多模态融合赋权的废钢智能验收体系构建

柳晨岚，徐凌霄，张玉龙，田祖光，何豪

宁波钢铁有限公司；湖南镭目科技有限公司

摘　要: 废钢作为钢铁工业绿色循环发展的核心再生资源，其精准、高效分级对提升冶炼效率、保障生产安全具有重要意义。针对传统废钢人工判级效率低、主观误差大及安全隐患大等问题，文章提出一种基于多模态融合的废钢智能判级系统。该系统采用模块化硬件架构，集成多视角工业相机阵列，构建覆盖废钢入场、抓取、判级的全流程感知网络；算法融合目标检测目标检测、语义分割与实例分割技术，开发多模型协同推理框架，实现0～20mm厚度废钢、200余种料型及90类危险物的精准识别。研究结果表明，系统配套搭建标准化数据存储数据库，同步留存现场影像、判级参数、车辆台账全量数据，实现全流程数据永久归档溯源，为质量纠纷、成本核算、原料走势分析提供完整数据支撑。该系统能够实现废钢分级的智能化、标准化、透明化管控，为废钢资源规范化、精细化利用提供了可靠技术支撑，对推动钢铁行业智能化升级与绿色低碳转型具有重要的工程应用价值。
关键词: 废钢智能判级；多模态融合；深度学习
分类号: TP391.41；TF702.3
栏　目: 专业论坛
出　处: 《冶金与材料》2026年第8期，第 159-161 页（共 3 页）
出版日期: 2026-08-24
知网数据: 下载 8 次（截至 2026-09-29）

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