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

在技術展示環節，聯合實驗室研發的硬質合金表面缺陷識別算法成為焦點。該算法突破傳統依賴大量數據訓練的局限，僅基于6個樣品的有限數據樣本，便實現了高精度缺陷識別。其核心原理基于先進的深度學習視覺模型，依托重慶郵電大學在人工智能領域的深厚科研實和我單位的前沿技術應用能力，通過對少量樣本數據的深度特征提取與分析，構建出硬質合金加工件的缺陷識別模型。該模型能夠敏銳捕捉硬質合金表面裂紋、沙眼、劃痕、破損等細微缺陷特征，即使面對復雜的產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。這種小樣本學習能力，不僅極大降低了數據采集與標注成本，更展現出算法強大的泛化能力和適應性，獲得了客戶的高度認可。

在工業自動化方案介紹中，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。方案以客戶現有生產設備為基礎，充分發揮雙方在技術研發與工程實踐方面的優勢，通過在傳送帶上合理部署高分辨率工業相機和專業光源系統，實現對硬質合金產品表面圖像的動態采集。采集到的圖像數據實時傳輸至AI質檢系統，經過缺陷識別、分類與評估等模塊的快速處理，系統可立即對產品質量做出判斷。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，而合格品則繼續傳輸至后續工序。算法可以通過訓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，避免了大規模設備更換帶來的成本與時間損耗，又實現了從檢測到分揀的全自動化流程，顯著提升生產效率，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實力的展示，更是雙方合作的良好開端。該硬質合金生產單位相關負責人對聯合實驗室團隊的技術與方案給予高度認可，指出其直擊生產痛點，能夠有效解決企業長期以來面臨的質檢難題，表達了對未來進一步深化合作的殷切期望，并就后續工作開展提出了具體的要求。

雙方還圍繞多個關鍵議題展開了詳細溝通與深入討論：結合產線實際特點，共同探討優化方向，力求讓自動化方案更好地適配生產節拍；針對樣本采集與模型的進一步訓練交換意見，旨在通過更優質的數據提升缺陷識別算法的精準度；同時，就相關檢出標準進行充分交流，明確質量把控的關鍵指標，為后續合作奠定堅實基礎。

我團隊將以此為契機，持續深耕人工智能的產業應用領域，不斷優化技術方案，發揮產學研結合的優勢，為更多企業提供更智能、更高效的人工智能解決方案，助力行業高質量發展。

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