委外研发技术需求内容： 研发融合多模态数据的微型轴承全表面缺陷检测与溯源管控关键技术，利用云边协同部署方式与大模型技术，实现微型轴承表面缺陷的快速在线检测、诊断报告自动生成、操作优化策略提供。委外技术内容具体包括：（1）轴承表面多模态低质数据治理与增强技术，委托研发轻量级数据预处理算法与增强模型的边缘适配方法，构建融合边缘智能处理与模态协同优化的多模态数据质量提升框架；（2）云边协同的微型轴承全表面缺陷智能检测与自适应更新技术，委托研发云端高精度建模、边缘高效推理、云边联合优化的一体化缺陷识别解决方案，构建边缘反馈、云端增量训练、边缘更新部署的缺陷检测模型闭环式自适应更新与优化流程；（3）基于多模态大模型的微型轴承缺陷诊断溯源与操作优化调整技术，委托研发基于大模型的缺陷知识建模、溯源诊断、智能决策与参数优化方法，并自动生成辅助决策报告，提供微型轴承缺陷溯源分析结果与操作优化调整建议。 委外研发技术指标： 研发多模态感知的微型轴承全表面缺陷云边协同在线检测与溯源管控关键算法与平台1套；支持数据清洗、数据筛选、小样本数据增强等低质数据治理算法≥5种，构建微型轴承表面缺陷数据底座1个；在检测效果方面，实现微型轴承尺寸检测精度≤±5μm，表面缺陷检出率≥98％，误报率≤2％；支持表面缺陷类型≥15种，涵盖锈斑、外圈缺口、内圈缺口、外圈无倒角、内圈无倒角、平面大小不一等，缺陷识别分类准确率≥98％，最小可检测缺陷尺寸≤0.5mm2；云端模型训练时间≤30分钟，边缘端推理延迟≤100ms，单件检测时间≤3秒；缺陷追溯至具体生产批次、设备和工艺环节的准确率≥98％，溯源管控措施有效率≥80％，大模型辅助决策报告生成时间≤60秒。项目执行期内申请或取得不少于2项发明专利，取得软件著作权不少于1项，发表高水平论文不少于3篇。