编者按：为主动融入长江经济带、国家生态文明试验区等国家重大战略，积极服务省委加快打造“三大高地”、实施“五大战略”，更好助力九江市高质量发展，学校制定实施《九江学院服务九江经济社会发展三年行动计划（2024—2026年）》（服务九江经济社会发展20条），大力推进以科技服务领军团为引领的“十百千”社会服务工作体系，探索“科技团+县区”服务模式，推动“企业出题、高校解题”走深走实。今日，推出“服务九江高质量发展·典型案例④”“算”出来的家电新质生产力。

一台空调每8秒下线，接线是否正确、端子是否拧紧，却长期需要依靠人工逐台检查。面对高速生产线与传统人工质检之间的不匹配，九江学院计算机与大数据科学学院胡广义博士团队走进九江TCL空调器有限公司生产一线，运用人工智能和计算机视觉技术，研发空调外机接线端子视觉检测系统，让机器代替“人眼”完成关键环节检测。

目前，该系统线序检测准确率达到99%，端子紧固检测准确率超过95%，有效提高了检测效率和稳定性，为企业生产线智能化改造提供了技术支撑。

企业出题：高速产线如何实现精准质检

九江TCL空调器有限公司拥有自动化空调整机生产线，生产节拍达到每8秒下线一台空调。生产速度不断提升，对质量检测的效率和精度也提出了更高要求。

在空调外机装配过程中，接线端子线序是否正确、端子是否紧固，直接关系产品质量和使用安全。过去，这两个环节主要依靠人工检查。随着生产节拍加快、产品型号增多，人工检测容易受人员疲劳、操作经验和现场环境等因素影响，存在检测效率不高、结果稳定性不足等问题。

如何让高速生产线既“跑得快”，又“检得准”，成为企业推进智能化改造过程中需要解决的现实问题。

图一 课题组深入一线生产车间

破题之举：以“算法”为核心的技术攻坚路线

针对企业需求，九江学院计算机与大数据科学学院与九江TCL建立定点结对服务机制，组建由胡广义博士牵头，王广兴、刘妍等教师参与的技术团队，围绕空调生产线智能视觉检测开展联合攻关。

2025年初，团队多次进入企业生产车间，跟随生产流程逐环节调研，重点分析接线端子线序错接、端子紧固不到位等问题，并采集不同产品型号、不同光照条件和不同生产状态下的现场图像，最终确定采用工业相机与人工智能目标检测算法相结合的技术方案。

“企业生产现场存在的问题，就是科研攻关要解决的课题。”胡广义说。

从实验室算法到生产线应用，不能简单“照搬”。生产现场光线变化、零部件位置差异、线束相互遮挡等因素，都可能影响系统判断。为此，团队成员多次往返学校和企业，在生产线上持续开展图像采集、数据标注、模型训练、参数调整和现场测试。

团队累计采集数万张空调外机接线端子图像，并根据真实生产环境不断优化算法，使系统能够自动识别线序是否正确、端子是否紧固。一旦发现异常，系统即可及时作出提示，帮助生产人员快速处理。

图二 与企业研发工程师讨论技改方案

图三 课题组成员现场采集图片并测试检测算法效果

成果落地：两个关键环节实现智能检测

经过持续攻关，团队研发的空调外机接线端子视觉检测系统实现了两项核心功能：

一是自动识别不同颜色线束的排列顺序，判断是否存在错接、漏接问题，检测准确率达到99%；二是识别接线端子的紧固状态，判断是否存在紧固不到位问题，检测准确率超过95%。

与人工检查相比，视觉检测系统能够持续稳定运行，检测标准更加统一，并能够适应生产线连续作业需求，有效降低人员疲劳等因素对检测结果的影响。

项目成果通过九江TCL相关部门审核，为企业关键质检工位由人工检测向智能检测转变提供了技术条件，也为后续推进更多生产环节的智能化改造打下基础。

完成接线端子视觉检测系统研发，只是校企合作的第一步。在单个工位应用的基础上，校企双方正围绕家电生产过程中的共性检测需求，进一步研究多种零部件混合识别、复杂环境图像处理和高速实时检测等技术，推动视觉检测由固定工位向更多生产场景拓展。双方计划逐步构建覆盖更多生产环节的智能视觉检测方案，提升系统对不同产品型号、不同工位环境的适应能力，为空调生产全过程质量检测提供更加系统的技术支持。相关技术成熟后，还可为九江及周边中小家电制造企业开展生产线数字化、智能化改造提供参考。

图四 课题组开发的空调外机接线端子视觉检测系统

校企协同：技术成果反哺人才培养

服务企业不仅要解决眼前的技术难题，还要帮助企业提升持续创新能力。

在项目实施过程中，团队协助企业开展新产品研发和知识产权布局，推动高校科研人员与企业技术人员协同攻关。同时，依托项目建设，帮助企业培养熟悉人工智能视觉检测技术的研发人员，增强企业自主开展技术改造的能力。

学校还将企业真实生产案例和项目实践经验融入计算机视觉、工业视觉系统集成等课程教学，引导学生围绕企业生产中的实际问题开展学习和实践。企业工程师走进课堂讲授生产技术，高校教师深入企业参与技术改造，推动课堂教学、科研攻关与企业生产有机衔接。

从人工逐台检查到机器自动识别，从解决一个工位的检测难题到探索覆盖多个生产场景的智能质检方案，九江学院科研团队以企业实际需求为导向，把算法写进生产线，把科研成果转化为企业提质增效的现实动力，为九江家电制造业数字化、智能化发展贡献高校力量。

计算机与大数据科学学院 科研处供稿

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