高速线材精整区物料运输有多流转、多工位和PF线循环等特点，这些特点使得精整区在高速线材整个工艺流程中是最难进行物料跟踪的部分。随着深度学习技术的不断发展和在工业领域的广泛应用，与工艺需求的有机结合，通过基于机器视觉的高速线材精整区物料跟踪系统开发与应用，解决了精整区物料跟踪难的问题，为高线生产过程中实现产品质量追溯、生产分析和成本管理等奠定了基础。本文介绍了国内某高线生产厂各种跟踪实践方案的优劣性，在本系统投用后取得了99.98%的跟踪准确率，节省了硬件、维护和人员成本，具有广阔的推广应用前景。