海上风电的最高电网安全性
GE Vernova 在索非亚项目中采用 iba 系统
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任务是在连铸过程中检测斜度。要做到这一点,就必须及时调整工艺,从而避免下游轧机出现问题。

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图像处理提供的信息是其他传感器无法获取的,而且是全天候的。
丹尼尔-高斯
iba AG 产品经理
基于在线摄像头的检测技术能够直接在生产过程中对几何特征进行连续监测,无需依赖后续的抽样检测。借助 ibaVision,高速摄像头采集的图像数据经过分析后,可转换为可量化的参数(如对角线偏差)。这些“视觉信号”被集成到 ibaPDA 中,并与工艺数据同步进行趋势分析。这使得能够及早发现偏差,并立即采取纠正措施。
该集成通过将图像信息转换为数值过程信号来实现,这些信号会直接输入到数据采集系统中。ibaCapture 负责记录视频序列,而 ibaVision 则计算相关特征,并将这些特征作为过程值传输至 ibaPDA。在 ibaPDA 中,这些数据会与 PLC 和传感器数据同步处理,并进行长期存储。由此形成了一个一致且时间同步的数据模型,用于分析和质量评估。
基于图像的状态监测能够及早发现可能导致废品或轧制过程出现异常的几何偏差。借助 ibaVision,诸如对角线偏差等关键参数会在 ibaPDA 中持续计算并生成趋势图。当超过预设阈值时,系统将通过虚拟交通灯逻辑立即触发警报。这使得有缺陷的钢带能够被及早剔除,从而防止生产过程中断。
通过将图像数据与工艺数据进行时间同步关联,可对质量偏差进行精准的根本原因分析。借助 ibaVision 和 ibaPDA,可以将视觉事件与热学及机械工艺状态进行精确关联。此外,ibaAnalyzer 还支持在历史背景中对趋势和图像快照进行综合评估。这极大地加快了根本原因分析的速度,并提高了其可靠性。
通过图像分析,视觉测量数据被转换为标准化的工艺信号,并集成到ibaPDA中。这些数值与常规测量通道一样可在该系统中获取,并支持实时监控。通过ibaQPanel,这些数据以面向人机界面的可视化形式呈现,包括趋势显示和交通灯逻辑。这在图像处理、工艺监控和操作员决策之间建立了直接的联系。