为精密零部件做“高端体检”

　　11月11日，袁细国团队讨论产品落地转化最新进展。 受访者供图

　　本报记者 郭诗梦

　　“这周我们处理了236张图片，发现了一批缺陷样本，找到了3种优化方法。”11月6日，在杭州枢越精密科技有限公司(以下简称“枢越科技公司”)的技术讨论会上，西安电子科技大学杭州研究院袁细国团队的李雪博士作汇报。

　　她汇报的内容，是枢越科技公司正在研发的精密零部件产品缺陷智能视觉检测系统的相关进展。今年3月，袁细国团队与浙江芈粤机械智造有限公司(以下简称“芈粤机械”)共同成立枢越科技公司，聚焦零部件细小孔径缺陷检测，用智能视觉技术为精密零部件做“高端体检”。

　　从电子信息领域的科研团队到成立工业检测一线的新公司，这一步并非偶然。“当前做科研，除了要有前沿突破，还要把技术真正落到实际应用中。”11月9日，袁细国告诉记者。

　　调研中看见产业痛点

　　一次次市场调研中，袁细国团队发现：随着高端装备制造、智能制造和工业数字化转型推进，制造企业对关键零部件加工精度、内部质量、生产效率及全过程质量追溯的要求不断提高。

　　“尤其在航空航天、新能源、具身智能机器人、半导体设备等行业，深孔、盲孔、交叉孔等内部复杂结构广泛应用，内部表面完整性、孔壁质量及缺陷直接影响零部件的可靠性、寿命和整机运行安全。因此，检测工作成为高端制造质量控制的关键环节。”袁细国告诉记者。

　　于是，团队选择从精密孔径缺陷检测这一具体问题切入，希望推动科技创新与产业需求相结合，用科研成果解决实际痛点问题。

　　“之前检测主要靠工人目检，效率和检测质量都有很大局限性。”芈粤机械负责人潘伟东介绍，精密零部件孔内空间狭窄、光照差，加之金属内壁反光严重，工人在强光下连续目检8小时至9小时，用眼负荷大，漏检风险高，检测数据也难以留存。人工检测中，不同个体的标准不完全一致，检测质量会受到人员状态影响。

　　团队的科研转化路径也因此变得清晰起来——科研成果场景化、产品化，让智能视觉检测技术服务产业。双方调研对接后一拍即合，共同创立枢越科技公司，围绕精密孔径缺陷检测开发产品。

　　在真实产线上打磨算法

　　产品化不是把算法简单“搬”进工厂。面对深孔内腔检测“光照差、反光强、空间窄”的痛点，团队尝试将图像识别算法与机械硬件协同设计，研发精密零部件产品缺陷智能视觉检测系统。

　　“围绕复杂零部件内部的成像需求，我们研制了一套内窥镜成像模组，通过机械运动控制实现深孔、多面场景下的图像采集，并保证成像稳定性。”袁细国介绍，在算法方面，团队针对采集到的孔内图像，逐步开展异常检测、缺陷分割和缺陷分类等方法研究，探索对残缺、水渍、划痕等缺陷的识别与分析方法。

　　提升AI模型在实际场景中的适用性，离不开真实数据的持续积累。团队开展图像采集、整理、处理与标注工作，对零部件内壁图像中的缺陷类型和位置进行梳理，为后续算法训练、测试和优化提供数据基础。

　　“这些孔内图像及缺陷标注，可以为后续算法研究提供数据基础。我们也持续探索对相关缺陷开展定性和定量分析。”袁细国表示，有了这些数据，不仅能让算法更精准地识别，还能反过来帮助生产端优化工艺，“更进一步，我们还可以建立自己的数据资产”。

　　这一设备是否会取代工人?对此，枢越科技公司总经理孙立洪表示：“公司设备不以简单替代人员为目标，而是承担重复性、高强度、对稳定性要求高的检测任务，将检测人员从持续观察、机械操作和重复判断中解放出来，使其更多参与检测规则制定、异常结果复核、工艺原因分析等更具价值的工作。”

　　科研人员也是企业合伙人

　　产品化之路并非一帆风顺。

　　“之前创业失败的经历让我们积累了很多经验。”袁细国坦言，做企业不能单靠科研人员，还需要企业方、投资人共同参与。

　　在这一过程中，西安电子科技大学杭州研究院与枢越科技公司共同成立的联合实验室发挥了关键作用。从设立之初，联合实验室就带着“转化”的任务，成为研究院与合作单位共同开展人才培养、科学研究、成果转化的重要基地。

　　在联合实验室的运行中，每周五下午的例会雷打不动。双方团队骨干坐在一起，逐项讨论本周的技术进展、数据分析问题和下一步计划。“双方团队骨干共同构成实验室的核心力量，实验室既承担研发任务，也承担人才培养任务。”袁细国介绍。

　　人才培养不是“顺手带一带”。学生的研究课题、学位论文选题来自企业一线创新点。对参与精密孔径检测项目的学生来说，这意味着他们面对的不是模拟数据，而是产线上真实采集的孔内图像。“尽管我参与的只是一个具体零件的检测项目，但从数据采集、标注到图像识别和算法分析，都是在真实项目里锻炼解决问题的能力。”团队成员、西安电子科技大学学生王行表示。

　　身份在高校、研发在一线，也让更多的科研人员敢想敢干。团队成员于强是西安电子科技大学杭州研究院的副教授，同时担任枢越科技公司技术总监。“研究院推出‘教科人’改革，构建起‘一个队伍、两个身份、双向流动、利益共享’机制。像我们这样的学校教师可保留学校编制，以‘科技副总’‘双聘专家’等身份深入企业一线;企业工程师也可入驻研究院参与科研。”于强说，学校还对企业科研成果确权作出清晰安排，让科研人员能以“合伙人”角色参与转化。

　　目前，转化工作已进入样机验证阶段。“下一步，团队将继续围绕图像采集与处理、检测算法、数据集建设和数据资产积累开展技术升级，并结合实际应用反馈，探索产品在不同场景中的适配与柔性集成方案。”袁细国说。

编辑：齐少恒