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    填補國內開源空白 明月湖正式官宣兩項核心成果

    2025年09月12日11:38 |
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    9月10日,北理工重慶創新中心電弧認知制造技術研究所對外發布兩項核心成果,即SWRD焊縫X射線數據集與RapidX Annotator工業射線圖像標注軟件,并宣布兩項核心成果正式開源。

    研究所所長李琰表示,此次開源采用“數據+工具”的組合形式,面向真實工程場景與國標規范,填補了國內該領域高質量開源資源的關鍵空白,標志著中國工業焊縫射線檢測AI化從“追趕者”走向“引領者”。

    位于兩江協同創新區的北京理工大學重慶創新中心。兩江協同創新區供圖

    位于兩江協同創新區的北京理工大學重慶創新中心。兩江協同創新區供圖

    據介紹,國內工業焊縫檢測行業普遍存在數據長期稀缺、工具不對路、標準不統一、工程化門檻高等痛點。譬如數據稀缺,目前國內公開、可復用、覆蓋全場景且高精度標注的焊縫RT數據集幾乎空白,研究者往往借助國外通用數據或小樣本私有數據,導致模型泛化差、工程遷移難。

    李琰指出,通用不等于工業,工具不對路的問題在行業內長期存在,LabelImg、CVAT等通用標注工具未針對射線圖像(低對比度、噪聲重、缺陷隱蔽)優化,導致標注“看不清、標不準和低效率”。

    又如工程化門檻高,工業膠片幅面大、預處理復雜、格式割裂,研究到落地斷層,成本高、周期長、復現難;標準不統一,缺陷定義與標注細則不一致,難以形成行業可復用基線與可比結果。

    “行業要規?;煤肁I,既要有‘好糧食’(數據),也要有‘好工具’(標注),兩者缺一不可,而國內開源供給長期不足?!崩铉f。

    SWRD數據集 給AI最好的“糧食”

    據了解,系統化、可復用的開源數據集,有助于形成統一基線與公開評測,把中國的工程場景與標準轉化為全球共享的研究與應用土壤。研究所打造的SWRD開源數據集具有標注精細、真實等優勢,可以說是推動行業AI化、給AI投喂的最好的“糧食”。

    真實且系統:收錄3675張原始焊縫 X 射線圖像,涵蓋工業制造中最核心的 “標準對接焊縫”(2420張)與 “T 型接頭焊縫”(1255張),全部源自大型管道焊接真實場景,完美還原工業界常見的復雜灰度變化、高密度區域等真實特征,遠超同類數據集的場景局限性。

    精細標注:數據集嚴格依據標準,精準標注6類關鍵缺陷(氣孔、夾雜、裂紋、咬邊、未熔合、未焊透),采用多邊形實例級標注,同時支持分類/檢測/實例分割三大任務。

    即拿即用:通過滑窗與預處理生成4930張可直接訓練樣本,減少清洗裁剪與反復試錯,疊加對比度拉伸、去噪等預處理優化,讓隱藏的細微缺陷清晰呈現,加速算法迭代與對比評測。

    RapidX Annotator 讓標注“看得清、標得快”

    據了解,RapidX Annotator把“通用工具不適配”的老問題一次性解決在源頭,為工業標注建立更快、更準、更可追溯的新范式。

    RapidX Annotator是“為射線而生”,可以提供局部灰度拉伸、偽彩色、正負片轉換等射線專屬增強,使細微缺陷變得更加清晰。

    RapidX Annotator 工業射線圖像標注工具軟件用戶界面(UI)屏幕截圖。兩江協同創新區供圖

    RapidX Annotator 工業射線圖像標注工具軟件用戶界面(UI)屏幕截圖。兩江協同創新區供圖

    “把‘重復勞動’交給機器,把‘關鍵判斷’交給專家?!崩铉榻B,RapidX Annotator通過人機協同和集成 YOLO等模型進行批量預標注。它集成YOLO無錨框檢測模型,在SWRD數據集上可實現74.4%的平均精度(AP)與 86.0% 的召回率,展現了在復中雜工業射線圖像依舊保持高準確率和強魯棒性能力。

    實驗數據顯示,借助預標注功能,可以使單框標注時間從22.74秒降至14.56秒,效率提升35.9%,同時誤標率顯著降低。

    另外,RapidX Annotator還有工程兼容優勢,支持 VOC/COCO/YOLO/掩膜等多格式;適配大幅面膠片的切片/回拼與幾何校正,方便接入現有質控流程。

    從“跟隨”到“引領” 這次發布為何是分水嶺?

    電弧認知制造技術研究所主要致力于以電弧制造為核心,深耕焊接、增材制造、無損檢測領域,通過智能裝備+先進工藝+AI算法的深度融合,在國內率先構建起覆蓋焊接、檢測、增材制造全流程的智能化解決方案。

    李琰指出,從“跟隨”到“引領”,此次開源發布是一次行業“分水嶺”,兩項開源成果突出“中國場景、中國標準、中國開源”,以國內典型工況和國標為錨,首次將系統化數據與專用工具成套開源,把“隱性經驗”沉淀為顯性的公共能力;突出“研究可復現、產業可復用”,公開數據 +工具+流程,打通“實驗室—產線”的最后一公里,讓高校、研究所、企業能在同一基準上快速協同。

    “此次開源完成了一次從借鑒到定義的重大跨越?!崩铉硎?,過去更多“借用國外通用資源”,如今以國產工程需求牽引方法與軟件設計,可以反向輸出中國方案,在國際上具有方法與場景雙重話語權。下一步,團隊將推動開源成果實現安全、質量與效率的“三重提升”:更穩的質量與安全,更貼近現場的數據與工具,提升缺陷識別的準確性與一致性,助力關鍵裝備長壽命、少故障。更快的研發周期,數據準備與標注效率提升,縮短算法迭代與驗證時間,節約成本。更強的生態共建,開源共享促進跨單位、跨行業的聯合攻關與對標評測,推動形成可復制的中國工程實踐。(孫建和)

    (責編:秦潔、劉政寧)

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