重型机械制造厂安全生产监控:如何通过AI视觉降低90%违规作业风险?

场景痛点:传统监控的三大失效

在给三一重工、徐工等重型机械厂部署方案时,我们发现三个高频投诉:工人不佩戴安全绳进行高空焊接作业、叉车在狭窄通道超速行驶、重型设备区域未设置隔离围栏。现有监控系统存在致命缺陷:依赖人工巡检发现滞后、红外摄像头误报金属反光、老旧设备无法支撑实时分析。

我们验证过:当行车速度超过5km/h时,传统红外测距误差达到37%。而焊接火花误报率在金属加工车间普遍超过60次/班次。这些问题直接导致某客户年工伤赔偿支出超230万元。

闭环解决方案:BVS-安全生产风险预警管控系统

采用边缘计算+中心平台双架构。前端部署支持利旧改造的BVS-AI视频分析服务器,后端对接MES系统实现工单联动。这套系统在武汉某盾构机工厂实现:

  • 安全绳佩戴识别准确率98.7%(实测2000小时数据)
  • 设备侵入预警响应时间<800ms
  • 金属火花与焊接弧光区分度达91.4%

核心突破在于自研的YOLO-Metal算法。通过对抗训练学习金属反光特征,配合多光谱成像解决强光干扰。我们保留原有70%监控摄像头,仅需加装智能分析模块即可升级。

典型应用场景

1. 大型构件吊装区:实时监测吊臂下方3米禁入区,与塔吊PLC联动急停

2. 涂装车间:动态识别防护面具佩戴状态,未佩戴者触发风淋系统锁定

3. 数控机床群:刀具断裂飞溅监测,精度达到Φ2mm金属碎片捕捉

4. 厂区物流通道:通过车牌识别绑定货车载重数据,超载车辆自动拦截

某客户案例显示:部署后违规操作下降92%,每月减少安全巡检人工耗时400小时。特别在夜班时段,通过热成像+可见光融合技术,实现24小时无间断监测。

交付优势

  • 支持ONVIF/GB28181协议,兼容海康、大华等95%主流设备
  • 提供标准化RESTful API,已成功对接SAP、用友等ERP系统
  • 典型项目交付周期控制在7个工作日内
  • 算法沙盘支持客户自主训练特定场景模型

我们采用大小模型协同架构。小模型负责实时检测(<50ms延迟),大模型用于复杂场景复核。这种架构在国产昇腾910B芯片上仍能保持83%的推理效率。

为什么选择倍特威视?

国家高新技术企业,15年专注工业视觉。拥有:

  • 机械制造领域37个定制化算法模块
  • 全自主知识产权的推理框架BVS-Infer
  • 800+工业项目交付经验
  • 国产化适配清单覆盖率达100%

某重型发动机工厂的验收数据:系统上线后6个月,工伤事故归零。安全巡检效率提升15倍,每年节省人力成本约76万元。

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