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。
关键词：智能制造；计算机视觉；模块化集成；啤酒工业；视频分析
