一、演进规律与现状： 共性赋能技术体系逐步形成

人工智能正在为千行百业赋能 ，～篇幅有限，仅展示了部分，实现各类应用场景落地 ，而“硬件+平台+应用+服务 ”软硬一体的架构形态现阶段已经发展成为主流趋势，技 术商业价值不断增长，产品形态和应用边界也在不断拓宽。

二、工业智能创新发展的体系框架

技术架构逻辑上分为基础层 、技术层 、能力层 、应用层 、终端层五大板块，其中核心技术层涵盖AI技术群和模型的融合创新 ，为各行业领域提供 相关产品及服务。
三、质量强国战略要求全面提升制造业供给质量

深化供给侧结构性改革的关键着力点就是提高制造业供给质量， 提高质检水平是提高产品质量最直接有效的手段 。以2D图像或3D点云数据为基础， 算力终端为载体， 结合AI检测算法的工业AI质检技术， 具有非接触 、无损检测 、准确率高 、检测速度快等突出优势， 逐渐在各行 业得到广泛应用。
四、传统质检的诸多弊端亟待新兴技术予以解决

五、工业AI质检为企业带来更加深远的价值提升

从“质量感知 ”到“质量提升 ”“代替人工 ”或者“超越人工 ”只是在线表面质量检 测系统最基础的应用价值， 在此之上， 这一系统对于 用户更深远的意义在于： 通过在线 、实时 、数字化的 产品质量记录， 使得用户能够追溯生产过程中导致质 量偏差的异常行为， 分析“人机料法环 ”等关键生产 要素及关键工艺参数与产品质量表现间的关联关系 ， 最终建立质量控制模型， 实现通过产品质量表现反向 控制生产过程， 使用户对产品质量可感知 、可预测 、 可控制 、可提升， 形成健全的质量控制体系 。为全面 提升企业产品质量与管理水平， 创造更多经济效益打 下坚实的基础。
六、钢铁行业产品质检特性要求

七、彩涂板表面质量检测及优化系统-总体介绍

彩涂板产线目前大部分质量检测还是以传统的人工方式进行 ，存在漏检 、误检 、缺陷信息标准不统一 、无法数字化记录和追溯等问题 ，尤其是因为不合格的产品出厂所带来的产品退 换货和投诉的时候，会给企业带来极大的经济和名誉的损失 。针对传统表面检测模型在面对 彩涂板多纹路 、多色彩的特点时，检测效果差甚至无法检测的问题自主研发的一套全流程 、 自动化 、智能化的AI系统 ，主要是提升整个彩涂板材行业表面质检远程化 、自动化 、智能化 、 标准化水平 ，实现了从人工现场分类分级到远程智能分类分级的跨越。
八、彩涂板表面质量检测及优化系统-系统架构
系统由成像系统 、算法处理 、上位机软件组成，利用成像系统对彩涂板进行图像采集和感知 ，并获取多幅彩涂板物体图像，对获取到的图像在边缘处理层进行特征处理和测量，根据测量结果对彩涂板缺陷进行定性分析和定量解释， 为彩涂板的缺陷分类分级以及后续工序提供相应的执行决策 。助力生产人员和质控人员对彩涂板的生产和质量进行总体把控 ，找出影响彩涂板质量的问题 ，从而进一步优化改善彩涂板的生产工艺。
九、彩涂板表面质量检测及优化系统-硬件架构

十、基于FPGA+GPU+CPU的边缘计算单元**
十一、彩涂板表面质量检测及优化系统-闭环控制

彩涂板表面缺陷检测及优化系统在线实时的监控带钢产品的表面质量信息，无论是周期性缺陷还是突发性缺陷都能及时发现，然后反馈在线指导系统，结合工艺生产数据进行相关 性分析，分析出影响因素后及时给予生产过程指导意见， 向下反馈智慧决策，可以避免批 量缺陷的连续发生，对于认知不出的缺陷类型 ，工艺人员可以通过表面缺陷检测反馈的信 息，在线调整和优化工艺参数，使板材质量得以稳定和提高，满足用户对板材质量的要求。
～篇幅有限，仅展示了部分