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​为深入贯彻落实《麻豆在线 推进研究生教育质量提升行动计划（2025—2030年）》等文件精神，进一步夯实和提高机器视觉方向研究生校企协同育人项目的成效，我院依托2026年暑期“校企协同育人”（研究生）专项计划立项项目，组织研究生师生奔赴云南、成都及省内南昌、抚州、景德镇等地，开展工业检测方向校企协同育人实践。

本次实践自7月启动，持续至10月下旬，围绕产品缺陷检测、生产工位智能分析、产线智能化改造等环节，研究生全程参与现场踏勘、需求对接、数据采集、算法调试与方案迭代，把课堂上的计算机视觉知识放到真实产线上检验。

实践过程中，团队走进海康威视开展校企研学交流，围绕瓶装外观质检平台开展研学对接。针对玻璃瓶人工检测效率低、微小缺陷难识别的问题，师生在企业导师指导下梳理产线工况，学习工业视觉项目从需求拆解、图像采集、算法选型到上线部署的完整流程，并完成小目标检测算法的适配调优，打破了纯算法仿真的局限。

在抚州市帅康电源材料有限公司，队员们走进生产车间，了解外观瑕疵识别、物料计数、尺寸测量等现实难题，记录光照干扰、产品形态多变等复杂工况，采集真实工业样本，为定制化视觉检测算法积累一手素材。在景德镇陶瓷企业，团队围绕表面缺陷识别与品质分拣开展踏勘，观察细微瑕疵的形态特征，记录光线变化、摆放角度等干扰因素，与企业技术人员研讨缺陷分割算法的落地可行性，收集原始图像数据，为开发适配陶瓷行业的检测方案储备数据集。

江铃汽车AI视觉工位分析系统项目同步迭代。师生扎根装配工位，梳理人员违规操作、设备异常等风险场景，采集车间作业视频，结合目标检测、姿态骨架提取与行为分析算法，反复调试人员行为识别、工位状态监测和异常预警功能，帮助企业降低巡检成本，推动生产管理透明化、智能化。

此外，团队还对接南昌杰夫食品、江西徐味浓食品科技、江西贵翔铝业等省内十余家制造企业，围绕食品包装缺陷检测、铝制品外观筛查开展技术攻关，协助企业完成手工、半自动产线改造，助力多家企业实现L6、L7级数字化转型。研究生在项目中承担数据整理、测试记录与方案文档归档，保障技术材料完整规范，也在真实项目中体会到算法落地“最后一公里”的难点。

为把更先进的技术带回企业项目，团队先后外出参加学术交流：7月赴昆明参加中国图象图形学学会青年科学家会议，10月赴成都参加中国计算机大会（CNCC）。同学们围绕大模型、工业视觉检测、多模态分析等方向学习前沿思路与工程经验，并把可迁移的方法整理回工作室，应用于缺陷检测、行为分析等项目研发。

此次实践是学院深化校企合作、推进产教融合的具体举措。未来，学院与机器视觉工作室将继续拓展与省内外优质制造企业的合作，搭建更多工业智能制造实践平台，培养兼具理论素养与工程能力的高素质计算机人才。

（图文/齐才亮   审核/刘欣吴洁 万征）