案例简介
联想助力成都卷烟厂，以5G网络的智能应用赋能成都卷烟厂智能工厂建设，以“标准机器人移动平台—智能检测技术—预测性维护”为思路探索工厂数字化转型，标志着工厂数字化转型开辟了新的落地路径。
客户介绍
成都卷烟厂创建于1952年，作为国有大型卷烟工业企业和国家烟草专卖局确定的34家重点企业之一，成都卷烟厂是四川省政府和成都市政府确定的重点优势企业，也是四川省和川渝中烟工业公司中最大的卷烟工业企业。
业务痛点
筛分振槽是烟草行业常用的一种输送设备，当连杆摆动异常时将会导致振槽振动异常，对烟丝结构质量还是设备寿命均会带来影响。成都卷烟厂的振槽位置分布的点位较多，且全线较长，不适合在连续多点位部署固定相机实现。应用5G机器人巡检，成为其迫切需求。
解决方案
以“标准机器人移动平台—智能检测技术—预测性维护”为思路，接入联想晨星标准化Bot D1机器人，通过检测监控振动频率、振动幅度等参数变化情况，建立振槽应用模型及数据分析和预测，保障设备安全运行。发挥5G网络低延时的特性，利用多传感器融合特征检测识别特性。提高对各产线重要电气机械设备运行状态的实时掌握，提升车间智能化管理水平。
联想晨星机器人D1：具有手、脚、眼、脑的智能复合型机器人
联想晨星机器人D1配置有两轮差速底盘、配备毫米级控制精度的六轴机械手臂，高精度光学视觉相机、高密度拾音麦克风矩阵、高清红外相机等设备，配合具备边缘计算能力的声光识别系统，能够通过5G高速网络对生产过程的视觉数据和声学数据进行识别和处理。简而言之，它既可以“眼观六路”又可以“耳听八方”。
视觉+声音：双管齐下，定位问题
在振动检测方面，采用基于KLT算法的图像处理技术，在进行跟踪时，只要求图像中能够有可以识别的特征点，而不要求图像中具有已知的标签。在检测到连杆后，由于振槽与连杆端部直接相连，因此直接进行连杆两端关键特征点检测，并针对关键点进行连续帧跟踪，同时结合声学定位技术，通过实时采集的视频流分析被测物的声音分布。视觉+声音，双管齐下，精准定位问题产生的位置，帮助工作人员更加快捷有效解决设备异常。
复杂环境，自动导航
联想晨星机器人D1采用第四代机器人自主移动技术，配置有多线激光雷达，通过联想研究院自研的SLAM算法，在复杂的环境下获得稳定的定位并自主规划路径实现导航。甚至当面对的环境信息部分未知时，它仍能进行局部路径规划，躲避障碍物并到达指定目标点。
多级机度，路线合理规划
联想晨星机器人D1巡检方案所采用的多机调度技术，它能够避免机器人执行任务时产生路径冲突，犹如一名交通调度员，即使有多台机器人，也能在空间和时间的前提下找出最合理的路径。
用户收益
机器人智能应用基于机器视觉、声波判定、移动传感的智能检测应用，通过各种传感器的智能数据采集，建立对应的振槽设备异常检测的应用模型，实现车间智能化检测，并形成可复制、可移植的车间智能化解决方案。
适用领域
烟草、能源、制造、园区等行业的巡检工作