2026年8月5日上午，上海市专业技术人才知识更新工程2026年度“AI驱动的工业智能检测技术”急需紧缺人才培训在浦东新区举行开班。应上海市浦东新区工程师协会邀请，同济大学电子与信息工程学院公共安全系统工程团队负责人长聘副教授、博士生导师赵荣泳作题为“AI赋能航空装备制造过程检测——面向6大典型场景的智能检测工程实践”的专题培训报告。来自智能制造、集成电路、高端装备、汽车零部件等领域的高级技术人员参加培训和研讨。

报告紧扣航空装备制造行业企业对AI赋能高可靠、高节拍、可追溯、闭环迭代的质量管控新需求，从数据、算法、算力与工程协同出发，分析了产品微小缺陷、复杂曲面反光、复合材料内部损伤、缺陷样本稀缺等工业检测难题，阐释人工智能由“辅助判读”走向“在线检测、闭环管控和持续迭代”的实施逻辑。

   

赵荣泳作“AI赋能航空装备制造过程检测”专题报告

围绕航空制造全链路关键工序，赵荣泳以航空发动机叶片表面缺陷、航空紧固件装配质量、复合材料内部分层与孔隙、航空线缆与连接器缺陷、航空精密零部件尺寸测量、航空焊接与结构件X射线检测六类典型场景为主线，逐一从技术需求、方案架构、原理解析、实现路径、效果呈现和投入成本等六个维度展开深入浅出的讲解，使抽象算法与具体工艺、设备和质量指标形成清晰对应。

 

                           

赵荣泳讲解复合材料内部分层和孔隙智能检测案例

在工程实现层面，报告系统梳理了“需求分解—数据采集—数据增广—模型训练—离线验证—部署集成—小批量验证—量产运行—持续迭代”的通用路径，并结合自监督学习、语义分割、异常检测、多模态融合、三维点云与可解释人工智能等方法，重点说明小样本条件下的数据治理、模型验证、MES/QMS集成以及MLOps闭环建设。报告强调，航空装备智能检测不仅要追求识别精度，更要兼顾漏检风险、生产节拍、系统可用率、适航合规与长期追溯。

结合团队在民用飞机数字化转型领域的实践，赵荣泳进一步介绍了智能车间施工风险管控、跨厂区PPE智能监控、局部灾害天气预警、飞机停机坪应急管理数字人、危险气体排放智能预警等关键技术的场景应用，展示大语言模型与视觉模型在安全、质量、环保和应急场景中的协同价值。针对人工智能人才能力培养，他还以机器人行为安全监控实训为例，讲解从LabelMe关键点标注、YOLO Pose数据转换与模型训练，到摔倒、越界、伤人等异常行为识别的完整链路，帮助学员理解可复用的AI工程方法。

报告内容兼具前沿性、系统性与实践性。交流中，学员围绕工业现场数据质量、缺陷样本不平衡、模型泛化、系统部署和生产线适配等问题进行深入探讨，进一步深化了对人工智能赋能工业检测的认识。

 

                           

市紧缺人才培训班学员认真聆听和做笔记

本次专题培训将航空装备检测需求与人工智能技术路径紧密结合，为参训专业技术人员提供了从场景识别、方案设计到工程落地的系统参考。通过案例讲解、方法提炼与现场交流，培训进一步拓展了学员运用人工智能解决复杂制造检测问题的思路，也为推动“AI赋能千行百业”复合型急需紧缺人才培养、促进工业智能检测技术在更多场景中落地提供了技术引领。

同济大学公共安全系统工程团队

2026年8月5日