在工業(yè)制造、能源化工等領(lǐng)域的核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，極端工況環(huán)境對檢測技術(shù)提出了前所未有的挑戰(zhàn)。高溫高壓場景下的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與缺陷識別，傳統(tǒng)接觸式檢測手段存在安全性低、精度衰減等問題，而基于AI機(jī)器視覺的非接觸檢測技術(shù)正成為突破物理限制的關(guān)鍵路徑。當(dāng)溫度超過300℃時，常規(guī)光學(xué)元件易出現(xiàn)熱膨脹形變，導(dǎo)致成像光路偏移，金屬產(chǎn)品表面在極端條件下的氧化層生成、蒸汽干擾等動態(tài)變化，高壓環(huán)境中的介質(zhì)湍流更是會造成圖像畸變與噪聲干擾，使得傳統(tǒng)圖像處理算法難以持續(xù)保持識別精度。
針對高溫導(dǎo)致的圖像退化問題，高溫高壓的AI機(jī)器視覺識別系統(tǒng)構(gòu)建了多尺度殘差增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，其雙分支結(jié)構(gòu)分別處理熱輻射噪聲與運(yùn)動模糊特征。主干網(wǎng)絡(luò)采用改進(jìn)的ConvNeXt架構(gòu)，通過擴(kuò)張卷積層捕獲大范圍熱分布特征；輔助網(wǎng)絡(luò)則聚焦于局部微缺陷的紋理增強(qiáng)，兩者通過特征金字塔進(jìn)行跨尺度信息融合。這種架構(gòu)在1200℃鋼坯表面檢測中，將裂紋識別率從傳統(tǒng)算法的72%提升至93%。
深圳虛數(shù)通過DLIA工業(yè)缺陷檢測，將這些架構(gòu)集成部署在FPGA芯片上的輕量化推理引擎上，利用動態(tài)通道剪枝策略將模型計算量壓縮40%，同時通過張量分塊處理技術(shù)實現(xiàn)每秒120幀的實時分析。更關(guān)鍵的是，DLIA系統(tǒng)引入了環(huán)境參數(shù)自適應(yīng)的在線學(xué)習(xí)機(jī)制，當(dāng)檢測到氣壓波動超過閾值時，自動觸發(fā)遷移學(xué)習(xí)模塊更新特征提取器的權(quán)重參數(shù)，確保識別模型持續(xù)適應(yīng)工況變化。這些機(jī)制將系統(tǒng)的誤報率降低至0.3%以下，滿足工業(yè)級檢測的嚴(yán)苛要求。
在全球制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化、融合化方向發(fā)展的大趨勢下，傳統(tǒng)高溫高壓的制造業(yè)環(huán)境下的轉(zhuǎn)型升級迫在眉睫。這不僅是企業(yè)提高自身競爭力、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，也是我國建設(shè)制造強(qiáng)國、推動新型工業(yè)化進(jìn)程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過對制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，傳統(tǒng)制造業(yè)可以提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量、增強(qiáng)創(chuàng)新能力，從而更好地適應(yīng)市場需求的變化。DLIA工業(yè)缺陷檢測致力于“讓每個工廠都輕松擁有AI視覺檢測能力”而不斷探索與創(chuàng)新，提供量身定制的AI機(jī)器視覺檢測解決方案，助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。
