一、申报年度：2024年度

二、项目基本情况

三、项目简介

项目所属科学技术领域为机械工程检测应用领域中的直线度检测、表面缺陷检测技术，主要应用于线性材料的非接触直线度检测、棒材表面缺陷检测、轮廓尺寸测量与自动质量评级处置。

应用背景

随着智能化生产的普及度越来越高，生产效率及生产速度得到了极大提升，客户对于产品质量的要求越来越高，有效的产品形位公差检测及表面质量检测也变得尤为重要。当前的产品质量检验手段存在人工劳动强度高、抽检覆盖度不足、批量性问题预警滞后、后期追踪难度大等痛点问题，本项目综合应用光学、计算机、机械电子、自动化、人工智能及数据挖掘等多学科知识，研究多项线性材料尺寸、直线度、表面质量检测的关键技术，一次性解决质量检测中存在的多个难题。

主要技术内容和创新性成果如下：

设备采用多组光电测头及工业相机、激光位置传感器对棒料、管材的多个截面外部直径、位置度数据以及外轮廓数据、表面图像进行采集，采集到的数据经过软件处理，完成对棒料的外轮廓拟合，计算输出产品的直径、直线度数据以及表面缺陷数据，最终可实现棒料、管材质量的智能化检测。智能化测量系统可以实现产品的在线自动测量，及时反馈异常数据，完成对生产端的指导。

项目研究多项关键技术提升检测效果：

1）级联式、多模型并发的缺陷检测方法。设计级联式网络结构，实现对多种类缺陷一次性检出和缺陷识别分类的针对性优化；多模型并发的结构，可以突破单一模型检测准确率的瓶颈问题，提升缺陷命中能力。

2）多纹理背景融合的半监督学习泛化策略。设计基于双循环对抗生成网络的样本扩增模型，形成具备丰富特征的样本集；融合多类材料背景数据、非标签数据共同优化网络，快速实现模型的自主学习和迭代更新。

3）抖动误差消除及形变矫正技术。综合高频采集、同步触发传输等手段，减少或消除由于抖动干扰所导致的误差，适用于高速度、高精度场景中提高测量的准确性和可靠性；形变矫正技术可辅助消除图像中被测物形变问题。

4）棒材产品质量判级技术和追溯管控。构建出基于缺陷图谱、客户需求、工艺知识、判级规则、用途功能的相关矩阵表，研究分层筛选、整合治理、聚集分布、严重量化等处理过程，实现产品质量的综合判定，为用户提供智能化的处置建议。

本项目通过检测与控制操作的结合，可以实现多种类、批量性缺陷实时报警，同步标记缺陷位置，有效降低查验难度。生产过程中能够以质量为标准实现产品的分流下线，有效控制问题产品的外放风险，降低质量异议事件的产生，为企业带来巨大的经济效益。

本项目也在国产高端检测仪表的开发与市场化中起到示范效应，推广到多条产线应用，为机器视觉方法在工业检测领域的应用提供重要参考。本项目填补了国内、外产品智能化检测技术领域的空白，实现了企业的降本增效。为社会发展、科技进步带来了良好影响。

公示期为2024年9月14日至2024年9月20日，共计7天。在公示期间，如对该项目申报有任何异议，请以书面形式向保定市蓝鹏测控科技有限公司行政部反映，反映情况应实事求是，并提供必要的证明材料。

联系方式：

联系人：董新洲

联系电话：0312-5957683

保定市蓝鹏测控科技有限公司

2024年9月14日

公示内容.doc