以创业点亮毕业之路：俄罗斯库兹巴斯国立技术大学学生开发热轧钢板自动质量检测系统

来自俄罗斯库兹巴斯国立技术大学信息学院、机械制造与汽车学院的学生斯捷潘·阿丰宁和米哈伊尔·贡恰罗夫，以“创业作为毕业论文”的创新形式完成了他们的毕业设计。他们的项目致力于开发一套用于轧制生产线上板坯自动质量检测的软硬件系统。

目前，在许多工业企业中，金属制品表面的质量检测仍然依赖人工视觉评估。这种检测方式受限于工作区域的照明条件、产品在生产线上的移动速度以及操作人员的主观因素，漏检缺陷的风险较高。为此，企业往往还需要进行额外检查，且难以形成完整的产品数字质量追溯记录。

针对这一问题，两位学生提出了一套能够自动监测产品表面状态、无需人工干预即可识别缺陷的智能系统。该系统从工业摄像头获取图像，对图像进行分析，并最终生成检测结论。系统实现了图像采集、数据传输与处理、产品表面数字展开、缺陷分析以及检测结果展示等一系列自动化功能。企业最终获得的不仅仅是产品表面图像，而是一份关于产品状态的完整、客观的检测报告。

该系统的自动化检测对象是热轧双面钢板通过检测区域时的表面质量。这类产品的几何形状复杂，需要同时分析钢板的翼板、腹板、圆角半径及过渡段，并精确将所发现的缺陷与结构中的特定部位相对应。

系统能够识别金属制品中最常见的缺陷类型，包括裂纹、条纹、氧化皮、凹坑、撕裂及飞溅等。同时，系统算法充分考虑了生产中可能影响检测质量的各种因素，如表面污损、设备振动、产品运动不稳定、图像噪声以及外部环境干扰等。

系统的工作流程分为若干步骤：首先，系统自动识别产品进入检测区域，并触发摄像头采集图像；接着，图像数据被传输至服务器进行处理与分析；随后，系统生成检测结果。根据这一结果，合格产品继续在生产线中流转，存在严重缺陷的产品将被自动分拣至废品区，而对于有争议的边界情况，系统则会转交给专业质检人员进行进一步人工复核。

目前，该项目的软件部分已全部完成。作者利用虚拟数据集进行了系统测试，并获得了符合实际检测环境要求的结果。经济性分析也验证了该方案的推广价值：系统实施成本约为147万卢布，投资回收期为2年10个月。

目前，两位学生正在新库兹涅茨克的埃夫拉塔生产现场持续推进工作。

“企业方面对我们的开发表现出了浓厚兴趣。目前项目正在审核中，我们希望能够在该生产平台进行试点应用，”项目作者表示。