6月18日，由与川行网络科技（成都）有限公司（以下简称我单位）和重庆邮电大学共建的联合实验室团队（以下简称我团队），与某硬质合金生产单位就硬质合金表面缺陷识别及自动化产线的实现展开深入交流。凭借创新技术与定制化方案，团队成果获得客户高度认可，为硬质合金行业智能化升级注入新动能。
在技术展示环节，联合实验室研发的硬质合金表面缺陷识别算法成为焦点。该算法突破传统依赖大量数据训练的局限，仅基于6个样品的有限数据样本，便实现了高精度缺陷识别。其核心原理基于先进的深度学习视觉模型，依托重庆邮电大学在人工智能领域的深厚科研实和我单位的前沿技术应用能力，通过对少量样本数据的深度特征提取与分析，构建出硬质合金加工件的缺陷识别模型。该模型能够敏锐捕捉硬质合金表面裂纹、沙眼、划痕、破损等细微缺陷特征，即使面对复杂的产品表面纹理和光照条件，也能精准定位和判断缺陷类型与程度，检测准确率高达89%以上。这种小样本学习能力，不仅极大降低了数据采集与标注成本，更展现出算法强大的泛化能力和适应性，获得了客户的高度认可。
在工业自动化方案介绍中，实验室团队围绕缺陷检测与原有传送带的高效整合，提出了一套完整的解决方案。方案以客户现有生产设备为基础，充分发挥双方在技术研发与工程实践方面的优势，通过在传送带上合理部署高分辨率工业相机和专业光源系统，实现对硬质合金产品表面图像的动态采集。采集到的图像数据实时传输至AI质检系统，经过缺陷识别、分类与评估等模块的快速处理，系统可立即对产品质量做出判断。对于检测出的不良品，可以自动化分拣装置将在传送带运行过程中精准剔除，而合格品则继续传输至后续工序。算法可以通过训练适配不同类型工件缺陷检测，还可以充分利用了原有传送带资源，避免了大规模设备更换带来的成本与时间损耗，又实现了从检测到分拣的全自动化流程，显著提升生产效率，降低人力成本。该方案的可行性与高效性得到了客户的充分肯定。
此次交流不仅是技术实力的展示，更是双方合作的良好开端。该硬质合金生产单位相关负责人对联合实验室团队的技术与方案给予高度认可，指出其直击生产痛点，能够有效解决企业长期以来面临的质检难题，表达了对未来进一步深化合作的殷切期望，并就后续工作开展提出了具体的要求。
双方还围绕多个关键议题展开了详细沟通与深入讨论：结合产线实际特点，共同探讨优化方向，力求让自动化方案更好地适配生产节拍；针对样本采集与模型的进一步训练交换意见，旨在通过更优质的数据提升缺陷识别算法的精准度；同时，就相关检出标准进行充分交流，明确质量把控的关键指标，为后续合作奠定坚实基础。
我团队将以此为契机，持续深耕人工智能的产业应用领域，不断优化技术方案，发挥产学研结合的优势，为更多企业提供更智能、更高效的人工智能解决方案，助力行业高质量发展。
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