第147章 靠實力說話

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  第147章 靠實力說話

  池宏的電腦前,實時顯示著攝像頭捕捉的畫面1—

  一個形狀複雜的金屬零件,正被簡易機械臂小心翼翼地抓取、移動。

  他的眼睛布滿血絲,但眼神卻異常專注,甚至帶著一絲壓抑的興奮。

  「成了!」

  池宏猛地一拍桌子,聲音在寂靜的房間裡顯得格外響亮。

  屏幕上,代表識別成功的綠色方框穩穩地鎖定著零件,機械臂流暢地將其放入正確的料槽。

  這是階段性的勝利!

  經過無數個日夜的調試、修改、推翻重來,池宏結合前世知識設計的方案,終於克服了重重困難,在小範圍的測試中,取得了遠超實驗室現有傳統方案的成果!

  他興奮地站起身,繞著實驗台走了兩圈,拳頭緊握。

  這套系統,雖然還很簡陋,雖然識別穩定性還沒達到他理想的95%以上,雖然速度還可以更快,雖然魯棒性還需要進一步驗證————

  但它證明了方向是對的!

  【可行性監測儀:成功率81%】

  然而,這份興奮很快被冰冷的現實澆滅。

  那塊自購的GeForceFX5950Ultra顯卡,風扇正發出不堪重負的嘶鳴。

  訓練稍微複雜點的模型,它就熱得燙手,隨時可能罷工。

  那台高解析度相機,在捕捉高速運動或強反光物體時,成像質量會急劇下降O

  簡易機械臂的伺服電機精度有限,抓取動作偶爾會出現微小的抖動。

  最關鍵的是算力!

  他租用的伺服器,跑一個中等規模的模型訓練就需要十幾個小時,嚴重拖慢了疊代速度。

  設備受限!

  這些,都需要錢,需要大量的錢!

  而且有些設備,在2004年本身就屬於稀缺資源,有錢也未必能立刻買到頂級的。

  池宏坐回椅子,長長地吐出一口濁氣。

  他揉了揉發脹的太陽穴,看著屏幕上那85%的識別率,心中五味雜陳。

  他知道,這個成績,放在當前的工業視覺領域,已經足以讓很多人大跌眼鏡O

  他知道,這比張濤團隊那些還在60%左右掙扎的傳統方案,強了不止一個檔次。

  但————這還不夠!遠遠不夠!

  他想要的是前世那種近乎完美的穩定性和效率!

  他想看到的是系統在各種極端工況下都能遊刃有餘的表現!

  他想實現的是真正的工業級智能分揀!

  可現在他所面臨的,是那份深入骨髓的孤軍奮戰感。

  沒有人分享他取得進展的喜悅,也沒有人理解他遭遇瓶頸的焦灼。

  他的成果,無人問津。他的困難,無人援手。

  還好俞清妍偶爾會通過郵件或電話,冷靜地討論算法細節;還好宋婉瑤和沈韻詩的鼓勵,讓他有了前進的信心。

  他握緊了拳頭,指甲深深陷入掌心。

  「設備————時·————支持————」

  「沒關係————」

  「事物發展的道路是曲折的,但前途————一定是光明的。」

  CIMS中心實驗室,氣氛凝重。

  屈炎風院士坐在會議桌主位,眉頭緊鎖。

  一份緊急項目需求函攤在桌上,來自一家重要的軍工配套企業。

  對方急需一套能在零件種類多、形狀相似、存在遮擋和反光干擾的複雜工況下,實現高精度、高魯棒性零件自動分揀的系統,交貨期極短,要求苛刻到近乎苛刻。

  張濤站在投影儀前,額頭滲出細密的汗珠。

  他剛剛匯報完實驗室現有技術方案的改進嘗試,但結果令人沮喪:

  面對企業提供的、包含多種微小差異的異形件、反光金屬件、部分遮擋件的測試樣本,識別率勉強達到70%。

  速度慢如蝸牛,且對光照變化極其敏感。

  這距離企業要求的95%以上識別率、高速穩定分揀的目標,相差甚遠。


  「屈老師,這————這難度確實太大了。我們現有的技術路徑,短時間內————

  很難有質的突破。」

  張濤的聲音帶著一絲不易察覺的顫抖,他引以為傲的「穩健」方案,此刻顯得如此蒼白無力。

  研究生們面面相覷,無人敢言。

  屈院士的臉色愈發陰沉,時間緊迫,壓力如山。

  機會,稍縱即逝。

  一個平靜而堅定的聲音打破了沉默:「屈老師,我想試試。」

  所有人的目光瞬間聚焦在角落裡的池宏身上。

  池宏站起身,目光直視屈院士:「我的多層級特徵學習視覺分揀系統」原型機,已經完成了初步驗證。」

  「針對類似的複雜零件分揀場景,我們在小範圍測試中取得了突破性進展。」

  「如果給我48小時進行針對性調試和系統集成,我有信心滿足客戶的核心需求。」

  嘩——!

  會議室里響起一片壓抑的驚呼和議論聲。

  「他是誰?那個大一新生?」

  「48小時?張博都搞不定,他行?」

  「他那套「野路子」能上真戰場?」

  張濤的臉色瞬間變得鐵青!

  他猛地轉頭看向池宏,眼中充滿了難以置信和憤怒!

  「池宏同學!」張濤的聲音陡然拔高,帶著強烈的質疑和警告。

  「現在不是逞強的時候!這是關係到實驗室聲譽和重大合作的關鍵項目!你的系統,未經充分驗證,風險極高!一旦失敗,後果不堪設想!」

  他語速飛快,拋出反對理由:「第一,你的方案理論基礎尚不完善,工程化程度低,穩定性存疑!貿然用於實戰,極可能搞砸項目,損害實驗室聲譽!」

  「第二,實驗室資源緊張!時間、設備、人員都有限!應該集中力量攻堅現有方案的優化,而不是分散精力去賭一個高風險的新方向!」

  「第三,你作為本科生,缺乏大型項目經驗!不應承擔如此重任!這不僅是技術問題,更是責任擔當問題!」

  他最後看向屈院士,語氣「懇切」:「屈老師,請您慎重!池宏同學的熱情值得肯定,但項目交付需要的是穩健可靠!不能拿實驗室的信譽冒險啊!」

  屈院士的目光在張濤和池宏之間來回掃視。

  張濤的反對理由看似充分,但那份極力壓制池宏的意圖,他豈能看不出來?

  而池宏————這個年輕人眼中那份自信和決絕————

  「這眼神————真像當年的自己啊!」屈院士心中一動。

  「爭論無益。」他一錘定音,「實踐是檢驗真理的唯一標準。」

  他看向助理:「立刻聯繫企業,請他們提供最具代表性的高難度測試樣本,越多越好!」

  他轉向張濤和池宏,目光如炬:「張濤,池宏,給你們48小時準備!」

  「就在這間實驗室的標準分揀台上,用企業提供的同一批測試零件,進行盲測!」

  「評判標準:在不同光照、背景干擾下的分揀速度、準確率、魯棒性!」

  「勝者,負責此項目!」

  「敗者,無條件配合!」

  「有沒有問題?」

  「沒有!」池宏回答得斬釘截鐵。

  「————」張濤臉色變幻,最終咬牙道:「————沒有!」

  48小時後,實驗室分揀台前。

  氣氛緊張得如同凝固。

  屈院士、企業代表、實驗室全體成員悉數到場。分揀台上,擺放著企業提供的、令人眼花繚亂的複雜零件樣本一—

  微小差異的齒輪組、反光強烈的金屬墊片、形狀扭曲的異形件、甚至故意粘連在一起的組合件。

  第一回合:張濤團隊。

  張濤親自坐鎮指揮,團隊核心成員李師兄操作。

  他們使用的是經過最後48小時極限優化的「傳統方案」

  基於高精度模板庫匹配和雷射測距輔助定位。

  開始!機械臂啟動,相機掃描第一個零件:一個反光金屬墊片。

  屏幕上,識別框閃爍不定,模板匹配失敗!

  雷射測距數據受反光干擾,定位飄忽!李師兄額頭冒汗,手動調整參數,重新掃描————

  耗時近1分鐘,才勉強抓取成功,放入料槽。

  第二個零件:兩個粘連的小齒輪—

  識別錯誤!系統將其識別為一個整體零件,抓取失敗!

  第三個零件:異形件—

  形狀複雜,模板庫中沒有完全匹配項,識別率低下,反覆嘗試————

  屈院士示意拉上部分窗簾,面對光照變化,系統更是直接罷工,誤檢率飆升!

  分揀過程磕磕絆絆,耗時漫長,平均每件耗時>1分鐘,準確率勉強達到65%,面對干擾束手無策。

  現場氣氛壓抑,企業代表眉頭緊鎖,不斷搖頭。

  張濤臉色慘白,拳頭緊握,指甲幾乎嵌進肉里。

  第二回合:池宏一個人上場。

  池宏將系統接入標準分揀台。

  核心設備那塊自購的高端顯卡、高解析度相機、自適應光源控制器,在眾目睽睽下亮出,引來一陣低語。

  開始!系統啟動,屏幕亮起。

  與張濤團隊複雜的操作界面不同,池宏的界面異常簡潔,只有一個實時視頻流和幾個關鍵指標窗口。機械臂流暢啟動!

  屏幕上,零件圖像瞬間被解析!

  基於池宏結合前世知識設計的CNN架構,強大的特徵提取能力瞬間展現!

  無論反光金屬墊片、粘連齒輪、還是複雜異形件,屏幕上瞬間彈出精準的識別框和分類標籤!

  速度快到肉眼幾乎無法捕捉!

  識別率:100%!

  控制程序無縫銜接!機械臂動作精準、迅捷、毫無遲滯!

  自適應光源系統根據零件材質和背景自動調整光照,完美解決反光和陰影問題!

  數據預處理流水線高效運轉,利用FPGA實現的加速模塊功不可沒!

  零件如同流水般被識別、抓取、分類!平均每件耗時<10秒!速度是張濤團隊的6倍以上!

  整個過程行雲流水,充滿一種近乎藝術的技術美感!

  屈院士示意將實驗室燈光調至昏暗。

  池宏的系統識別框依舊穩定鎖定目標!速度稍降,但準確率不變!

  企業代表故意在零件下放置雜亂背景。

  系統輕鬆過濾干擾,精準識別目標零件!

  分揀結束!標準分揀台上,各類零件被精準地分揀到不同的料槽中,分類清晰,無一錯漏!

  準確率100%!

  與張濤團隊分揀台上混亂、緩慢的景象形成天壤之別!

  實驗室里鴉雀無聲!

  所有人都被眼前這碾壓性的技術差距震撼得說不出話來!

  池宏站在分揀台旁,臉上沒有狂喜。

  只有一種工程師完成挑戰後的滿足感,一種如釋重負的平靜。

  他看了一眼失魂落魄的張濤,感慨道:

  技術,終究要靠實力說話。

  在張濤團隊還在用人工定義來匹配時,池宏的系統已能夠自主分辨了。

  這套技術在二十年後,被叫做一基於深度神經網絡的機器學習。

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