科创中国

电子信息技术,板材产品缺陷

基于深度学习模型的卷积神经网络算法，建立缺陷识别模型，根据训练样本的特点优化特征空间，在工作前仅需要极少的预处理，特征提取过程由网络自动优化完成。有效区分了纵向裂纹、辊印等真实缺陷。

系统可保存原始图像数据，缺陷数据保存时间更长，这些数据为处理质量异议提供了强有力的帮助。通过对传统视觉检测、图像处理及深度学习经典模型、图像分类等的相关的知识研究，是一种检测精度较高、检测速度较快的、成本较低的缺陷检测系统。

核心团队主要由中科院博士团队以及北航博士团队组成。团队核心成员赵博士：2002年毕业于中国科学技术大学，1996-2002年在中国科学技术大学理化中心获得凝聚态物理专业（博士）学位，期间完成了中科院“IPv6关键技术研究及城域示范系统”重大课题的子课题“支持IPv6/IPv4的内容管理和分发CDN技术”的研究，作为发明人申请发明专利6项。承担或作为核心人员参与过多项发改委、工信部、科技部、中科院等国家部委项目或课题24项。同时，赵志军博士也是科技部国家科技计划（863计划）网评专家组成员、国家能源局能源互联网发展战略研究课题专家组成员、浙江省自然科学基金项目评议专家。自2015年开始主持开发了产品在线监测系统、设备数据管理系统、工业设备网关、商业智能BI系统等产品，并在兵器工业下属公司得到应用。2021年，赵博士将重点转向边缘计算网络网关设备研究。研究团队依托中国科学技术大学理化中心和中科院声学所高性能网络实验室，开始了基于P2P弹性重叠网络智能节点产品的产学研孵化，积累了大型项目管理经验。目前，项目团队着重于量产边缘计算网络网关设备，该产品完成主要核心技术研发与实验验证。

点击查看