铁水温度是铸造工艺的核心控制点，直接决定铸件致密度、力学性能与废品率。传统铸造车间依赖热电偶接触式测温，不仅存在3-5分钟数据滞后，还受人工操作、粉尘干扰影响，温度偏差常达±10-15℃，过高致能耗飙升、晶粒粗大，过低引发浇不足、冷隔等缺陷。“数字熔炉”搭载AI视觉测温系统，通过红外与可见光协同感知、算法精准补偿，将铁水温度偏差稳定控制在±5℃内，推动传统铸造从“经验调控”迈向“数据精准管控”。
AI视觉系统构建多维感知网络，破解恶劣环境测温难题。数字熔炉在炉口、流槽等关键位置部署高清红外热像仪与可见光摄像头，同步采集铁水流的温度场数据与环境图像，每秒生成50帧热像图与可见光画面。针对铸造车间粉尘浓度高、高温辐射强的复杂场景，系统通过可见光图像量化粉尘透射率，为红外测温提供干扰补偿依据，再结合红外辐射测温原理，构建粉尘适配型测温模型，摆脱传统红外设备易受环境干扰的弊端，实现铁水温度的非接触式实时监测。
智能算法深度赋能，实现±5℃精准控温闭环。基于百万级铸造工艺数据训练的AI模型，可快速识别铁水流形态、氧化层厚度与温度分布的关联，通过分区补偿算法修正测量偏差，同时预判温度变化趋势。当检测到温度偏离设定值±3℃时，系统立即联动熔炉加热模块与进料机构，自动微调燃料供给量与进料速度，从数据采集、分析判断到指令执行全流程耗时不足1秒。相较于传统热电偶单点间歇测温，AI视觉实现了铁水温度的面域动态监测，偏差范围压缩超50%，达到行业精准控温新水平。
精准控温重构铸造生产效益，实现品质与能耗双赢。某汽车铸件厂应用数字熔炉后，铸件废品率从8.2%降至2.1%，仅缺陷减少一项年节约成本超300万元；铁水温度精准把控使每吨铸件燃料消耗降低6%，年减少碳排放约280吨。同时，非接触式测温替代人工操作，消除了高温作业安全隐患，设备停机检修时间减少3%，生产效率显著提升。这种“实时监测-智能预判-精准调控”的模式，彻底改变了传统铸造依赖技工经验的粗放式生产。
在制造业智能化转型浪潮下，数字熔炉的AI视觉测温技术正成为铸造行业升级的核心抓手。其突破了恶劣工况下的测温瓶颈，将铁水温度偏差压进±5℃，既解决了铸件质量不稳定问题，又契合“双碳”目标下的能耗管控需求。未来，随着数字孪生与AI算法的深度融合，数字熔炉将实现全流程工艺协同优化，为传统铸造车间提供可复制的智能化转型范本，推动行业向高效、低碳、精准方向迈进。
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