El sistema de inspección en línea mediante visión artificial de cables de acero para grúas se ha implantado en un total de 20 clientes, con una precisión en la detección de roturas de hilos del 97,31 TP3T.
📌 El sistema de inspección en línea mediante visión artificial de cables de acero para grúas se ha implantado en un total de 20 clientes, con una precisión en la detección de roturas de hilos del 97,31 TP3T.. El sistema de inspección en línea mediante visión artificial de los cables de acero de las grúas de Krude Heavy Industry ya se ha implementado y validado en las instalaciones de 20 clientes de sectores como la metalurgia del acero, la logística portuaria y el mecanizado.
El sistema de inspección en línea mediante visión artificial de cables de acero para grúas de Krud Heavy Industry ya se ha implementado y validado en las instalaciones de 20 clientes de sectores como la siderurgia, la logística portuaria y el mecanizado. El sistema, basado en el modelo de aprendizaje profundo YOLOv8, permite la identificación en tiempo real y en línea de tres tipos de defectos en los cables de acero: rotura de hilos, desgaste y corrosión, con una precisión en la detección de roturas de hilos del 97,31 % y un mAP de detección global del 94,71 %. El sistema realiza diariamente un escaneo automático a lo largo de toda la longitud del cable de acero y genera un informe de evaluación del estado, sustituyendo así las inspecciones visuales manuales tradicionales; hasta la fecha, ha procesado más de 500 000 fotogramas de imágenes de inspección de cables de acero.
Implementación del sistema y parámetros técnicos
El sistema de inspección visual por IA de cables de acero se compone de tres partes: la unidad de captura de imágenes, la unidad de computación en el borde y la plataforma de análisis en la nube. La unidad de captura de imágenes utiliza dos cámaras industriales de 5 millones de píxeles (obturador global, frecuencia de fotogramas de 25 fps), instaladas en soportes fijos situados a los lados del mecanismo de elevación de la grúa, junto con luces de iluminación LED de alta luminosidad, lo que garantiza una imagen nítida de la superficie del cable de acero durante todo el proceso de elevación. La unidad de computación en el borde ejecuta un modelo personalizado de YOLOv8n basado en la plataforma NVIDIA Jetson Orin NX, con una velocidad de inferencia de 62 fps y un consumo energético controlado por debajo de los 15 W. La plataforma de análisis en la nube se encarga de la recopilación de estadísticas de los datos de inspección, el análisis de tendencias y el envío de recomendaciones de mantenimiento. El sistema admite la inspección simultánea de hasta cuatro cables de acero, con un rango de diámetros de entre 8 mm y 40 mm.
| Categorías de análisis | Hilo roto | Desgaste | Corrosión |
|---|---|---|---|
| Tasa de precisión en el reconocimiento | 97.3% | 93.8% | 91.2% |
| Tasa de falsos positivos | 2.1% | 4.3% | 5.8% |
| Tasa de omisión | 0.6% | 1.9% | 3.0% |
Resultados de la implementación y opiniones de los clientes
El sistema ya se ha implantado en las instalaciones de un total de 20 clientes de los sectores de la metalurgia del acero (8), la logística portuaria (5), el mecanizado (4), los metales no ferrosos (2) y la industria papelera (1), abarcando 42 grúas y un total acumulado de 126 cables de acero inspeccionados. Tras la puesta en marcha del sistema, el tiempo medio diario dedicado a la inspección de los cables de acero se ha reducido de los 30 minutos por grúa que requería la inspección manual a los 3 minutos por grúa que requiere la inspección automática mediante IA, lo que supone un ahorro anual de aproximadamente 120 horas de trabajo de inspección por cada grúa. Durante los 12 meses de funcionamiento continuo, el sistema detectó un total de 47 casos de rotura prematura de hilos, 23 casos de desgaste anómalo y 5 casos de corrosión; de ellos, 34 casos de rotura de hilos no se detectaron durante el ciclo habitual de inspecciones manuales, sino que el sistema de IA los identificó con antelación y activó una alerta. La decisión sobre la sustitución de los cables de acero ha pasado de un cambio periódico a un mantenimiento basado en el estado; 13 de los 20 clientes ya han ampliado el ciclo de sustitución de los cables de acero entre 1 y 3 meses.
Referencias sobre soluciones técnicas relacionadas:Sistema de inspección en línea mediante visión artificial de cables de acero para grúas puente(Arquitectura técnica detallada, entrenamiento de modelos y planes de implementación).Vista panorámica del sistema de visión artificial e inspección para grúas puente(Resumen de la gama de productos de visión artificial de Krude Heavy Industry).
Preguntas frecuentes (FAQ)
Pregunta: ¿Puede la inspección por visión artificial de los cables de acero sustituir a las inspecciones mensuales realizadas manualmente?
Respuesta: El sistema de inspección visual mediante IA de cables de acero de Krude Heavy Industry se posiciona actualmente como una herramienta de apoyo a las inspecciones manuales y un medio de alerta temprana, y no puede sustituir por completo a las inspecciones manuales mensuales que se realizan de acuerdo con los requisitos de la norma GB/T 5972 «Norma para la inspección y el desguace de cables de acero para grúas». No obstante, el sistema realiza inspecciones automáticas diarias y genera informes de estado, lo que ayuda al personal de mantenimiento a detectar a tiempo anomalías en el estado de los cables de acero entre dos inspecciones. De los 20 clientes en los que se ha implantado el sistema, 15 ya utilizan los informes de inspección con IA como referencia para sus inspecciones mensuales.
Pregunta: ¿Disminuye la precisión de la medición en entornos con mucho polvo o con mucha suciedad por aceite?
Respuesta: Antes de la instalación, se tuvo plenamente en cuenta el impacto que el polvo y la suciedad oleosa del entorno industrial tienen sobre la calidad de la imagen. La cámara cuenta con un grado de protección IP67 y el objetivo está equipado con un dispositivo de limpieza con aire comprimido que garantiza la limpieza de su superficie. El conjunto de datos de entrenamiento del modelo incluye imágenes de cables de acero con diferentes concentraciones de polvo y distintos grados de cobertura de grasa; tras el refuerzo de datos, el modelo presenta una buena robustez ante escenas con bajo contraste y obstrucciones locales. Los datos de pruebas reales realizados en las instalaciones de 20 clientes indican que la concentración de polvo<8mg>
Pregunta: ¿El sistema es compatible con el sistema de gestión de mantenimiento que ya tiene el cliente?
Respuesta: Sí. El sistema ofrece una interfaz API RESTful estándar, y los datos de los resultados de las inspecciones se envían en formato JSON al sistema EAM (sistema de gestión de activos empresariales) designado por el cliente. La interfaz sigue el protocolo de autenticación OAuth 2.0 y ya se han completado las pruebas de integración con los sistemas EAM de tres clientes. El sistema también admite el envío de alertas por correo electrónico y SMS, y, cuando se detecta un defecto grave, se activa automáticamente una notificación de alerta dirigida al responsable de mantenimiento.
Pregunta: ¿Cuál es el plazo de ejecución de la adaptación de las grúas antiguas para instalar este sistema y qué repercusiones tiene en la producción?
Respuesta: Este sistema está diseñado específicamente para la modernización de grúas en servicio y utiliza un método de instalación no invasivo, sin alterar la estructura principal de la grúa. El plazo de instalación del hardware en una grúa individual suele ser de un día laborable, mientras que la puesta a punto del sistema y la implementación del modelo requieren aproximadamente dos días laborables, lo que suma un total de tres días laborables. Los trabajos pueden realizarse fuera del horario de funcionamiento de la grúa (por ejemplo, por la noche o durante el fin de semana), sin que ello afecte al plan de producción habitual. Ya se han completado las obras de adaptación en 12 grúas en servicio.
