金陵科技学院：人工智能为机器装上“眼睛”和

以机器代替人眼来完成各种测量、分析、判断工作，由金陵科技学院和山东泰金精锻股份有限公司合作研制开发的“工业零件表面探伤系统”于2019年底投入市场，经过一年多的产业化推广，获得了市场认可与好评。近日，该项目被认定为2020年度济南市莱芜区产业领军人才项目，项目技术总监、金陵科技学院机电工程学院郑李明博士入选莱芜产业领军人才“创新人才”人选名单。

工业产品表面缺陷的品质检测一直是制造工厂繁重琐碎的工序，也是阻滞其智能化的痛点。郑李明说，“当前工业零件表面探伤主要采用人工紫外线磁粉探伤方式，一定程度上存在毒性、污染、漏检等弊端，不仅效率低，还存在质量安全风险。工业化生产亟需一种具有无污染、全自动、高效率的探伤系统，从而根本解决相关制造业的产业痛点。”

“工业零件表面探伤系统”与传统荧光探伤系统的不同之处在于，无需进行充磁、添加荧光剂及冲洗等工序，而是利用单色光源在零件表面的反射特性，采用方法进行伤痕检测。

据介绍，该系统由 PLC 控制的流水线系统实现零件的上料、检测、分拣、浸油和收料，8 路摄像机采集视频图像，AI 人工智能芯片对 8 路视频图像进行伤痕图像检测与提取，当该芯片发现伤痕图像时，则将触发编解码芯片对相应图像进行编码标注，将采集到的伤痕图像通过网络传送给智能硬盘录像机进行实时记录。系统可以根据用户对伤痕的不同定义标准进行工业现场，对伤痕工件进行自主检测与判断并将将判断结果反馈给自动化系统，以实现合格工件及不合格工件的分拣。

值得一提的是，该系统使用的轴类零件表面探伤系统产品，是由郑李明带领团队成员独立自主研发，具有自主知识产权，其技术水平被认定达到国际先进、国内领先。该产品的知识产权已经在中国、美国、德国、加拿大等多个国家布局。目前，已获得中国、美国和加拿大等国家发明专利。

郑李明表示，与企业开展产学研合作，在发挥高校科技优势、服务企业的，有利于高校教师带领学生参加工程实践，充分将课堂的理论知识应用于工程现场，提高学生的工程应用能力，这是应用型大学人才培养一种重要形式，也是学校积极开展科学研究，鼓励教师与企业进行产学研合作的目的之一。

江苏新闻广播/沈杨

通讯员/韩旭

【来源937江苏新闻广播】

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