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作品名称：深眸鉴瑕：多模态算法赋能板材瑕疵检测创新
学校名称：泉州职业技术大学
参赛队伍：深眸鉴瑕：多模态算法赋能板材瑕疵检测创新
队伍编号：229513
参赛学生：梁雄陈俊宇李巧惠蔡权
指导老师：李红云林江鸿
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

我国是陶瓷板材生产大国，其项目所在地陶瓷产业已形成千亿级产业集群，贡献了全国30%以上的陶瓷砖产量。团队通过调研发现，当地陶瓷板材质检环节仍较为传统，长期依赖人工目视检测，存在诸多亟待解决的行业痛点。特别是在陶瓷板材表面缺陷检测中，釉面反光、细微裂纹、气泡和色差等缺陷难以肉眼识别，导致产品质量不稳定、返工率高、生产成本激增，严重制约产业高质量发展。

当前，全球制造业正加速向智能化、数字化转型，以深度学习为核心的人工智能技术发展迅猛，多模态算法通过融合可见光图像等多源数据，能实现对材料微观缺陷的全方位感知，为工业产品质检领域带来革命性突破。基于此，本项目借助人工智能技术革新陶瓷板材质检模式，构建高效、精准、标准化的智能陶瓷板材瑕疵检测方案，服务当地产业需求。

项目核心目标包括：

①提升检验精度，融合多模态数据与算法特征，实现对53类缺陷的精准识别，小尺寸缺陷（0.1mm级）检出率提升至95%以上，整体检测准确率达99%以上；

②保障实时性检测，通过轻量化技术优化模型，将单张图像推理时间压缩至50ms以内，较人工检测效率显著提升；

③实现标准化检测，通过统一的缺陷分类体系与算法判定逻辑，消除人工主观误差，产品质量判定偏差控制在 2% 以内，较行业平均人工检测漏检率（15%-20%）、误检率（10%-15%）降低一个数量级，为陶瓷产业提供可复用的质检标准。

项目实施需掌握多维度核心技能：在图像处理环节，需熟练操作工业相机，掌握复杂场景下的图像采集技巧；精通图像预处理技术，同时以数据增强手段扩充数据集，为模型训练提供高质量样本。在算法设计环节，需深入理解深度学习原理及模型，掌握 SURF 等传统算法与卷积神经网络的特征融合方法；精通模型训练策略，同时掌握知识蒸馏技术，在保证精度的前提下压缩模型参数规模。在系统集成环节，须具备软硬件协同能力，能熟练开展系统测试，针对不同场景优化算法参数，确保系统运行中保持稳定。