6月18日，由與川行網(wǎng)絡(luò)科技（成都）有限公司（以下簡稱我單位）和重慶郵電大學(xué)共建的聯(lián)合實驗室團隊（以下簡稱我團隊），與某硬質(zhì)合金生產(chǎn)單位就硬質(zhì)合金表面缺陷識別及自動化產(chǎn)線的實現(xiàn)展開深入交流。憑借創(chuàng)新技術(shù)與定制化方案，團隊成果獲得客戶高度認可，為硬質(zhì)合金行業(yè)智能化升級注入新動能。

在技術(shù)展示環(huán)節(jié)，聯(lián)合實驗室研發(fā)的硬質(zhì)合金表面缺陷識別算法成為焦點。該算法突破傳統(tǒng)依賴大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的局限，僅基于6個樣品的有限數(shù)據(jù)樣本，便實現(xiàn)了高精度缺陷識別。其核心原理基于先進的深度學(xué)習(xí)視覺模型，依托重慶郵電大學(xué)在人工智能領(lǐng)域的深厚科研實和我單位的前沿技術(shù)應(yīng)用能力，通過對少量樣本數(shù)據(jù)的深度特征提取與分析，構(gòu)建出硬質(zhì)合金加工件的缺陷識別模型。該模型能夠敏銳捕捉硬質(zhì)合金表面裂紋、沙眼、劃痕、破損等細微缺陷特征，即使面對復(fù)雜的產(chǎn)品表面紋理和光照條件，也能精準定位和判斷缺陷類型與程度，檢測準確率高達89%以上。這種小樣本學(xué)習(xí)能力，不僅極大降低了數(shù)據(jù)采集與標注成本，更展現(xiàn)出算法強大的泛化能力和適應(yīng)性，獲得了客戶的高度認可。

在工業(yè)自動化方案介紹中，實驗室團隊圍繞缺陷檢測與原有傳送帶的高效整合，提出了一套完整的解決方案。方案以客戶現(xiàn)有生產(chǎn)設(shè)備為基礎(chǔ)，充分發(fā)揮雙方在技術(shù)研發(fā)與工程實踐方面的優(yōu)勢，通過在傳送帶上合理部署高分辨率工業(yè)相機和專業(yè)光源系統(tǒng)，實現(xiàn)對硬質(zhì)合金產(chǎn)品表面圖像的動態(tài)采集。采集到的圖像數(shù)據(jù)實時傳輸至AI質(zhì)檢系統(tǒng)，經(jīng)過缺陷識別、分類與評估等模塊的快速處理，系統(tǒng)可立即對產(chǎn)品質(zhì)量做出判斷。對于檢測出的不良品，可以自動化分揀裝置將在傳送帶運行過程中精準剔除，而合格品則繼續(xù)傳輸至后續(xù)工序。算法可以通過訓(xùn)練適配不同類型工件缺陷檢測，還可以充分利用了原有傳送帶資源，避免了大規(guī)模設(shè)備更換帶來的成本與時間損耗，又實現(xiàn)了從檢測到分揀的全自動化流程，顯著提升生產(chǎn)效率，降低人力成本。該方案的可行性與高效性得到了客戶的充分肯定。

此次交流不僅是技術(shù)實力的展示，更是雙方合作的良好開端。該硬質(zhì)合金生產(chǎn)單位相關(guān)負責(zé)人對聯(lián)合實驗室團隊的技術(shù)與方案給予高度認可，指出其直擊生產(chǎn)痛點，能夠有效解決企業(yè)長期以來面臨的質(zhì)檢難題，表達了對未來進一步深化合作的殷切期望，并就后續(xù)工作開展提出了具體的要求。

雙方還圍繞多個關(guān)鍵議題展開了詳細溝通與深入討論：結(jié)合產(chǎn)線實際特點，共同探討優(yōu)化方向，力求讓自動化方案更好地適配生產(chǎn)節(jié)拍；針對樣本采集與模型的進一步訓(xùn)練交換意見，旨在通過更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)提升缺陷識別算法的精準度；同時，就相關(guān)檢出標準進行充分交流，明確質(zhì)量把控的關(guān)鍵指標，為后續(xù)合作奠定堅實基礎(chǔ)。

我團隊將以此為契機，持續(xù)深耕人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，不斷優(yōu)化技術(shù)方案，發(fā)揮產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的優(yōu)勢，為更多企業(yè)提供更智能、更高效的人工智能解決方案，助力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

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