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（通讯员 万民标）ob体育登录,95娱乐,亚洲必赢（武汉开放大学）复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心（以下简称“工程研究中心”）2023年11月获省发改委认定。为加快工程研究中心建设，加强复杂零部件的智能检测与识别研究，寻求突破智能检测装备产业核心技术，增强高端供给，服务制造业高端化、智能化、绿色化发展，提升产业链供应链韧性和安全水平，经研究，决定面向国内外大学、科研机构及企业技术人员开展2026年度开放课题申报工作，现将有关事项通知如下。

一、课题研究方向

1.基于光学扫描和三维五轴的大型复杂工件的加工基准研究

研究内容：

（1）研究五轴机床划线系统与蓝光测量系统的坐标系统一模型，提出了基于高精度全局参考点坐标系统一方法，实现了机床系统坐标系和测量系统坐标系的高精度统一；

（2）研究一种机床加工轨迹自动路径规划数学模型，提出了一种基于空间点位自动规划加工位姿和余量调整算法，实现了机床加工轨迹的自动生成和动态优化功能；

（3）开发一款控制软件，构建数据处理软件-PLC-工业机器人-五轴机床划线系统集中控制平台，实现从任务分配→数据采集→数据处理→路径规划→任务执行的全自动化流程。

2.高温热锻火车轮尺寸精度在线智能检测技术研究

研究内容：

（1）研究零件在高温红热状态下的尺寸测量，提出对于热干扰及光干扰下的测量方法，实现对红热零件的精准数据采集；

（2）建立一套基于旋转中心的数据采集模型，基于已有标定变换矩阵作为粗匹配的旋转平移矩阵，以省去人工进行粗匹配的步骤，实现了快速高效的标定系统功能；

（3）提出抗高温干扰—多视角拼合—测量及数据拼合模型，构建高温红热辐射环境下，考虑测量效率与测量质量-自动数据拼合模型，实现对热锻火车轮的尺寸精度在线智能测量。

3.一种基于面结构光的移动式三维扫描技术研究

研究内容：

（1）设计一种复合机器人蓝光面结构光三维扫描系统，可通过底盘AMR背负工作台实现工作站的移动，工作台上固定的协作机器人装载蓝光面结构光进行蓝光扫描，此复合式移动三维扫描系统及可以通过分组拼接的方式完成大型工件的扫描也可以实现远距离的多品种多工位的工件巡检。

（2）研究自适应地脚的结构的蓝光扫描设备承载工作台，通过地脚的伸缩与力反馈传感来找平，从而适应不同平整度的车间地面，保证协作臂在运动过程中工作台的稳定性，从而实现蓝光面结构光扫描的每一幅点云的高精度拼接。

（3）开发一款控制软件，构建PLC-协作机器人-AMR-面结构光扫描仪集中控制平台，实现从扫描任务接收→任务分解执行→输出结果→数据上传MES的全闭环流程自动执行。

4.融合序数约束与特征分布优化的钢材样品智能识别与序数等级分类技术研究

研究内容：

（1）数据增强策略：研究基于主动学习的混合标注策略，融合有序关系与偏序关系信息开展工业级钢材、板材样品数据增强；通过引入序数约束与样本选择机制，提高标注效率与数据利用率，构建高质量序数标注数据集，为智能检测模型提供可靠数据支撑；

（2）序数结构特征提取：研究基于图自适应机制的钢材样品等级序数特征建模方法；挖掘样本间潜在的领域拓扑结构与序数关系，构建具有序数约束的特征表达空间，现对相似零部件的稳定区分以及对关键抓取特征点的灵敏表征；

（3）分布重平衡与序数一致性优化：针对产线场景中部分异形件样本稀缺导致的识别偏差，设计标签分布与特征分布协同优化机制，构建分布重平衡模型；通过引入序数一致性约束，缓解类别不平衡对模型判别力的影响，提升模型在长尾分布及复杂工况下的泛化能力与检测精度；

（4）智能检测系统：构建基于序数学习框架的多任务深度神经网络，实现智能识别与等级判别的协同优化，开发集检测、分析与决策于一体的钢材样品智能识别与序数等级分类系统，在自动化产线环境下进行系统验证与集成应用，显著提升检测过程的自动化程度与系统可靠性。

5.非理想显微成像的金属镀层弯折棱区脱落缺陷实时解析与几何保真检测技术

研究内容：

（1）针对黑箱柔光罩环境下因漫射光场空间分布不均导致的镀层表面区域性灰度反转问题（即脱落区域在暗区表现为异常高亮、完好区域在亮区表现为饱和），研究不依赖深度学习网络的传统图像光场均衡化方法。构建适应锌及锌镁镀层微观反射特性的照度-反射率分离模型，通过自适应同态滤波的融合策略，消除大尺度光照缓变分量对缺陷显像的干扰，将原始图像校正为类平行自然光照下的稳定灰度基准图像，确保脱落缺陷始终呈现“暗于背景”的物理一致性特征。

（2）针对显微镜在金属弯曲棱面处采用景深融合所导致的合成图像像素当量非线性畸变问题，研究融合算法引入的系统性几何误差标定与校正机制。建立显微景深融合过程的深度图—横向放大率映射模型，通过亚像素相位相关与散斑标定方法，定量描述合成图像内不同融合层对应的物理尺度漂移规律，并开发针对性的畸变场反向插值校正算法，使得校正后图像中任意两像素间距离与实际物理长度的对应关系误差满足工业计量要求。

（3）针对现有景深融合算法在产线高节拍下计算耗时过长的问题，研究轻量化快速融合加速策略。要求在保障融合清晰度不劣于现有算法的基础上，通过小波域多分辨率聚焦测度聚合与拉普拉斯金字塔并行重建技术或其他相关技术，将单视野景深融合处理时间压缩至产线允许的实时窗口（要求以20张分辨率为1024×768像素的图像序列为输入，在当前主流家用电脑配置水平（如Intel i5或同等级CPU、无专用AI加速卡）的纯CPU计算环境下，单视野景深融合全流程处理时间不超过2秒，融合清晰度指标（以高频细节保留程度衡量）不劣于传统逐像素聚焦测度遍历方法。）之内，并提供面向工控机CPU架构的指令级优化实现方案。

（4）针对工业产线环境下缺陷样本稀少且呈长尾分布、同时显微图像存在照度残余不均与纹理干扰的现实约束，研究高鲁棒、抗干扰的实时缺陷分割算法。要求所提分割方法不依赖大规模标注数据驱动，能够在小样本训练条件下对形态多变、尺度不一的脱落区域进行稳定提取，并对长尾分布中的低频罕见缺陷形态具备泛化识别能力。算法需在承接前述光场校正与景深融合输出结果后，于同等工控机CPU环境下实现单幅图像缺陷分割处理时间不超过300毫秒，且分割精度在交并比（IoU）指标上不低于0.85，满足产线在线实时判级与追溯需求。

6.高速自动化产线打标质量的多维视觉感知与柔性检测集成研究

研究内容：

（1）研制面向高速打标产线的动态触发式成像集成系统。针对产品在流水线上高速运动造成的图像拖影及表面材质（如金属、塑料）反射率差异，研究光轴补偿与自适应打光策略，实现打标区域的高同步、高对比度成像，构建涵盖字符缺失、重影、偏移等多种类别的典型打标缺陷标准数据库。

（2）研究复杂背景下的打标区域定位与字符增强算法。 针对产品表面预印纹理、划痕及加工油污对打标信息的干扰，利用空间变换网络校正打标位置偏差，结合形态学分层滤波与显著性检测技术抑制背景噪声，强化字符轮廓及纹理特征，提升极细微打标痕迹的视觉可辨识度。

（3）构建融合视觉特征与语义先验的打标质量评估模型。提取打标字符的细粒度拓扑结构特征，并与标准模板的语义信息进行跨模态比对；采用注意力机制对字符的关键笔画进行权重分配，实现对字符形变、模糊及逻辑错误的精准捕获，解决传统模板匹配方法在柔性生产中鲁棒性不足的难题。

（4）开发软硬协同的自动化质检集成平台与闭环控制逻辑。针对产线实时性要求，构建轻量化推理引擎并部署于嵌入式视觉控制器，实现从自动触发、视觉分析到缺陷剔除的全流程集成；建立检测结果与生产参数的关联分析模型，为打标装备的工艺优化提供数据反馈，提升整线的智能化运维水平。

7.基于深度学习的小样本汽车钣金件表面缺陷检测技术研究

研究内容：

（1）成像与模型研发：针对钣金件高反光、曲面多的挑战，设计专用成像方案（如穹顶偏振光、多相机协同），并研发基于深度学习的检测算法。算法重点利用合成数据增强与无监督学习，以克服真实缺陷样本稀缺的瓶颈，实现对划痕、凹坑等多种缺陷的高精度、高鲁棒性识别。

（2）缺陷量化与决策：在检测基础上，集成三维测量技术对缺陷进行深度、尺寸的精确量化，并依据行业标准实现自动分级（如致命、严重、轻微），为维修与工艺改进提供可直接操作的量化依据。

（3）系统集成与验证：将成像、算法、控制模块集成为软硬件一体的在线检测系统，在真实产线环境中验证其稳定性、速度与精度，核心指标包括检出率（>99.5%）、节拍时间（如≤15秒/件）及7x24小时连续运行可靠性，最终形成可落地部署的成套解决方案。

8.基于跨模态融合与自监督学习的汽车钣金件表面缺陷零样本检测技术研究

研究内容：

（1）跨模态通用表征构建：研究如何融合可见光、高光谱等多源成像数据，提取对材质纹理、反射与形貌等表面本质属性的通用、鲁棒特征表示，为适应各类未知表面奠定基础。

（2）自监督缺陷感知学习：设计无需缺陷标注的自监督预训练任务，利用海量无缺陷样本，让模型学习工业表面的“正常”先验知识，从而具备对任何偏离正常模式的“异常”的感知能力。

（3）零样本异常定位与自适应进化：基于学得的正常先验，开发可直接定位与分割新出现缺陷的零样本异常检测模型，并建立高效的增量学习机制，使其能在获得少量反馈后快速适应和识别新的缺陷类型。

9.面向机床机加工表面的微米级三维缺陷在线检测与工艺智能闭环系统研究

研究内容：

（1）在线三维成像与检测模块开发：研发适用于机加工现场（油雾、振动、温变）的高速、高精度三维成像系统，集成在位或线旁检测方案，实现对抗干扰的、多尺度（从整体形貌到局部微米级缺陷）的快速扫描与数据获取。

（2）缺陷特征提取与工艺诊断模型构建：建立与切削参数、刀具状态、机床动力学强关联的机加工缺陷三维形貌特征库，并融合加工机理知识图谱，构建可自动识别缺陷（如振纹、粘刀、崩缺）并关联其工艺根源（如刀具磨损、参数共振）的智能诊断模型。

（3）自适应工艺反哺与智能闭环控制：基于实时检测与诊断结果，通过标准接口向数控系统自动下发工艺参数优化指令（如调整转速、进给、刀具补偿），并持续积累数据构建工艺知识库，实现从“质量检测”到“工艺自优化”的智能闭环控制。

二、课题申报条件

1.申报课题须符合工程研究中心研究方向，具有较强的学术理论和工程实践意义，具备较强的应用前景，能够促进智能制造发展。

2.具有博士学位或中级及以上专业技术职务的人员均可申请，每位申请人只能申报1个工程研究中心项目（已获批工程研究中心项目且在研的，不能申报，项目结项后可以继续申报）。

3.申请人应保证课题研究所需时间投入，保证课题顺利开展，每个项目团队成员最多参加2项工程研究中心项目研究。

三、课题研究经费

基础资助额度为每课题5万元。针对研究难度较大、技术需求特殊或具有重大创新潜力的课题，经学术委员亚洲必赢综合评估后，可突破基础标准适当提高资助额度，具体增幅依据课题实施方案的科学性、研究价值及预算合理性综合确定。课题经费使用遵照ob体育登录,95娱乐,亚洲必赢（武汉开放大学）纵向科研经费管理办法和立项后签署的《项目合同书》。

四、项目管理

开放课题所取得的研究成果，如论文、研究报告、标准、科技奖励等，其知识产权为工程研究中心和课题负责人所在单位共有，成果需署名“复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心”。研究成果如需组织鉴定或评审，由工程研究中心负责办理，申报各类优秀成果奖可由双方单位联合进行。

五、预期研究成果

项目研究周期一般2年以内，预期成果主要为以下类别：

1.关键技术。攻克智能检测装备产业关键核心技术。

2.新产品。开发新产品且市场化推广实现营收，为企业创造经济效益。

3.科技奖励。获得副省级市及以上科技奖励。

4.各类标准。主持或参与国标、行标、企标制定。

5.成果转化。深入开展产学研合作，深化与其他单位的合作，获批省部级及以上科技项目，实现科技成果转化和社亚洲必赢服务横向到账。

6.知识产权。授权发明专利、软件著作权和其他知识产权。

7.发表高水平论文。发表全国中文核心期刊以上学术论文。

每个申报课题至少要将以上2类或以上成果作为预期成果。

六、项目申报时间

申请人填写《复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心项目申报书》（附件1），2026年6月30日24：00之前，将电子版申报书和项目申报汇总表（附件2）一并发送到ob体育登录,95娱乐,亚洲必赢（武汉开放大学）工程研究中心邮箱gcyjzx2025@163.com。签字盖章后的纸质申报书于2026年7月10日前快递至ob体育登录,95娱乐,亚洲必赢光谷校区北院。

七、联系方式

联系人：万民标

联系电话：18717124817

地址：ob体育登录,95娱乐,亚洲必赢光谷校区北院（湖北省武汉市洪山区光谷大道42号）

附件：

1.复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心开放课题申报书

2.复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心开放课题申报汇总表

关于申报复杂零部件智能检测与识别湖北省工程研究中心2026年度开放课题的通知.docx

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