Una nueva era en la construcción inteligente de hornos: Algoritmos ligeros permiten una identificación y colocación más precisa de los ladrillos refractarios

En industrias de alta temperatura como la siderúrgica, la metalúrgica y la de materiales de construcción, los ladrillos refractarios son un material clave e indispensable en los hornos. Mantienen la estabilidad estructural a altas temperaturas, evitando daños en el cuerpo del horno. Generalmente, un solo ladrillo refractario pesa entre 5 y 40 kg, mientras que un gran horno de coque suele requerir hasta 6600 toneladas de ladrillos refractarios, con hasta 760 tipos diferentes. Esto significa que incluso un pequeño error puede causar problemas en todo el proceso de construcción del horno.

¿Por qué es necesario identificar los ladrillos refractarios?

Durante la construcción de un horno de coque, los ladrillos refractarios no se apilan al azar; en su mayoría se unen firmemente mediante un sistema de juntas de espiga y mortaja. Si bien esta estructura es estable, también presenta desafíos para la construcción automatizada:

Los límites entre los ladrillos son difusos, lo que facilita su identificación errónea como una sola pieza;

Si el agarre del robot es impreciso, los ladrillos pueden caerse o incluso dañar el horno.

Ligeras desviaciones en la profundidad de colocación de cada ladrillo pueden provocar desalineaciones en la colocación posterior.

Para abordar estos problemas, los investigadores han propuesto un algoritmo ligero de reconocimiento y localización de ladrillos refractarios para ayudar a los robots albañiles a «ver» los ladrillos de forma más inteligente y a «manipularlos» con precisión.

Algoritmo ligero: robots más inteligentes

El núcleo de este algoritmo es una mejora del modelo de reconocimiento de objetos YOLOv8. YOLO es un algoritmo de reconocimiento de imágenes muy popular que puede determinar la posición de los objetos en una imagen en muy poco tiempo. Sin embargo, cuando se trata de ladrillos refractarios muy juntos, el modelo YOLO convencional sigue presentando detecciones fallidas y falsas.

Los investigadores emplearon tres innovaciones principales:

Síntesis aleatoria de características de múltiples límites

Al simular la disposición compacta de los ladrillos, se generan datos de imagen más diversos, lo que permite al modelo «previsualizar varias posibilidades».

Módulo de Atención Global (GAM) y función de pérdida mejorada Wise-IoUv3

Esto permite que el modelo preste mayor atención a las características detalladas de los ladrillos durante el reconocimiento, como los bordes y las texturas de la superficie, mejorando así la precisión del reconocimiento.

Los algoritmos de poda reducen la carga del modelo

Al podar los parámetros con un impacto mínimo en el cálculo, el modelo se vuelve más pequeño y rápido. En definitiva, el modelo cuenta con tan solo 0,211 millones de parámetros y una carga computacional de solo 0,856 GB, lo que supone una reducción de más del 90 % en comparación con el modelo original.

Localización precisa: de 2D a 3D

El reconocimiento es solo el primer paso; el robot también necesita saber dónde se encuentra el ladrillo y a qué profundidad colocarlo.

Los investigadores utilizaron un algoritmo de segmentación de información de profundidad que combina datos de nube de puntos para que el modelo pueda obtener con precisión la posición 3D del ladrillo a partir del reconocimiento 2D.

En los experimentos, cuando la profundidad del ladrillo osciló entre 800 mm y 1000 mm, el error de medición promedio fue de tan solo el 0,28 %. Esto significa que el robot puede realizar el agarre con una precisión casi milimétrica.

Los resultados experimentales son impresionantes.

Las pruebas realizadas en la plataforma experimental del robot de colocación de ladrillos para hornos de coque muestran lo siguiente:

Precisión de reconocimiento promedio: 98,83 %

Reducción de parámetros: 92,99 %

Reducción de cálculos de coma flotante: 89,56 %

Esto no solo mejora la precisión del reconocimiento del robot, sino que también le permite operar de manera eficiente en entornos in situ con recursos informáticos limitados.

Importancia y perspectivas de aplicación

Esta investigación no solo representa un avance significativo en el reconocimiento de ladrillos refractarios, sino también un paso importante en la automatización industrial. Mediante algoritmos ligeros, el robot de colocación de ladrillos puede completar tareas complejas de reconocimiento y posicionamiento en condiciones de equipamiento limitadas, lo que mejora considerablemente la automatización y la seguridad en la construcción de hornos de coque.

En el futuro, este tipo de algoritmo también podrá aplicarse a:

Mantenimiento e inspección de hornos;

Manipulación visual de robots industriales;

Ensamblaje inteligente de componentes prefabricados para la construcción, etc.

Resumen

La calidad y la densidad de los ladrillos refractarios (por ejemplo, densidad de 2,4 a 3,0 g/cm³) determinan su resistencia a altas temperaturas, mientras que los algoritmos de reconocimiento inteligente determinan su correcta colocación.

El desarrollo de algoritmos ligeros para la identificación y el posicionamiento de ladrillos refractarios no solo ha mejorado la precisión de la identificación, sino que también ha proporcionado una sólida base tecnológica para la automatización de la construcción de hornos.

Este puede considerarse un ejemplo paradigmático de la profunda integración de los materiales refractarios tradicionales y la inteligencia artificial.