智能巡检带来新“视”界——广西中烟柳州卷烟厂智能巡检机器人应用纪实

技术人员正在调试巡检机器人

巡检机器人在监测设备健康状况

（通讯员 梁志远/文  广西中烟/图）近日，广西中烟柳州卷烟厂自主研发的智能巡检机器人系统在制丝车间落地应用，标志着工厂在智能制造与数字化转型中迈出关键一步。据了解，该系统凭借多传感器融合、视觉识别分析等核心技术，成功攻克10余项技术难题，累计申请专利、软件著作5项，其中《一种用于巡检机器人的伸缩臂》《基于深度学习的制丝车间智能巡检系统机器人智能巡检软件》等2项技术已获国家知识产权局授权，为行业智能化巡检提供了“柳烟方案”。

截至目前，智能巡检机器人系统已累计运行超2350小时，完成巡检任务3700余次，识别并处理异常事件250余起，为工厂创造经济效益逾100万元。

核心：突破技术瓶颈

智能巡检机器人项目由该厂贺朋涛劳模创新工作室牵头，联合电气、机械、软件三大技术团队协同攻关。项目团队以“解决痛点、创造价值”为目标，聚焦制丝车间复杂环境下的巡检需求，从路径规划、视觉识别到系统集成展开全方位突破。

“传统巡检依赖人工，效率低、精度差，尤其在强光、粉尘环境下，漏检误报频发。”项目组长刘大卫介绍。针对这一难题，团队自主研发了自适应伸缩臂，可根据车间点位高度动态调整检测角度，配合智能遮光组件，有效过滤强光干扰，将图像采集精度提升至99.2%。此外，该厂通过构建制丝车间数字孪生模型，机器人可实时模拟巡检路径，预判设备故障，实现“虚拟调试、实体优化”的双向联动。

在技术攻坚过程中，项目团队每周组织召开“头脑风暴会”，从算法优化到机械设计，每个细节都要经过数十次验证。为实现复杂场景的自动识别，团队累计拍摄超200段视频样本开展模型训练，涵盖杂物识别、烟虫统计、堵料断料预警和工艺参数异常预警等场景。就在攻关初见曙光之际，团队遭遇了视觉识别模型误判率居高不下的瓶颈，给大家当头一棒。为啃下这块“硬骨头”，项目组长刘大卫带领成员轮值排班，人休机不休，连续奋战72小时，从视频流中提取样本，重新标注了5000余张样本图片，不断优化深度学习算法，最终将误报率从8%降至0.5%以下。“那一刻，工作室里爆发的欢呼声，至今难忘。” 刘大卫感慨道。

关键：提升生产效能

“智能巡检机器人系统以‘动态巡测、智能分析、实时管控’为核心，覆盖制丝车间开包、回潮和加料等三大关键工序，实现了设备状态、工艺参数和物料输送的全方位监控。”贺朋涛劳模创新工作室领衔人贺朋涛介绍。

在开包工序，机器人通过高精度视觉识别技术，可实时检测烟垛表面的异物。一旦发现纸皮碎片、塑料薄膜等杂质，系统立即触发声光报警，并将异常信息推送至操作人员手机及MES系统，确保杂物在10秒内被剔除，避免发生工艺质量问题。据统计，该功能上线后，烟垛杂质漏检率下降了92%，人力成本减少了30%，大大提高了生产效率，降低了人力成本。

针对设备运行隐患，机器人搭载了超声波传感器和红外热成像仪，可自主识别设备轴承过热、皮带偏移等异常状态。2024年12月，系统提前预警加料工序电机温度异常，成功避免了一次因设备故障导致的整线停产事件发生。“我记得当时生产任务比较重，导致电机长时间运行，从而引起了温度过高，加上该电机的位置比较高，又比较隐蔽，不容易检查发现，多亏了智能巡检机器人的提前预警，为我们留足了处理时间。” 加料工序操作工向前回忆起当时的情况至今还心有余悸。

更值得一提的是，该系统还支持多模式巡检，在日常工作中采用自主巡检模式，按预设路线完成全车间覆盖，遇突发状况则可以切换至遥控模式，由中控室远程指挥机器人定点排查，实现“人机联动、精准排障”。

传承：培育专业人才

智能巡检机器人项目的成功，离不开一支技术过硬、敢于创新的团队。贺朋涛劳模创新工作室以“实战练兵、梯队培养”为抓手，为青年员工搭建成长平台。

“安装遮光组件时，要确保卡槽与支架完全贴合，避免漏光。”在工作室实训道场，技术骨干梁志远正为8名新员工演示设备调试技巧。工作室推行“导师带徒”机制，通过“理论授课+实操演练+项目实战”的三段式培养，让青年员工快速掌握巡检机器人运维、模型优化等核心技能。2024年以来，团队已培养出3名工程师和3名中级大数据建模师，为工厂储备了一批智能制造领域的中坚力量。

此外，项目团队还积极参与行业内外技术交流，受邀参加了首届中国烟草科学数据大会，不断推动科技成果转化。团队开发的基于深度学习的制丝车间智能巡检系统机器人智能巡检软件等技术在烟草行业推广，吸引多家同行企业考察交流，助力实现巡检智能化升级。

“智能化没有终点，下一步我们将探索人工智能大模型与巡检机器人深度融合技术，开发自适应学习机器人，让系统更智能、更柔性。”刘大卫说。