“空天報國”——這四個字是廈門大學(xué)博學(xué)逐夢團(tuán)隊在昇騰AI創(chuàng)新大賽2023賽后采訪時反復(fù)提及的一個詞，是航院學(xué)子的情懷，也是本次大賽開發(fā)者套件創(chuàng)新賽道金獎作品“南強(qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”的起源。

開發(fā)者套件創(chuàng)新賽道，是昇騰AI創(chuàng)新大賽2023在應(yīng)用賽道與昇思賽道外新增設(shè)的賽道，開發(fā)者需要面向生活生產(chǎn)場景，基于昇騰新一代開發(fā)板完成設(shè)計開發(fā)，探索AI應(yīng)用的更多可能。

“南強(qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”這一作品是對“AI+航空”應(yīng)用的積極探索，針對航空裝備的缺陷檢測人力成本高、識別效率低、主觀因素強(qiáng)等問題，利用人工智能技術(shù)，提高了檢測效率和準(zhǔn)確性，降低了人力成本和人為因素影響。

引入AI能力，護(hù)“工業(yè)皇冠明珠”

廈門大學(xué)博學(xué)逐夢團(tuán)隊的五名成員胡立偉、吳佩樹、李新宇、張雨晴和謝廷一均來自廈門大學(xué)博士生導(dǎo)師、福建省杰青、全球高被引科學(xué)家曾念寅帶領(lǐng)的空天信息智能研究團(tuán)隊?？仗煨畔⒅悄苎芯繄F(tuán)隊一直聚焦于復(fù)雜場景中不完善數(shù)據(jù)的智能分析方法研究，此前，團(tuán)隊的相關(guān)理論成果已成功應(yīng)用于航空工業(yè)等領(lǐng)域中。

此次參賽，是這個團(tuán)隊基于昇騰新一代開發(fā)者套件 Atlas 200I DK的一次“學(xué)以致用”。

航空發(fā)動機(jī)是研發(fā)制造難度極大的現(xiàn)代工業(yè)造物，被稱為“工業(yè)皇冠上的明珠”。而發(fā)動機(jī)運(yùn)行在極端環(huán)境，約有40%的飛行事故是由于發(fā)動機(jī)結(jié)構(gòu)故障引起，因此發(fā)動機(jī)的檢修是保障飛機(jī)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重中之重。然而，在針對航空發(fā)動機(jī)缺陷的傳統(tǒng)檢測方法中，無論采用何種檢測技術(shù)，都需要專業(yè)技術(shù)人員通過肉眼判斷缺陷類型位置等信息，缺陷最終的定位和識別主要依賴技術(shù)人員的經(jīng)驗。人工獲取和分析缺陷不僅耗時耗力，還容易受到疲勞、心理因素等影響，發(fā)生漏檢或者誤檢的情況。

針對航空發(fā)動機(jī)缺陷檢測傳統(tǒng)解法的不足，廈門大學(xué)博學(xué)逐夢團(tuán)隊深入研究復(fù)雜場景下航空發(fā)動機(jī)的缺陷特征，結(jié)合空天信息智能研究團(tuán)隊積累的人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新成果，提出了航空發(fā)動機(jī)缺陷檢測的“AI方案”——“南強(qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”。

在“南強(qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”方案中，五位成員充分發(fā)揮各自的專業(yè)知識和技能，重點(diǎn)解決航空裝備缺陷檢測中的五大挑戰(zhàn)：目標(biāo)尺度不均衡、空間分布不均衡、樣本數(shù)量不均衡、類別語義不均衡和優(yōu)化目標(biāo)不均衡。

在數(shù)據(jù)輸入環(huán)節(jié)，對航空發(fā)動機(jī)的缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和圖像增強(qiáng)，是解決發(fā)動機(jī)缺陷檢測中樣本數(shù)量和類別語義挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。謝廷一同學(xué)通過多維數(shù)據(jù)生成、樣本類別平衡、精準(zhǔn)標(biāo)注等方式，為模型提供更多更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，提高了模型的魯棒泛化性。

在模型檢測環(huán)節(jié)，吳佩樹同學(xué)設(shè)計的基于注意力的全局-局部特征融合的多尺度視覺檢測算法緩解了緩解目標(biāo)尺度和空間分布的不均衡挑戰(zhàn)。胡立偉同學(xué)負(fù)責(zé)在Atlas開發(fā)板上模型部署開發(fā)，李新宇同學(xué)負(fù)責(zé)代碼遷移、模型的訓(xùn)練/驗證/測試。通過模型輕量化來解決優(yōu)化目標(biāo)不均衡，航空發(fā)動機(jī)圖像中的缺陷特征識別的精確度和召回率都得到了很大地提升。

最后，通過張雨晴同學(xué)的代碼實現(xiàn)及可視化軟件開發(fā)，發(fā)動機(jī)缺陷得以被定性、定量并定位地呈現(xiàn)出來，且能一鍵輸出智能檢測報告。

在昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺加持下，“相較于傳統(tǒng)的由維修專家進(jìn)行缺陷判定的流程，作品的檢測流程效率提升300%?！?針對航空發(fā)動機(jī)表面缺陷檢測算法進(jìn)行特殊或有針對性的設(shè)計，“南強(qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”有效解決了裂紋、坑洞、腐蝕、缺口、彎曲、材料缺失等近十類航空發(fā)動機(jī)缺陷檢測的準(zhǔn)確性、實時性和魯棒性難題，并拿下昇騰AI創(chuàng)新大賽2023開發(fā)者套件創(chuàng)新賽道金獎。

昇騰數(shù)智強(qiáng)勢賦能，驅(qū)動AI技術(shù)創(chuàng)新

此次昇騰AI創(chuàng)新大賽2023對作品與昇騰開放能力的集成度要求較高?！澳蠌?qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”方案也深度融合了昇思MindSpore AI框架以及昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺對缺陷檢測算法進(jìn)行開發(fā)設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化以及應(yīng)用部署。

該方案的檢測算法采用昇思MindSpore AI框架來編寫實現(xiàn)，算法訓(xùn)練采用了Modelarts的訓(xùn)練集群來進(jìn)行；在模型部署方面，通過昇騰atc轉(zhuǎn)化指令、aipp使能配置、dvpp視頻編解碼能力在Altas 200I DK開發(fā)板上實現(xiàn)了對孔流視頻的高性能推理檢測，并運(yùn)用昇騰AOE自動調(diào)優(yōu)工具以及AMCT模型壓縮工具對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)量化。

獨(dú)有的算子優(yōu)化方案結(jié)合優(yōu)異的產(chǎn)品調(diào)用能力，使得南強(qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”方案實現(xiàn)了模型算子計算圖自動切分，極大降低了計算開銷，從而加速模型的訓(xùn)練和推理過程，達(dá)到了最佳模型訓(xùn)練性能。

盡管最終呈現(xiàn)作品在開發(fā)者套件創(chuàng)新賽道顯得非常亮眼，但用短短幾個月中去適應(yīng)昇騰系列產(chǎn)品，對于此前在實驗室已經(jīng)有過不少項目經(jīng)驗的廈門大學(xué)博學(xué)逐夢團(tuán)隊而言，也是全新的挑戰(zhàn)。

在比賽剛開始的階段，剛剛接觸昇騰系列產(chǎn)品的團(tuán)隊成員其實遇到了不少開發(fā)版遷移、適配的問題 ，在模型部署、推理性能的優(yōu)化時也遇到了性能瓶頸的問題。

“但昇騰社區(qū)以及Gitee昇騰都有技術(shù)專家協(xié)助解決問題，因此這些問題都得到了順利的解決?！痹谔岬匠晒?jīng)驗時，廈門大學(xué)博學(xué)逐夢團(tuán)隊建議開發(fā)者在學(xué)習(xí)昇騰代碼倉資源的同時，也可以關(guān)注昇騰社區(qū)的“昇騰CANN訓(xùn)練營”。該訓(xùn)練營邀請了眾多行業(yè)大咖助力開發(fā)者從0基礎(chǔ)學(xué)習(xí)到AI技術(shù)落地，能更快地幫助廣大開發(fā)者上手昇騰系列產(chǎn)品，并更快地上手開發(fā)項目。

通過這次比賽，廈門大學(xué)博學(xué)逐夢團(tuán)隊透過昇騰的AI能力，進(jìn)一步看到了航空+AI領(lǐng)域的廣闊前景。對他們來說，“金獎”并不是“南強(qiáng)護(hù)航-航空發(fā)動機(jī)智能視覺缺陷檢測”方案的終點(diǎn)，未來，廈門大學(xué)博學(xué)逐夢團(tuán)隊希望能結(jié)合虛實結(jié)合或者遠(yuǎn)程透傳的技術(shù)，構(gòu)建基于數(shù)字孿生和行業(yè)模型的系統(tǒng)，以持續(xù)助力航空業(yè)運(yùn)維智能化升級。

 “具體的運(yùn)用可能還有一段路要走，但人工智能技術(shù)在檢測方面的應(yīng)用肯定是未來的趨勢。“從理論到模型再到實際產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，將學(xué)術(shù)研究成果轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新，本身是一個需要多方協(xié)同的過程。我們很高興看到，借由昇騰AI創(chuàng)新大賽2023的平臺，人工智能技術(shù)的產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新這件事已然變成進(jìn)行時。