检测，发现103号带钢表面存在的各种缺陷被一一罗列。鼠标点击表格中任意一个缺陷，屏幕左侧立即显示出该缺陷在带钢上的实际图像，并同步呈现缺陷位置坐标、大小等信息，供后台工作人员参考和研判。目前，该大模型的检测精准度已达90%。

“支撑高精度检测的，除了成熟稳定的AI大模型算法外，还有6台高速相机。”辛乐凯说着，带领记者来到轧钢车间带钢生产工序前。在这里，6台高速相机均匀分布在产线两侧，拍摄视野覆盖了带钢上表面和下表面。

辛乐凯表示，带钢一经产出，高速相机便在其成卷前，以每秒3帧的速度连续采集图像，再将图像实时回传至大模型系统平台，以便分析检测。一卷带钢平均被拍摄1200张图像。所有检测结果都会归档留存，为后续质量追溯提供完整依据。

谈及研发这款大模型的初衷，辛乐凯坦言，是为了补齐公司长期无法精准检测带钢表面的短板。

带钢产线运行节奏快，单卷生产耗时很短，靠肉眼检测根本来不及，这就导致带钢产品长期处于“摸黑生产”状态，不利于公司把控产品品质、优化生产工艺、迭代升级设备。

更令人困扰的是，带钢产品流向市场后，一旦下游客户提出质量异议，公司难以溯源查因，往往只能被动赔偿，损失利润，更影响声誉。

为打破困局，2024年，公司正式立项，决定依托AI技术自主研发一款带钢表面检测垂直大模型。招揽人才、组建团队、梳理需求、编写代码、优化算法……历经18个月的集中攻关，公司顺利搭建带钢表面检测AI大模型。

要想把大模型训练成合格的“质检员”，能够精准揪出带钢表面各种各样的缺陷，用大量高质量数据进行“投喂”是必不可少的环节。于是，团队经历了整个研发过程中最痛苦但也最关键的样本采集和数据标注阶段。

“我们每天到岗第一件事，就是对着带钢拍摄大量缺陷样本照片，每张标注出缺陷名称、类型、危害等级等信息，再上传到大模型系统平台进行深度学习。”辛乐凯回忆，3个月里，他们的办公桌上铺满了照片。因为长时间盯着照片，他们常常感到视觉疲劳，但所有人克服困难，共标注缺陷样本照片20万张，构建起涵盖23类缺陷的完整数据库，为大模型精准识别夯实了基础。

2025年初，带钢表面检测AI大模型正式上线应用。依托大模型检测数据，公司不仅能全面掌握带钢产品质量、精准排查工艺短板和设备隐患，还能快速溯源质量问题，降低售后赔付损失，有效提升产品市场竞争力。

从“摸黑生产”到“智能检测”，从“被动赔偿”到“主动把控”，德龙钢铁的创新故事，正是邢台市深入落实“人工智能+”行动的生动缩影。

“下一步，我们将持续推进人工智能与传统产业深度融合，推动更多垂直大模型落地应用，形成算力承载数据、数据滋养模型、模型赋能产业的良性循环效应，助力实体经济高质量发展。”邢台市数据局副局长闫虎表示。（记者解楚楚）