东南大学网络与信息中心副主任胡轶宁：谈AI在无损害地进行检测领域的应用案例

  东南大学网络与信息中心副主任、博士生导师胡轶宁作主题报告《碳纤维复合芯导线内部缺陷在线自动检测》。基于此，仪器信息别采访了胡轶宁副主任，围绕此次报告的内容展开交流。

  近日，恰逢苏州无损检测协会成立十周年，“2024苏州无损检测太湖论坛暨第三届X射线CT论坛”成功举办。此次盛会以“人工智能+与无损检测技术融合发展”为主题，汇集了四百多位专家学者，共同探讨无损检测新技术与新机遇，推动无损检测行业蓬勃发展。

  会上，东南大学网络与信息中心副主任、博士生导师胡轶宁作主题报告《碳纤维复合芯导线内部缺陷在线自动检测》。仪器信息网作为支持媒体参加会议，期间特别采访了胡轶宁副主任，围绕本次报告的内容展开了交流。

  胡轶宁副主任的研究方向涉及人工智能、机器视觉、物联网与系统安全、教育信息化等，并主持东南大学国产化云平台和国产化人工智能算力平台的建设与运行。

  在本次报告中，胡轶宁副主任介绍了人工智能在无损检验测试领域应用的一个具体案例。该案例基于电力行业塔吊在线检测的实际需求，由东南大学与江苏电科院紧密合作，利用计算机视觉技术配合X射线检测技术，成功实现了在线碳纤维复合芯导线的里面缺陷的精准检测。

  在项目研究过程中，团队人员多方考虑了无损害检验测试应用场景中的不同需求，特别是针对未知缺陷和复杂多变的工况进行了充分准备，解决了实际生产过程中的小样本问题。

  胡轶宁副主任指出，不伤害原有设备的检测领域通常面临着小样本、少样本甚至是零样本难题。而这项工作恰好为该领域提供了一个创新的解决范例，即利用异常检测的思路来应对样本缺失的问题。该方法在实际应用中取得了显著的效果，可以很方便地推广到其它无损害地进行检测当中。

  展望未来，胡轶宁副主任表示，大多数无损害地进行检测任务都是针对特定场景和需求进行一事一议，因此不同的无损害地进行检测任务往往需要不同的完整方案来支撑。为了应对这一挑战，需要设定一个非固定模式的解决方案，以适应各种无损害检验测试任务的需求。同时，他也强调，要实现这一目标，还需要在算法研究上不断突破，并需要硬件、工况和用户等多方面的紧密配合与共同努力。

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