在钢铁冶炼行业，高炉区域的安全管理始终是重中之重。高温、高压、多尘以及有害气体弥漫的环境，不仅对人员安全构成严重威胁，也使得传统的人工巡检模式难以全面、及时地掌握设备运行状态。为应对这一挑战，河北某钢铁集团引入智易时代高炉风口巡检机器人系统，以“机器人巡检+智能分析”为核心，推动高炉安全管理从“人防”向“技防”的升级转型。
高炉区域的安全风险长期居高不下。传统人工巡检模式下，巡检人员需频繁进入高温、高压且充满有毒有害气体的环境，生命健康时刻受到威胁。同时，依赖人力的巡检方式存在诸多局限，难以实现全天候、全覆盖的监测，导致隐患发现不及时、不精准，数据记录零散且难以追溯分析。对于炉皮、鹅颈管等关键结构部位的微小裂纹、局部变形与疲劳损伤，传统目视检查往往难以在初期察觉，等到问题扩大引发泄漏或结构失效时才被发现，极易导致非计划停机甚至安全事故。运维管理决策也因各环节数据碎片化、孤立化而缺乏有效支撑，无法形成统一的设备健康档案，难以实现基于实时数据分析的预测性维护和科学化管控。
为解决这些问题，该钢铁集团经过严格的技术选型和多轮方案论证，在其核心高炉作业区部署了智易时代新一代智能巡检机器人系统。该系统构建了“机器人巡检为主、人工复核为辅、数据智能分析为核心”的全新安全管控体系，覆盖26座高炉风炉系统，共130个关键动作点位，实现了从单点检测到区域联网的规模化巡检能力。
智能巡检机器人是该系统的核心组成部分。机器人主体搭载激光SLAM与视觉融合导航系统，能够在高炉平台狭窄空间内自主移动，并实现厘米级精确定位。设备集成了红外热成像仪、高清双光云台、CO气体报警器、噪声传感器等多种设备模块，可同步采集温度、图像、气体浓度与环境声音等多维度数据。机器人支持自主返回充电，具备全天候无人化巡检能力，有效解决了人工巡检的局限性。
现场服务器的部署实现了数据的实时处理与初步分析。通过本地化分析，系统能够快速进行温度异常报警、视觉缺陷识别、声纹故障诊断等操作，大大提升了响应速度。云端监测平台则集设备状态监控、实时视频流、巡检任务管理、历史数据回溯与智能报警等功能于一体，支持多端协同与移动办公。该平台还能与三维厂区数字模型联动，实现异常位置的可视化标定，为管理人员提供一站式智能运维视图。平台包含驾驶舱全景可视化管控、管控后台精细化运维、视频监控与智能分析、远程控制与应急干预等核心功能模块，进一步提升了运维管理的效率和精准度。
在核心检测能力方面，该系统表现出色。红外测温监测功能搭载高精度红外热像仪，可24小时不间断监测高炉炉皮、热风管道、直吹管等设备表面温度，智能识别局部过热与温度梯度异常，实现隐患早期预警。气体泄漏预警功能针对高炉煤气、CO等危险气体，配置激光气体检测仪与电化学传感器，对管道法兰、阀门连接处等易泄漏点位进行定量监测与实时报警。煤粉泄漏监测功能在喷煤系统关键区域采用粉尘浓度传感器与视觉识别双重机制，一旦煤粉浓度异常或发生可视泄漏，系统迅速定位并智能判定泄漏等级，指导维护人员分级响应。声纹异响诊断功能通过高保真声学传感器采集运行声音，基于深度学习算法建立正常声纹模型，可识别炉内布料异常、冷却壁漏水、风机振动超标等20余类故障声学特征，实现“听声辨障”。智能视觉识别功能基于深度学习的图像分析算法，自动识别设备表面的裂纹、洇水、结瘤、腐蚀等缺陷，尤其针对鹅颈管、热风管道等高应力区域的微裂纹进行增强识别与历史比对，系统识别到裂纹后自动触发报警，推送信息至相关运维人员，并支持在三维厂区模型中动态标记异常点位，实现闭环处理与精准定位。
该系统的实施成效显著。安全水平得到大幅提升，高风险区域人工巡检减少80%以上，从根本上避免了人员在煤气区域、高温辐射区的安全风险。巡检效率得到优化，实现24小时不间断自动化巡检，覆盖26座风炉、130个动作点位，多传感器同步采集，一次巡检即可完成以往需多班组协同的任务，数据全数字化、可追溯、可分析。隐患预警能力增强，通过AI视觉裂纹识别与多模态感知融合，系统可成功实现对鹅颈管等关键结构表面裂纹的早期发现与预警，避免了因裂纹扩展导致的非计划停产，显著提升生产连续性。管理决策更加科学化，建立设备健康度评估模型，实现预测性维护。通过定期红外扫描与视觉裂纹检测数据分析，系统可预警结构疲劳趋势，指导优化高炉操作制度与维护计划，从源头预防裂纹等结构损伤的发生，管理决策从“经验驱动”转向“数据驱动”，形成标准化的智能巡检作业流程。
该系统的技术创新亮点突出。多模态感知融合技术集成了红外、气体、视觉、声学等多类传感器，实现环境与设备状态的全方位、高精度感知。AI驱动智能诊断技术采用深度学习算法，对温度、气体、图像、声音等数据进行实时分析，强化了针对结构表面裂纹的视觉识别算法，实现异常自动识别、分类与故障早期预警。高可靠自主运行技术使机器人具备防爆、耐高温、自主导航与智能避障能力，适应高炉周边复杂恶劣环境，保障长时间稳定作业。数字孪生联动技术支持巡检数据与三维厂区模型联动，当识别到如鹅颈管裂纹等异常时，可在三维模型对应位置动态标出，实现设备状态可视化呈现与趋势分析，为运维决策提供立体化支撑。
