不锈钢管作为现代工业、城市建设及民生领域的核心基础用材，广泛应用于城市供水、燃气输送、石油化工、能源电力、航空航天等诸多关键行业，其表面裂纹问题直接关系到使用安全。传统模式下，人工处理难以精准清除钢管微米级裂纹，作业环境粉尘污染严重，处理精度不足。上海第二工业大学智能制造与控制工程学院学生创新创业团队，在专家悉心指导下潜心攻坚，突破复杂工况下微米级裂纹精准识别技术瓶颈，成功研制出集成智能检测、仿生打磨、绿色除尘三大功能于一体的钢管智能打磨一体化设备。

该创新设备融合深度学习算法与多光谱成像技术，可在各类光照环境下精准捕捉不锈钢管表面微小裂纹及其他缺陷，大幅提升缺陷检测准确率；依托仿生智能打磨技术，实现裂纹定点精准去除；同时运用人工智能技术优化粉尘治理，有效改善作业工况，实现绿色安全生产。目前，团队已将核心技术创新成果整理凝练并发表科研论文，既固化了技术优势，也为行业同类装备研发提供了理论支撑与实践范例。相关技术处于国内领先水平。

我国是全球不锈钢管第一大生产国，2025年全国不锈钢管材产量已超682万吨。该设备适配低、中、高各类不锈钢管裂纹处理需求，落地应用后可显著提升管材品质，市场应用前景广阔。

直面产业难题，团队迎难而上攻坚破局

浙江省丽水市松阳县素有“中国不锈钢管第一县”“不锈钢无缝管之都”之称，当地无缝管产量占全国三分之一，2024年产业产值达109亿元，集聚60家全产业链企业，规上企业占比 91.7%，带动近万人就业。

钢管作为承压类压力容器关键用材，裂纹检测与处理直接决定产品安全性能。上海第二工业大学智能制造与控制工程学院机械电子系主任何成教授表示，若出厂前裂纹未被精准检出、彻底消除，管材在承压使用中易出现裂纹延展，埋下安全隐患，裂纹管控能力已成为衡量管材品质的核心指标。

长期以来，松阳当地企业均采用人工开展裂纹检测与打磨。人工判定标准不一、稳定性差，资深工人识别率仅70%—80%，新手不足 50%；外圆抛光、内孔研磨等开放式打磨工序粉尘污染严重，危害从业者健康。即便企业开出万元以上高薪，依然面临应聘人员减少的困境。

针对产业难题，松阳当地主动寻求技术支持。上海第二工业大学智能制造与控制工程学院师生迎难而上，接下了这块难啃的“硬骨头”。

实现智磨微痕，高科技赋能裂纹精准测控

在实践中，团队针对裂纹识别效率低、质量控制困难、劳动环境差等痛点问题，打造了一套由控制、运动、拍照三大模块组成，搭配机械臂和吸尘柜等核心部件，能实现一体化作业的专业设备。

团队负责人介绍说，团队使用了基于混合域注意力机制算法改进的Mask R-CNN算法来进行钢管表面裂纹检测，实现三维空间内的实时跟随；采用弧度进给磨削方式模拟人工打磨的倾斜角度与路径去实现裂纹精准去除；同时实施尘埃处理技术来进行空气的高效过滤。

在项目推进实施过程中，成员分工明确、各司其职、合力攻坚：部分成员聚焦硬件研发与工程落地，负责硬件适配优化、机械结构设计、成套设备集成安装及现场调试运维等关键工作。部分成员深耕算法研究与机器视觉领域，主导软件算法研发、系统联调测试及后续功能迭代升级，提升设备的检测精度与运行效率；还有成员负责市场对接与运营推广，为项目落地应用提供全方位支撑。

实施效果喜人，未来产业空间巨大

目前，该设备已在龙头企业上上德盛集团股份有限公司等成功应用，经现场实际运行验证，设备综合性能稳居行业先进水平：可连续72小时稳定无故障运行；定位精度达0.1毫米，裂纹最小识别精度可达0.1毫米，裂纹整体识别准确率超97.5%，远超人工检测水平；粉尘收集率高达95%，从源头控制了职业病风险；打磨效率大幅提升，传统人工单根钢管打磨需25—40分钟，该设备仅需10—15分钟，同时降低了次品率。

团队负责人表示：“设备最大优点是在复杂工况下可以保持性能稳定，在不同光照条件下都可以精准识别。我们还在继续努力，希望将检测精度从100微米提高到50微米。”

团队的目标不止于不锈钢管裂纹的检测和打磨，更计划横向拓展产品边界，将成果应用于通用管道裂纹检测，覆盖铜管、铝管、铸件等领域。放眼长远，团队将持续深耕技术优化与产品迭代，不断拓宽应用场景、延伸产业服务链条。

从产业痛点出发，到技术攻坚克难，再到成果落地应用，上海第二工业大学的学生团队用创新与实干，为传统不锈钢管制造行业注入了一股“智造”清流，不仅让微米级裂纹无所遁形，更让打磨车间的粉尘与噪音成为过去。正如团队成员所言：“我们愿做智能制造的追光者，用青春和智慧为中国智造作贡献。”在产学研深度融合的赛道上，这群年轻学子正以青春之力赋能产业升级，跑出属于新时代的加速度。

原始链接：https://www.shkjb.com/content.html?id=243959