随着建筑行业对环保与施工质量要求的提升，搅拌车罐体清洁度成为关键管控环节。传统人工检测方式存在效率低、主观性强等问题，而基于AI视觉识别的智能检测系统正逐步成为行业新标准。

一、系统技术原理

该系统通过高清工业摄像头采集罐体内壁图像，结合深度学习算法构建残留物识别模型。采用YOLOv5框架训练的分类器可精准识别混凝土结块、骨料残留等目标，检测精度达98.3%。同时搭载激光测距模块，对残留物厚度进行三维建模，实现定量化评估。

二、硬件配置方案

1. 防水防震摄像头：IP67防护等级，200万像素广角镜头

2. 边缘计算终端：搭载NVIDIA Jetson Xavier，支持实时图像处理

3. 环形补光系统：可调节LED光源阵列，适应不同光照条件

4. 数据交互模块：4G/5G双模传输，支持云端数据同步

三、实施流程

1. 设备安装：在罐体卸料口上方部署双摄像头组，形成交叉检测视角

2. 系统校准：使用标准样板进行白平衡校正与空间标定

3. 阈值设定：根据GB/T 14902标准设置残留物允许阈值（≤0.5kg/m³）

4. 验证测试：通过模拟污染场景完成200次以上测试循环

四、运维要点

- 每周清洁镜头防护罩

- 每月校准一次光源强度

- 每季度更新算法模型

- 建立异常数据追溯机制

该系统的应用可使单车清洗时间缩短40%，水资源消耗降低35%。某省级建工集团实测数据显示，年均可减少因清洁不合格导致的返工损失超120万元。未来还可扩展应用于沥青罐车、粉罐车等特种车辆清洁检测场景。

（注：实际部署需结合具体车型结构调整参数，建议由专业技术人员现场指导安装调试。）