陶瓷生产过程中，窑炉状态直接决定成品质量和能耗成本。传统人工巡检存在响应滞后、误判率高、数据难追溯三大痛点。我们遇到过太多陶瓷厂因窑温波动导致整窑报废的案例，这种动辄数十万的损失完全可预防。
为什么现有监测方案总失效？
1. 红外测温枪采样率低：每小时人工记录1次数据，无法捕捉瞬时温变
2. 热成像仪误报多：窑内粉尘和火焰干扰导致温度误读率超30%
3. PLC系统不闭环：仅采集数据不分析，异常发生时已错过处置窗口
倍特威视BVS-AI视频分析系统解决方案
采用多光谱成像+深度学习架构，在福建某陶瓷集团实现：
- 窑体表面温度监测精度±2℃（通过ISO 18434-1认证）
- 烧成带火焰形态识别准确率98.7%
- 传动机构故障预警提前30分钟以上
核心技术创新点
1. 大小模型协同架构：
- 前端轻量化模型实时处理视频流（<200ms延迟）
- 边缘服务器运行ResNet50优化模型完成缺陷分类
2. 动态算法沙盘技术：
- 自动适配不同窑型（辊道窑/隧道窑/梭式窑）
- 支持窑炉改造后的模型自校准
3. 全国产化算力支持：
- 寒武纪MLU220/昇腾310双硬件方案
- 相同算法在不同硬件平台误差<1%
典型落地场景
- 烧成带温度均衡监测：实时绘制窑内三维温度场，自动调节燃气阀组
- 传动辊异常检测：通过振动频率分析预判轴承失效
- 窑墙开裂预警：基于裂纹扩展趋势模型推算剩余寿命
- 急冷带产品缺陷关联：将釉面气泡与温度曲线自动匹配分析
交付保障体系
- 支持海康/大华等主流IPC利旧改造
- 提供MODBUS TCP/OPC UA双协议对接
- 7天完成标准方案部署
- 15年工业视觉团队驻场支持
我们在陶瓷行业已落地23个窑炉AI监测项目，最长稳定运行4年零误报。国家高新技术企业资质、37项相关专利、与武汉理工大学共建的”特种设备智能监测联合实验室”，确保技术持续迭代。
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