工業

煉油業深知當利潤微薄時，即使在業務營運各方面有最微小的改善，也會迅速累積成果。這個行業受到諸多挑戰壓迫，包括人力短缺和基礎設施陳舊等等。公司也競相為了符合嚴格的全球永續標準而努力。為了解決這些問題，這個業界仰賴自動化和其他先進技術，以在日常營運的近乎每個環節提高細微效率。

在這種背景下，南非的 Impala Platinum Base Metal Refinery 運用電腦視覺和邊緣 AI 技術，確保高效率的營運。NTT 子公司 Britehouse Mobility 的一個製程最佳化專案，展示機器視覺軟體如何協助改善硫酸銨的複雜生產過程，這種無機鹽具有多種商業用途。

生產硫酸銨的挑戰

硫酸銨是煉油廠生產的副產品，可作為農業肥料，以及用於釩的製造過程中。生產該產品的設施必須符合農業、林業和漁業部規定的特定標準。影響工廠生產硫酸銨的關鍵標準，是其鎳含量不得超過 200 ppm。但鎳顆粒會附著於較小的硫酸銨晶體。防止鎳進入最終產品的一種有效方法，是使用振動篩選機來篩選產品。

振動篩選機會造成大量塵埃，尤其是存在有非常細微的顆粒時。為此，振動篩選機需要完全封閉，這使得篩網堵塞時難以察覺，通常只有在離線後打開篩選機時才會發現。堵塞的篩網會讓含有鎳的細微顆粒進入最終產品，如果太晚發現此狀況，便會影響硫酸銨的品質。

定期開啟篩選機相當花費時間。因此，線上監控系統可讓生產團隊在篩選機內發生栓塞或堵塞時，迅速做出反應。另一個好處是因為振動篩選是流程的最後一步，相機能夠輕鬆偵測到上游流程的其他問題。

機器視覺與 3D 相機的實際運作

Britehouse Mobility 解決方案展示了立體相機的使用情況，並且能防止振動篩栓塞和堵塞問題，以避免降低最終產品輸出的品質。結合相機後，機器視覺演算法便能研究輸出，並且識別篩選機堵塞的狀況。

所有曾用智慧型手機拍照的人，都能體會在搖晃情況下拍攝清楚照片所面臨的難題。開發解決方案的挑戰，在於找到可在這種條件下運作的相機。

Britehouse Mobility 的資深解決方案架構師 Donovan Bell 表示：「這不只是台相機……還要足夠堅固，能在嚴苛環境的殘酷力量下生存下來」。此外，相機還必須隨著篩網移動，才能有相同的共振，使相片不會模糊。

團隊將相機放在適當的照明條件下，訓練機器學習模型來識別正常與堵塞的篩網的樣子。最終結果會獲得評分，讓操作員能在介入前判斷問題的嚴重程度。立體測量提供的資訊不僅包括栓塞和堵塞的程度，還包括不良鎳的重量和尺寸。Britehouse Mobility Atajo OnEdge 平台透過邊緣即時資料處理和雲端技術的擴充，提供可視化資訊並在必要時提醒操作員。

Britehouse Mobility 的物聯網部門主管 Marco Capazario 表示：「這種解決方案減少了人員中斷作業、打開蓋子，查看振動篩下情況的次數，而提高了安全性和效率。」

此外，員工現在能夠以被動代替主動。Capazario 表示這不僅是關於監控堵塞問題。他補充：「這讓他們能深入瞭解上游的問題，並賦予深入挖掘根本原因分析的能力。」在眾多問題當中，Britehouse Mobility/NTT 解決方案能夠回答：為什麼我們會在特定時間損失效率，以及造成和產生這種損失的上游工廠發生什麼情況？我們能否透過資料洞見來找出這些答案？

協作示範煉油廠的創新

透過 Intel 的指導，Britehouse Mobility/NTT 與 Framos 合作，後者在工業級機箱內安裝 Intel^® 實感^™ 相機。這次合作有助於 Britehouse Mobility 更快速地運用相機。實感相機具備立體功能和深度感知功能，而能滿足要求。

由於物件偵測和立體大小調整應用程式並不會太複雜，因此解決方案不需要大量運算。「我們並非要嘗試以每秒 60 幀的速度分析即時影片。但如果要這樣做，我們能將資訊傳送至雲端，並利用 Intel 工具為我們提供成果。」Bell 表示。

雲端技術的 Atajo OnEdge 平台能從閘道獲取並儲存資料，以便進行歷史分析。平台使用者能透過儀表板和報告來追蹤長短期趨勢。

電腦視覺的無窮應用

雖然 Britehouse Mobility/NTT 解決方案是專為 Impala 使用案例設計，但與機器視覺相關的核心技術能夠更廣泛地運用。團隊正在為 Impala 開發另一款應用程式，能夠監控機動起重機的安全與現場合規性。

Capazario 表示：「我們已將硬體工業化，擁有高度可配置的軟體層，讓我們能安裝模組並快速部署特定應用程式。我們有很大的機會來改善一系列流程。」實作不必只限於煉油業。製造業和其他行業也已經瓜熟蒂落。Bell 表示：「這項技術有近乎無窮的用途。」
 

本文編輯 insight.tech 編輯總監 Georganne Benesch。