今日，由“工业互联网世界”调研组面向工业机器视觉领域开展的2024工业机器视觉产业调研报告正式发布。作为引领工业机器视觉浪潮的先锋企业，科远智慧002380）成功入选“2024年工业机器视觉领航者20家”。

　　2024工业机器视觉产业调研活动旨在挖掘工业机器视觉细分赛道更具实力与潜力的标杆企业，为机器视觉技术的大规模应用提供借鉴经验，助力推动整个产业高质量快速发展。调研从技术创新、产品性能、市场影响力等多维度考察，并从中发现一批赋能工业机器视觉的典型标杆企业和解决方案（2024年工业机器视觉领航者20家）。

　　基于工业机器视觉技术，科远智慧在冶金无人化领域进行了创新应用和实践，已成功应用于无人行车、焦化四大车无人化、堆取料机无人化、智慧料场等诸多场景，凭借自主可靠的核心技术实力、高性能的产品表现和高效益的落地效果，大大提升了冶金企业的竞争力和客户满意度，推动冶金行业向智能化、数字化和高效化加速迈进。

　　在深度学习模型训练方面掌握模型压缩、边缘盒子部署、加速推理等技术，可在数据产生源头完成实时分析和决策，减少数据传输成本和延迟，提高系统响应速度和可靠性，为边缘计算和物联网应用提供强大支持。

　　在皮带异常检测方面独创图像处理算法，结合深度学习模型的强大识别能力，可实现高精度的异常检测。

　　将硬件与软件进行了有效的紧密集成，形成一套完整的解决方案，确保整个系统的稳定性和兼容性。

　　在钢坯字符识别方向，可实现钢材表面字符的自动识别以及钢材数量统计，配合监控界面能够实现产线的全面跟踪及作业数据的实时监管。

　　在无人行车领域，可实现行车起吊物位置及偏差识别和行车机械运行安全检测，让无人行车作业更精准、更可靠。

　　在皮带机无人值守领域，可对输送带进行全方位的实时状态监控，随时查看皮带机实时运行状态，发现异常自动报警。

　　在焦化四大车领域，可实现对检测罐体、提升机、挂钩及挂耳等部件，实现对接焦旋转、移车对位、接空罐及抬满罐等关键工艺流程的安全监测。

　　在阳极炭素堆垛领域，可对堆垛吊运作业进行安全评估，精确识别碳块组是否已精确到位、单块与整体倾斜度是否达标、距离车厢门是否过近等。

　　目前，科远工业机器视觉相关方案与产品已在沙钢、酒钢、包钢、日钢、抚顺新钢铁等项目落地。在众多项目现场，科远机器视觉相关系统运行稳定，识别精度接近甚至超过人工，可有效代替人工进行作业，在确保安全生产的同时大大提升作业效率，切实推动企业降本增效。

　　科远“皮带机无人值守系统”基于AI深度学习技术与图像处理技术，可实时检测皮带重点部位的皮带跑偏、皮带纵向撕裂、下料口堵料、大块异物等异常情mile米乐m6官网登录入口况，支持远程监控设备状态，多形态式报警推送，确保相关人员能够及时响应并采取措施。同时可回溯皮带机运行状态，便于后期查询和分析，检修排查更省力，以及对收集数据进行集中管理和智能分析，实现对皮带机的全面监控和管理，助力安全高效作业。

　　皮带中心线偏离会造成皮带边缘与机架磨损，若不及时发现就会出现皮带撕裂或断开的事故。

　　由于传感设备检测的局限性，完成不了异物的检测，会造成皮带磨损或堵料现象出现。

　　大块物料在输送过程中会造成皮带下料口堵塞，若不及时发现处理，会造成物料外撒、皮带撕裂，严重影响生产效率。

　　皮带划伤撕裂是影响皮带输送机正常运行的主要原因之一，一旦发生撕裂现象，皮带便无法运料影响生产。

　　科远“皮带机无人值守系统”的应用，可有效解决人工巡检难且危险、效率低、难以实时响应等问题，并降低人工巡检频率和成本。同时得益于实时检测的及时响应和历史数据的分析预测，可有效减少停机时间和维修成本，同时帮助企业更好地理解设备性能和运行模式，发现潜在安全隐患，减少事故风险，改善工作环境，提升工作效率。

　　随着数字化浪潮的推动，机器视觉技术的崛起是工业发展历程中的自然趋势，其对提升生产力的贡献不容忽视。科远智慧将立足行业转型实际需求，积极拥抱这一变革，将机器视觉技术深度融合应用到多行业多场景中，为千行百业数智转型贡献更多力量。

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　　已有14家主力机构披露2024-06-30报告期持股数据，持仓量总计1289.41万股，占流通A股9.07%

　　近期的平均成本为15.26元。该股资金方面呈流出状态，投资者请谨慎投资。该公司运营状况良好，多数机构认为该股长期投资价值较高。

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