灵奕智能视频识别系统模块化集成创新研究获行业认可

近日，灵奕集团研发团队再创佳绩——由高级工程师李磊、陈正欣、邢伟华、王宁宁等流程工业信息化企业重点实验室成员撰写的论文《智能化酿造装备的模块化集成创新研究》，获行业权威期刊《酒饮料技术装备》全文刊发，并荣获“2024年度BBTE液态食品装备创新发展优秀论文奖”。该奖项由液态食品装备领域权威机构设立，旨在表彰推动行业技术革新的标杆性研究成果。

作为酒饮料行业公认的“技术风向标”，《酒饮料技术装备》长期聚焦酿酒工艺革新与装备智能化发展。此次获奖论文基于灵奕集团在智能酿造装备领域的深耕成果，通过模块化集成技术攻克了装备智能控制、工艺参数优化及生产效率提升等关键难题，为行业数字化转型提供了创新方案。这不仅彰显了企业重点实验室“产学研用”协同创新体系的效能，更标志着灵奕集团在液态食品装备智能化赛道的领先地位。

以下是《智能化酿造装备的模块化集成创新研究》论文内容精选：

摘要

在国家智能制造战略推动下，啤酒行业正加速向数字化、智能化转型。本文以国内某大型啤酒企业核心工厂智能化升级项目为背景，提出一套模块化集成的智能视频识别系统解决方案，通过计算机视觉与人工智能技术的深度融合，实现生产全流程的自动化监控与智能决策支持。系统涵盖视频采集、智能分析、多级报警、数据集成等七大功能模块，构建了“端-边-云”协同的工业网络架构，成功应用于生产巡检、安全监控、质量管控等五大核心场景。实际应用表明，该系统显著提升工厂运行效率与安全管理水平，为食品饮料行业智能化升级提供创新范式。

1 技术创新点

1.1 模块化系统架构设计

突破传统视频监控系统的功能局限，首创“7+N”模块化架构：

图1 智能视频识别系统架构图

智能视频识别和分析：基于改进的多目标检测算法，支持生产设备状态、人员行为、环境参数等多类工业场景的实时识别

异构数据集成平台：兼容主流视频编码标准，实现网络/模拟摄像头、PLC、SCADA等多源数据融合

三级网络防护体系：采用下一代防火墙技术，构建生产网、视频专网、办公网的逻辑隔离，保障工业数据安全

1.2 智能视频识别算法优化

轻量化模型设计：通过模型压缩技术提升推理效率

多任务学习框架：集成目标检测、异常行为识别、仪表OCR等复合功能

自适应学习机制：支持新场景的自主迭代优化

1.3 工业级功能创新

五维监控体系：涵盖生产巡检、安全防护、食品安全、职业健康、设备运维五大维度

智能预警机制：建立分级报警体系，支持视频回溯与趋势预测

多模态交互：集成弹窗、微信、语音广播三种报警方式

2 技术实现路径

2.1 网络架构设计

采用“核心-汇聚-接入”三级架构：

图2 系统网络架构图

冗余骨干网：光纤环网设计保障网络可靠性

边缘计算节点：实现车间级实时数据分析

安全隔离策略：通过VPN实现跨网段安全通信

2.2 视频数据平台

智能编码技术：优化视频存储与传输效率

分布式存储：支持海量视频数据管理

数据治理体系：实现非结构化数据的结构化处理

2.3 典型应用场景

生产安全监控：机械臂作业区域人员闯入检测

质量缺陷检测：瓶体喷码异常智能识别

能耗优化：通过热成像分析优化能源使用

3 智能视频识别与分析

3.1 生产日常巡检

智能识别和监控包装车间倒瓶、堵瓶、纸箱反箱、纸箱外观异常、瓶外观异常等场景。

图3 生产日常巡检系统界面

3.2生产安全监控

智能识别和监控包装车间设置有机械臂的区域(如卸垛区域、装箱区域、码垛区域)在生产作业时有人员闯入生产围栏内部。

图4 生产安全监控系统界面

3.3食品安全监控

智能识别和监控原、辅料投料口是否有污染异常，是否有非生产人员闯入。

图5 食品安全监控系统界面

3.4职业健康监控

智能识别和监控成品库、包材库装卸人员是否按劳保标准着装。

图6 职业健康监控系统界面

3.5机台关键部分监控

智能识别和监控包装车间纸包机，装箱后箱体颜色、错版、开箱、完整性等是否正常。

图7 机台关键部分监控系统界面

4技术价值分析

4.1 行业突破性

标准构建：形成企业级智能视频系统建设规范

模式创新：实现视频数据与生产管理系统的深度集成

技术复用：模块化设计适配流程工业需求

4.2 经济效益

成本优化：降低人工巡检与质量管控成本

运维升级：提升设备预测性维护能力

产能提升：通过工艺优化增强生产效能

4.3 社会效益

安全保障：显著降低工伤事故风险

质量管控：提升产品一致性标准

绿色制造：支持可持续发展目标

5产业化前景

系统通过质量体系认证，形成多项自主知识产权。在政策端契合国家智能制造发展规划，市场端可覆盖大中型啤酒企业。模块化架构设计支持快速行业适配，具备规模化推广价值。

结论

本研究构建的智能视频识别系统，通过模块化集成创新破解了传统工业视频监控的碎片化难题，实现了“感知-分析-决策”闭环管理。项目成果入选国家级智能制造示范案例，为食品饮料行业智能化转型提供了可复制的技术范式，具有显著的技术引领价值和产业推广意义。