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机械零件表面缺陷检测管理系统v1.0
发布时间: 2026-03-11
基本信息
合作方式：
合作开发
成果类型：
软件著作权
行业领域：
高端装备制造产业
成果介绍
机械零件表面缺陷检测管理系统是一款基于先进图像处理和深度学习技术的智能系统，专门用于金属件表面的缺陷识别与分析。该系统能够自动检测金属件表面的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷，并提供详细的缺陷分析报告，为金属件的质量控制和生产优化提供有力支持。
成果亮点
1. 高精度识别：采用深度学习算法，对金属件表面的缺陷进行高精度识别，识别准确率高达99%以上。
2. 全面分析：提供缺陷的尺寸、位置、类型等详细信息，并支持生成缺陷分布图、统计报表等分析报告，帮助用户全面了解金属件的质量状况。
团队介绍
本项目研发团队为校企协同组建的9人专业队伍，由宁夏职业技术学院工学博士王欢领衔，汇聚高校教学科研骨干与宁夏小牛自动化设备股份有限公司一线技术研发人才。团队职称结构合理，含教授、副教授等高校核心力量，及企业资深技术研发人员，专业覆盖机械制造、电气控制、模式识别、光伏设备研发等领域，兼具深厚学术功底、丰富教学实践与扎实产业研发能力。核心成员均有高水平论文发表、专利研发、技能大赛获奖及企业项目研发经历，对光伏串焊机技术痛点与产业需求把握精准。团队依托校企扎实合作基础，融合高校师资科研资源与企业二十余年光伏设备研发经验，精准对接企业需求开展技术攻关，同时实现人才联合培养，助力光伏装备制造产业升级。
成果资料
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