卷扬乱绳识别产品系统

在工程机械、港口吊装、建筑施工等重载作业场景中，卷扬机作为核心起升设备，其绳索缠绕紊乱（乱绳）是高频安全隐患 —— 易引发绳索断裂、重物坠落、设备卡滞等重大安全事故，不仅造成设备损坏与工期延误，更直接威胁作业人员生命安全。随着行业对安全生产合规性要求的提升及智能化转型需求的迫切，传统人工巡检（效率低、漏检率高）和机械限位保护（响应滞后）已无法满足现代化作业需求，亟需精准、实时的智能化乱绳检测解决方案填补市场空白。

针对性研发的卷扬乱绳智能检测机器学习模型，具备实时识别、精准预警、泛化性强三大核心优势。模型可通过设备搭载的视觉传感器，实时捕捉卷扬机绳索运行状态，快速识别 “轻微缠绕”“严重打结”“多层堆叠” 等不同类型的乱绳场景，在隐患萌芽阶段触发声光预警，为操作人员预留充足处置时间；85% 以上的检测精度已达到工业级应用标准，可适配不同吨位卷扬机、复杂光照（强光 / 逆光）、恶劣工况（粉尘 / 潮湿）等多元场景，有效降低 90% 以上的乱绳引发安全事故风险，具备明确的安全价值与商业落地潜力。

为确保模型性能与工业场景适配性，项目团队完成全流程技术攻坚：① 数据采集阶段，历时 2 个月覆盖 6 类主流卷扬机型、12 种典型作业工况，采集 1000 + 张高质量标注图片（含不同乱绳程度、环境光照、设备负载场景），构建了行业针对性强的专属数据集；② 模型训练阶段，基于 CNN 卷积神经网络架构，通过数据增强（旋转、裁剪、噪声添加）提升泛化能力，经多轮迭代优化与交叉验证，最终将检测精度稳定在 85% 以上；③ 实用性验证阶段，通过模拟工业场景测试与小范围实地试用，模型响应延迟控制在 200ms 内，满足实时检测需求，为后续商业规模化应用奠定了坚实的技术与数据基础。