在智能工業技術快速發展的浪潮中，鐳目智眸INsight算法平臺研發的廢鋼料型識別模塊取得了重大技術突破。經過鐳目團隊長期不懈的努力和艱苦研發，該模塊的識別種類數量已成功突破200大關，準確率高達91.7%。這一技術的突破不僅提升了識別能力和準確率，還顯著增強了算法的泛化能力。在全新的廢鋼料場進行實際測試中，團隊僅通過移動設備拍攝的圖片便能實現接近80%的料型識別準確率，這一成績在行業內堪稱領先。

　　值得一提的是，鐳目新算法在日本市場的首次應用也取得了圓滿成功。在與日本某鋼廠的初次交流中，鐳目智眸平臺算法研發人員利用移動設備（iphone等量產設備）在料場拍攝照片，并將采集圖片上傳至INsight算法平臺進行實時料型識別，之后在現場將結果反饋給客戶。經過客戶嚴格的檢驗后，對新系統的識別精準度表示了由衷的贊賞，初次識別料型的準確率便高達80%以上！這一卓越的成果不僅凸顯了鐳目算法平臺的卓越性能，更為其在日本市場的進一步拓展奠定了堅實而有力的基石。

　　△ 客戶現場料型核對

　　△ 在日本某鋼廠應用，初次識別料型準確率高達80%

　　料型作為廢鋼評級體系中的關鍵要素，對廢鋼的結算價格具有直接影響。因此，準確識別料型對于鋼鐵企業來說至關重要。鐳目智眸團隊在研發過程中，設計了獨立的算法體系，采用與厚度識別算法有差異化的模型進行料型識別。同時，該團隊還結合了大模型思想，運用分布式訓練手法，將龐大的圖片數據庫分散在16塊A6000（48G）顯卡上進行計算，使得batchsize提升12倍，大幅提升了模型的訓練速度和準確率。

　　此外，廢鋼料型識別技術還可應用于智能煉鋼場景，為一鍵式智能煉鋼提供重要的數據支撐。鐳目智眸算法平臺與鐳目智能煉鋼事業部緊密合作，在多個鋼廠率先開展一鍵式智能煉鋼的原料數據精細化管理工作。通過運用廢鋼大數據擬合、碳含量估計、煉鋼上料識別、天車智能調度及料場管理等技術手段，為煉鋼智能化帶來了全新的變革。（田祖光）

　　△ 鐳目智眸算法組研發進展