工業安全

總覽

跨廠區的粒子與熱成像視覺化

一家大型台灣石化營運商，將 Atomrock 的粒子視覺化 AI 與熱成像視覺化 AI 並排部署，跨控制室與機房環境，並涵蓋生產廠區。兩層感知共同把廠區操作員平常看不見的東西——逸散的粉塵與氣溶膠、帶電設備上的熱異常——轉化為一筆筆獨立、帶時戳的 AI 事件，附上位置、嚴重度與影像紀錄。

兩層皆運行於同一套 Atomrock 架構：AEC300——Atomrock 最新款的高效能 Edge AI Computing 裝置——部署於每個攝影機位置，執行感知警戒應用程式設定檔；統一的雲端串流中心接收推論結果，操作員在此進行即時影像監控、設定警報區域、檢視事件歷史。一個平台、兩種互補的感知，部署於客戶最具安全關鍵性的內部環境。

挑戰

人眼絕對抓不到的兩種失效模式

石化營運疊加兩種並行的風險樣態。在伺服器機房、開關櫃、變壓器隔間與製程控制設施內部，設備熱點可能在熱感測器或火警跳脫前數小時就悄悄發展，等到一般監控察覺時，往往已經是火災風險。在廠區與儲運基礎設施周圍，逸散粒狀污染物與氣溶膠的釋出，是洩漏、異常排放、粉塵堆積的早期關鍵指標——而這些環境本身就有實際的點火風險。

標準 CCTV 兩者都記錄了，卻對任何一者都不會主動行動。巡檢只能覆蓋點，無法做到持續覆蓋。營運商需要的是同時兼顧兩件事：對關鍵內部環境帶電設備的持續熱監控，以及對廠區的持續粒子／氣溶膠監控；兩者都收斂為以區域為單位、可行動的事件，讓小型作業團隊不必盯整面影像牆也能完成分流。

解決方案

區域化事件、邊緣推論、單一操作員介面

Atomrock 在營運商的高價值場域部署熱成像攝影機與支援粒子視覺化的攝影機，每一台皆搭配執行感知警戒設定檔的 AEC300 邊緣 AI 裝置。RTSP 串流流入邊緣裝置，推論在本地完成，僅事件與相關影像送上雲端，於兩個統一介面浮現：熱成像視覺化串流中心、粒子視覺化串流中心。

每個攝影機檢視畫面皆支援由操作員直接在參考影像上繪製的警報區域。熱成像區域採用溫度閾值（≥ 或 ≤ 目標值，搭配可調的色彩對應以強化視覺辨識）、偵測模式（即時觸發，或持續型——溫度需在閾值之上維持可設定的時間）與每筆事件的抑制視窗，以避免單一持續異常造成警報洪流。粒子區域採用繪製邊界內的粒子覆蓋率百分比閾值；一旦覆蓋率超過設定比率，系統即觸發事件並附上粒子疊加片段。

操作員依模態各自從一個介面操作。即時串流經由雲端中繼，使用者端的瀏覽器永遠不會直接接觸廠內的本機網路。多畫面網格模式讓單一輪班可同時涵蓋數十台攝影機；時間軸上的事件卡片讓操作員可直接跳到異常觸發的當下，以一般或粒子／熱成像疊加模式重播雲端錄影，並透過 24 小時有效的下載連結安全交付給廠區安全、電氣維護或環境團隊。

成果

持續覆蓋、更快應變、跨場域可複製

在機房與廠區，過去靠巡檢的場景，如今由兩層感知持續運作。帶電設備上的熱異常會在被確認為持續超標的事件中浮現，比一般感測器更早被掌握——讓電氣與設施團隊獲得數小時而非數分鐘的故障處理時間。廠區的粒子與氣溶膠釋出在區域層級被擷取，操作員可依各區調整覆蓋率閾值，將日常活動與真正的異常事件區分開來。

在營運上，平台把過去兩個專業監控問題壓縮為一對介面，由一般控制室輪班即可運作。區域化事件量可依區調整、抑制視窗讓佇列保持可管理、片段交付沒有阻力。AEC300 邊緣裝置加雲端串流中心的部署模式，已成為該客戶將同樣兩層感知擴展到更多場域時的參考架構。

如欲了解 Atomrock 的粒子與熱成像視覺化 AI 如何支援石化、能源與重工業部署，歡迎與我們聯絡。