技术问题描述：

1. 在设计缺陷检测流水线的应用场景中，缺陷数据采集困难、数据不平衡是一个急需解决的关键问题。数据采集需要设计光源、相机位置并平衡两者之间的关系，用以确保获得的图像足够清晰。但是目前CCD检测打光效果不佳，细微开裂难以识别，锥型镜或其他专用镜头效果稍微有所改善，但风险仍然存在。此外，监测缺陷的各类传感设备的位置设计对缺陷数据的获取也至关重要，直接影响缺陷检测的准确率。因此合理的流水线硬件和环境设计，以及数据增强算法的研究至关重要。

2. 在酸洗、磁粉流水线的机械部件缺陷检测的应用场景中，复杂背景信息下表面微小缺陷难以精准识别与量化是一个急需解决的关键问题。现行机检水平对机械部件的表面处理一致性要求高，细微的表面处理外观差异会导致产品缺陷无法精准识别，最终产生误判。此外，机械部件结构、造型复杂，同时存在光线、相机畸变等视觉干扰，给检测带来较大难度。因此研究如何排除复杂背景干扰，提取微小缺陷有效特征，指导量化定级规则的制定，对微小缺陷检测准确率的提高和量化至关重要。

3. 在不同流水线、不同机械部件AI模型迁移和迭代的应用场景中，不同流水线不同机械部件缺陷类型分布差异大、缺陷数据无法共享是急需解决的关键问题。由于机械部件的差异及操作条件的限制，不同产品的缺陷数据分布具有差异性，降低了模型的泛化性能。此外，AI学习时间长，同时AI需要各种不同的缺陷品种来建立数据库，很容易出现未学到的缺陷无法识别的情况；因此研究跨流水线模型的迭代更新对提高AI模型的泛化性非常必要。

4. 在缺陷大数据分析应用场景中，故障原因与解决方案难以预测与推理，无有效的可追溯的缺陷数据库是一个急需解决的关键问题。机械部件的生产缺陷即使被发现，也很难追溯其产生原因，更无法提出可有效指导生产的解决办法，导致缺陷不能及时彻底解决和预防。因此利用专家知识和大数据分析技术建立知识图谱关系数据库对实现故障原因和解决办法推理至关重要。

5. 厂内目前采用传统的人工检测及处理缺陷的方法，已无法满足高效地智能制造与有效地数据分析的实际需求，数字工厂转型迫在眉睫。因此此次发榜另一个重要需求是构建智能缺陷检测流水线及其数字孪生平台。要求揭榜方采用数字孪生的复杂场景高精度仿真建模技术搭建智能化工业平台。

-需要的技术成果及相关指标描述：

1. 在表面处理一致性要求不高的情况下能精准识别机械部件开裂、磕碰、凹坑、毛刺等外观缺陷；

2. 机械部件误判率低于2%，缺陷识别准确率达到100%，即合格品中不允许出现有缺陷产品；

3. 量化裂纹深度、宽度、数量等指标，设定合理公差范围；

4. 针对酸洗及磁粉检测后机械部件，根据客户的清洁度要求完成复检；

5. 具有定时防错功能及防错失效停止功能；

6. 实现智能缺陷检测流水线数字孪生交互平台，并具有将后台云盘全检数据保存至本地的功能，便于建立数据库，完善缺陷数据的统计分析；

7. 根据机械部件类别，需满足不同类别机械部件的批量检测需求。

-拟合作方式：合作开发

-拟投入资金（万元）：333