团团上新 | 首次挑战万吨货轮全船检测,这些学生还有故事
团团上新 | 首次挑战万吨货轮全船检测,这些学生还有故事
  • 2026-03-21 08:08:26
    来源:毫发不爽网

    团团上新 | 首次挑战万吨货轮全船检测,这些学生还有故事

    字体:

    首页 > AI·BAOBAO >视频

    相关推荐 团团速递 | 湖北:产业链建团链接服务200万青年

    以赛聚才,广州海珠开展第三届人才精英网球邀请赛

    “奔跑江淮”城市马拉松赛(蚌埠站)收官 千余名青年志愿者护航

    安徽池州:小学生走进华龙洞遗址 探寻古人类奥秘

    七大博物馆馆长带学生看文物 西工大探路美育新路径

    美政府“停摆”持续 志愿者分发食物

    夏普寻业绩增长新曲线 昔日家电巨头跨界造车

    点燃创新星火 矢志科创报国

    人形机器人火炬手亮相,5G-A网络技术护航十五运会火炬传递

    广东博罗农村电影公益放映从“户外流动”转入“室内固定”

    明星抢占动画录音棚?网友:配得很好,下次别配了

    “稻作的神话”来到泰国曼谷

    团团上新 | 首次挑战万吨货轮全船检测,这些学生还有故事

    2025-11-05 作者:杨宝光 来源:共青团新闻联播

    2024年夏天,江苏海事职业技术学院大三学生马俊和同学们在金陵船厂亲眼目睹了潜水员进行船体检测的艰辛场景。水下能见度低,水流复杂,老师傅们背着沉重的设备,全凭经验和手感摸索,风险高、强度大。马俊想到,能不能让机器人代替人工?

    回到学校,他迅速组建起“翎翔卫士”学生创新团队开始研究。水下机器人研发并非易事。传统推进器易产生湍流,影响稳定性;复杂水体环境对定位精度提出苛刻要求;如何让AI准确识别船体缺陷更是核心难题。

    团队将目光投向自然界的潜水高手——企鹅。仿照其流线型体态与扑翼运动方式,他们设计的机器人不仅大幅降低水阻,续航与稳定性也显著提升。为解决定位问题,团队采用多传感器融合的SLAM系统,让机器人在浑浊水域也能“看清”路径。通过激光扫描采集船底三维点云数据,高精度船体模型得以重建。

    为训练AI识别缺陷团队收集了大量船体缺陷数据构建专属数据库,利用深度学习算法反复优化模型。测试阶段,为获取真实环境数据,成员们常顶着江风在船坞边一蹲就是整天。

    成果在实战中得到验证。在金陵船厂的联合测试中,“翎翔卫士”首次挑战万吨货轮全船检测。机器人如游鱼般沿船体壁面自主巡航,搭载的高清摄像头与传感器同步采集数据。AI系统对焊缝缺陷的捕捉准确率高达98.6%,远超国际船级社规范。检测效率较人工目检提升70%,且能实时生成可视化报告。

    目前,“翎翔卫士”已开始布局、应用于众多新场景。通过模块化设计,机器人可快速适配不同传感器,满足潮汐能机组检修等多元化需求。(AI制作、编辑/杨宝光)

    【纠错】【责任编辑:小麦2019】