异常工况/状态识别 事件识别 水泥行业的算法和案例
颗粒度占比分析
①视频/图像数据训练 通过反向传播训练，使得图像识 别各种颗粒的总损失函数达到最 小值
③利用模型实时视频分析 载入模型，对实时视频进行分析， 并对颗粒的种类和占比进行统计
②模型提取 将训练好参数的模型进行提取， 包括模型网络结构，网络参数等 信息
电建冶市力材 金政行行行行 业业业 业
天湖
• 数据预处理 • 数据 • 健康度管理
天匠
• 对象模型组态 • 工厂建模平台 • 预置模板库
天坊
• 可视化工具 • 流程设计工具 • 交互式场景
天数
• 大数据分析 • 数据挖掘工具 • 应用算法优化
天智
• 皮带跑偏 • 皮带撕裂 • 皮带停转 • 驱动轮打滑 • 托辊打滑 • 料斗满 • 皮带断料
• 物料洒落 • 漏油 • 漏水 • 漏气 • 回转窑裂纹 • 加热枪熄灭
• 物料过多 • 物料过少 • 物料颗粒偏大 • 溜槽内异物 • 皮带非工作面异物
皮带料量检测
皮带断料识别告警
皮带溢料识别告警
橡胶异形异色检测
开发
生态
supOS
工业操作系统
数据
工业人工智能引擎服务
通过人工智能驱动优化算法模型，实现最 佳工况分析，辅助操作人员完成工艺卡边 操作，提高产品质量，增强企业竞争力
工业大数据分析平台
基于工业大数据平台，提供数据分 析和可视化工具集，通过拖拽式组 态，实现“自助式”大数据分析和 挖掘应用
工业互联平台
提供云、企、端三层应用的统一架构，支 持设备物联，私有云、公有云平台部署
天基
• 元数据组织 • 对象模型组织 • 数据标准化
IIOT边缘智能服务器
供应链管理
油品调合
资产管理
性能分析
能源管理
能耗分析
罐区管理
预测性维护
能源平衡预测
油品移动
在线诊断
定量装车
仓库管理
终端自动化
工业APPs应用商店
工业APP/组件/模块/算法/驱动组态开发平台
石 化 行 业
精 细 化 工 行 业
煤 化 工 行 业
工业智能APP组态开发平台
提供工业智能APP应用的组态式开发环境，通 过图形化、组件化、模块化的向导式应用构 建，有效降低APP开发和设计门槛
智能服务运行管理平台
提供系统公共基础服务和APP容器框 架，支持服务注册、部署和管理功能
工业大数据全集成平台
建立工业大数据平台，实现生产数据、管理数 据和运营数据有效融合，打破DCS、MES、 OA和ERP等业务系统的数据孤岛
• 人工智能 模型
• 模型库/算法库 • 规则库/知识库
智能物联设备
智能边缘网关
DCS/PLC

supOS 人工智能平台概述
supOS AI平台是一套完整的工业智能模型全生命周期管理平台 集成数据科学界主流的人工智能、数据智能、机器学习建模技术 帮助企业充分挖掘海量生产运营数据中的潜在商业价值，形成AI模型，优化生产过程

supOS工业操作系统（平台+APPs，打造中国的工业安卓）
工业 智 能APPs
工业操作 系统平台
边缘设备
生产管控
物料平衡 实时优化 绩效管理 装置优化 计划优化 调度优化
安全环保
报警管理 智能巡检 应急指挥 危险源管理 综合监控 变更管理
天梭
• 异构系统集成 • 数据协议转换 • 驱动适配器
提供可扩展、 可复用的模型 库和算法库
稳定的运行引擎 便捷的数据接口 持续的健康监控
天智平台
语音识别
NLP理解
机器视觉
大数据预测
发布
天数平台
更新

数据清洗
特征工程
模型训练
模型评估
supOS 人工智能平台软件架构
目录
Contents
1 supOS人工智能平台简介 2 supOS机器视觉在工业领域的应用 3 边缘计算、机器视觉在工业互联网的展望
实时检测橡胶颗粒状态
自动识别橡胶颗粒中出现的异性异色块，并将信息 传输至相应设备进行后续处理
气体泄漏检测
肉眼无法看见的无色气体
通过气体检测仪并自动进行气体泄 漏识别和预警
禁入区人员检测
人员进入禁入区后，自动识别并且告警
船舶接近识别
当船舶接近指定区域，自动识别并告警，避免碰撞事故
几个典型应用的设计方案分享
④数据上传
对视频分析数据，主要包括颗粒物 的大小占比，上传至supOS,并由用 户根据数据进行下一步操作
颗粒度占比分析
主要用于分析水泥行业中生料石头的颗粒大小，当检测到石头颗粒过大时，发出反馈信息岛破碎机 控制系统，动态调节破碎机功率
工序识别
实时识别浇筑工序
当出现标志物体时，即代表特定工序开始
工序识别
传统手段的问题
挑战
需要很多人 – 缺少劳动力 平常没有意外 – 懈怠，异常发生时错过
机会
已有视频采集系统 已有计算机 上视觉分析系统，所需硬件投入少
自动分析的优点
相对于人工 • 无人识别 – 缓解招工难题 • 随时监控分析 – 消除漏报 • 数字化
• 设备生命周期演化可追溯
相对其它硬件方案 • 新增硬件成本少 • 寿命长
实时识别水泥包并进行计数
supOS机器视觉在工业领域的应用

目录
Contents
1 supOS人工智能平台简介
2 supOS机器视觉在工业领域的应用 3 边缘计算、机器视觉在工业互联网的展望
supOS工业操作系统
工业智能APPs
提供平台开放服务，发展生态合作伙伴，打造全 产业链工业APP库，实现工业数据生态圈
几个典型应用的设计方案分享
异常工况/状态识别 事件识别 水泥行业的算法和案例
皮带跑偏检测
皮带机简介
绿色框：托辊 蓝色线：皮带 皮带中间土色区域：物料
工厂里经常见到 跑偏是多发的异常工况 危害：磨损皮带，漏料
一句话描述识别方案
居中的皮带左右两侧托辊露出的面积差不多大 跑偏的皮带两侧露出的面积有较大的差别
皮带跑偏检测 ①检测托辊露出区域
③比较四边形面积
②提取四边形
④异常上传和控制 当判定皮带跑偏，上传偏离角度 至supOS,由supOS下传至皮带纠 偏机构进行自动纠偏
皮带跑偏检测
实时监控皮带两边托辊区域
当区域相差过大时，告警提示
推广到所有异常工况分析
1. 能否用肉眼分辨出来？ 2. 是否有成像技术，拍出的照片能用肉眼分辨出来？ 3. 能否用一句话描述出异常工况和正常工况的区别？