这个宝罗会飞！宝武首个厂房屋面智能巡检机器人正式上岗

邂逅 · 2440 期 · 7313 篇

智能引领发展，服务创造价值。近日，宝武首个厂房屋面智能巡检机器人在宝钢股份宝山基地正式上岗，一个会飞的宝罗让宝武工业建筑全生命周期管理进入智能运维新阶段。

工业建筑是钢铁生产的重要设施和基础保障，宝武智维承担着整个宝钢股份宝山基地厂房屋面状态管理维护工作。目前，宝山基地仅厂房钢结构屋面就已超460万平方米，体量庞大、使用负荷重、状态变化快，而厂房屋面点检作业环境差、劳动强度大、危险系数高，是典型的“3D”岗位。

如何提高屋面点检效率，不仅确保厂房屋面设备本质安全，同时确保点检作业过程安全，这一直是宝武智维工业建筑管理的痛点问题。为此，宝武智维炉窑建筑事业部从2018年开始就尝试应用无人机开展全厂屋面巡检工作，但是采集的图像仍旧需要人工分析处理，点检效率难以进一步提高。从2020年起，炉窑建筑事业部联合宝钢股份设备部探索机器视觉技术的融合应用，无人机结合人工智能技术，逐渐形成了目前比较成熟的集巡查、智能识别、诊断分析于一体的厂房屋面智能巡检机器人——飞翔宝罗。

飞翔宝罗的不仅仅是一台无人机，其核心是基于无人机载体的机器视觉技术应用和基于工业建筑分层分类判定及分级评定标准的运维评价决策控制方法的深度融合。无人机自动采集厂房屋面图像数据并无线传输至设备运维云平台，机器视觉AI模型自动识别屋面缺陷类型、数量及范围，状态诊断模型计算分析缺陷比率、分布及劣化速率等并进行精细化评定，输出可视化数据还可叠合实景展示，维护决策模型同步生成最优运维解决方案，一举实现了智能检测、智能诊断和高效运维。

值得一提的是，飞翔宝罗的屋面机器视觉AI模型是应用DeepLabV3+深度学习算法构建的钢结构表面缺陷图像智能识别模型，多位工业建筑技能专家花费近一年时间，累计采集4万多处缺陷样本对模型进行深度训练，模型识别准确率达95%、识别效率达到每分钟15张图像。同时，飞翔宝罗的状态诊断和维护决策模型，可提供屋面状态、劣化趋势、维修策略、维修方案、维修工程量等全方位决策支持。

对于飞翔宝罗的飞控，运维工程师只需简单圈定巡检范围，宝罗即可自动规划航线并开展多角度、多维度、无死角的扫描式飞行，支持悬停拍摄、换电续航，检测效率达每小时8万平方米，较人工点检提升30倍以上，同时减少了脚手架和登高车的投入，消除了屋面行走和攀爬的安全风险。后续，飞翔宝罗的应用场景还将延伸拓展至高耸构筑物、皮带通廊、架空管道等设备设施。

下阶段，宝武智维将不断探索机器人技术与设备运维服务应用场景的深度融合，实现极致少人化、无人化，保障设备本质和运维作业双安全，致力打造高效率、高科技、零风险的工业建筑全生命周期智能运维解决方案。

编辑：傅宇

摄影：张勇

视频：宝武智维

出品：宝武融媒体中心