微型轴承是高端装备的关键基础件，其质量直接关乎装备性能与寿命。当前，进口轴承在寿命与可靠性上优势明显，国产轴承亟待通过智能化检测与工艺优化实现质量跃升。在出厂前需要对微型轴承进行质量检测，提前发现产品的质量缺陷。目前依然主要依赖于人工抽检，在成本、效率、精度等方面均存在一定的不足。检测过程中，虽然积累了大量的含缺陷轴承样本和案例，但是未能对相关信息进行有效的特征提取与分析，导致了每年八亿条高价值数据的浪费。现有的轴承表面缺陷视觉检测系统“重检测”而“轻优化”，缺乏有效手段实现缺陷的溯源与生产过程的优化。通过研发微型轴承全表面缺陷高精度在线检测与溯源管控关键技术及系统，对于提升产品核心竞争力具有重要的意义。

本项目旨在攻克制约微型轴承智能制造中质量检测与智能化管控的四个核心瓶颈：其一，复杂工业环境下多模态数据的高质量同步获取与实时治理难题，重点解决在受限空间及震动、油污干扰下，多源异构数据采集的协同性差、边缘端数据质量低的问题。其二，高精度智能检测模型在资源受限边缘端的部署与实时性难题，需解决云端大模型计算复杂度高与产线要求毫秒级响应之间的平衡问题，实现模型精度、推理速度与自适应更新能力的协同优化。其三，缺陷成因的跨模态、跨工序智能溯源与工艺闭环优化难题，须突破缺陷特征与海量非线性工艺参数间隐含因果关联的挖掘瓶颈，构建从缺陷识别、根因定位到工艺优化的完整决策链条。最后，为实现最终的云边协同检测与管控系统的工程化集成与落地验证难题，需攻克多模块异构系统在真实产线中的一体化集成、稳定运行与持续优化问题，实现从技术原型到可靠工业系统的转化。

已研发了一套基于机器视觉的微型轴承外表面缺陷检测系统，但仍存在错检、漏检，针对部分尺寸的微型轴承检测效果差，且只能通过离线方式训练模型，无法替代人工抽检。 已建设和运行了WTOO精益管理数字化车间，可对接本需求的系统，实现数据和资源的互联互通，打造一体化的微型轴承全生产流程数智化应用场景。

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，支持边缘数据治理算法≥5种，构建微型轴承表面缺陷数据底座1个；检测精度方面，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，缺陷识别分类准确率≥98%，最小可检测缺陷尺寸≤0.5mm2；系统性能方面，实现云端模型训练时间≤30分钟，边缘端推理时延<100ms，单件检测耗时≤3秒；溯源管控方面，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；项目实施期内，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。

本项目针对高精密微型轴承生产中人工抽检效率低下、现有自动化检测系统误检漏检率高且无法实现缺陷溯源的核心问题，旨在满足企业提升产品良率、实现全流程智能化质量管控的迫切需求。

项目将系统研究复杂环境下多模态数据的高质量同步获取与实时治理、云边协同架构中高精度检测模型的轻量化部署与自适应更新、以及缺陷特征与海量工艺参数间的隐含因果关联挖掘等关键科学技术问题。重点突破基于边缘智能的多模态数据质量提升、面向实时推理的模型压缩与加速、以及融合多模态大模型与因果推断的智能诊断与工艺优化等三项共性关键技术。

项目预期将成功研发微型轴承全表面缺陷云边协同在线检测与溯源管控系统平台一套，实现缺陷检出率≥98%、单件检测时间≤3秒等技术指标；制定相关技术规范；申请或取得发明专利不少于2项，获得软件著作权不少于1项，发表学术论文不少于3篇。

该成果将率先在宁波达尔机械科技有限公司的微型轴承数字化产线中完成工程化示范应用，形成可复制的智能制造解决方案。其技术可进一步推广至齿轮等其他核心基础件制造行业，为提升我国高端装备制造业的整体质量水平和智能化程度提供关键技术支撑，推动制造业高质量发展具有重要的经济与社会意义。