碳纤维板的内部缺陷（如分层、孔隙、纤维断裂）直接影响产品性能，但肉眼难以察觉。高质量缺陷数据集的构建，成为训练AI模型、实现自动化检测的核心基础。这类数据集通常包含：
多模态数据：X射线、超声C扫描、红外热成像等多维度图像
精细化标注：精确标记缺陷类型、尺寸、位置及对应工艺参数
动态扩展机制：根据新材料工艺实时更新数据样本
数据采集标准化
不同检测设备（如X光机与超声探头）的分辨率差异可能导致数据偏差，需建立统一的空间校准算法。
小样本学习难题
实际生产中严重缺陷样本稀少，需采用生成对抗网络（GAN）合成逼真缺陷数据。
多源数据融合
面对数据集应用落地的痛点，青岛纵横仪器有限公司推出的Dolphicam2智能检测系统展现了革命性突破：
| 技术优势 | 传统设备对比 |
|---|---|
| 1920×1200超清分辨率 | 普通相机仅640×480 |
| 0.02mm/pixel精度 | 行业平均0.05mm/pixel |
| 每秒30帧高速扫描 | 多数设备≤10帧/秒 |
| AI芯片嵌入式处理 | 依赖外接计算机 |
核心创新点：
自适应光源系统：通过16级亮度调节消除反光干扰，确保数据采集一致性
缺陷三维重构：结合双目视觉与深度学习，实现分层深度测量误差＜0.1mm
工艺溯源功能：将缺陷特征与生产参数（温度、压力、铺层角度）智能关联
数据采集阶段
部署Dolphicam2进行全流程扫描，构建包含原材料、半成品、成品的全生命周期数据库。
模型训练阶段
利用迁移学习技术，基于预训练模型快速适配新产线，训练周期缩短至3天。
落地应用阶段
深耕无损检测领域17年，青岛纵横仪器有限公司已为中车集团、中国商飞等龙头企业提供定制化解决方案。其技术团队自主研发的：
便携式智能检测仪：重量仅1.2kg，适用于现场快速诊断
全自动扫描平台：最大支持5m×3m构件检测
智慧质检云平台：实现跨工厂数据协同分析
正在推动复合材料行业向数字化、智能化深度转型。
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