7月27日，浙大宁波理工学院信息科学与工程学院“智控初探爬壁检测机器人实践团”在指导教师徐鸣博士带领下，赴宁波特种设备检验研究院开展技术调研。团队围绕港口大型起重设备智能检测，听取项目介绍，开展技术交流，参观实验室及特种设备缺陷样本，进一步了解行业实际需求，推动课堂学习、科研实践与工程应用相衔接。

聚焦港口大型设备安全检测需求

在研究院会议室，实践团围绕港口壁爬检测机器人的应用背景和技术路线作汇报。项目汇报材料显示，宁波舟山港大型装卸设备数量多、服役周期长，相关设备长期处于高盐、高湿环境，可能面临锈蚀、焊缝开裂、漆皮剥落、螺栓松动等结构性问题。传统高空检测较多依赖脚手架、登高车和人工目测，在作业安全、检测效率和覆盖范围等方面面临一定挑战。

针对上述需求，团队重点介绍了轻量化智能检测型壁爬机器人方案。项目将机器人定位于钢结构快速巡检与缺陷识别，整机约为5至10公斤级，计划搭载工业相机、超声测厚传感器和惯性测量单元（IMU）等设备，开展钢结构表面信息采集、缺陷识别和状态评估。与主要面向喷砂、打磨、喷漆等重载作业的机器人相比，轻量化方案更加注重移动灵活性、能耗控制和检测效率，体现了团队面向具体应用场景进行技术取舍的思路。

围绕关键技术问题开展交流

技术交流环节，双方围绕机器人应用场景、负载能力、缺陷识别和自主运行等问题展开讨论。针对裂纹等严重缺陷样本数量少、标注成本高的问题，团队介绍了公开数据集预训练与小样本扩增相结合的思路：一方面引入桥梁、建筑钢结构等领域的公开裂纹数据集，另一方面结合生成式对抗网络（GAN）和图像增强方法扩充缺陷样本，以提升模型对罕见缺陷的识别能力和泛化能力。

针对机器人自主化运行问题，团队介绍，目前项目主要采用半自动与人工遥控辅助模式。由于港口起重设备钢结构形态复杂，存在角钢、立柱、焊缝和螺栓等多种障碍，全自主无轨路径规划仍具有较高难度。现阶段，机器人由人员控制大体方向，并自主完成局部平稳爬行、贴紧和检测数据采集，兼顾了复杂环境下的作业安全与检测需求。

交流中，团队还梳理了下一步需要重点突破的方向，包括复杂结构条件下的越障能力，以及高盐雾、强风和金属电磁干扰环境中的通信与运行稳定性。这些问题既关系到机器人机械结构设计，也对传感器配置、控制算法和系统可靠性提出了更高要求。

走进实验室认识典型缺陷样本

交流结束后，吴部长带领实践团前往四楼实验室参观。沿着研究院走廊和展厅，团队了解了特种设备分类、检验相关业务、科研项目和技术成果等内容，并通过现场展板和科研成果展示，进一步认识特种设备检验机构的相关工作。

在缺陷样本展示区，团队近距离观察了腐蚀、裂纹、断裂、穿孔和壁厚减薄等典型失效样本。展柜中的锈蚀钢板、开裂管件和失效构件，与配套的检测数据、显微图像和失效分析报告相互印证，使汇报中涉及的缺陷识别、剩余壁厚评估等技术问题获得了更加直观的工程参照。通过观察真实样本，团队进一步认识到，智能检测机器人不仅需要完成表面巡检，还要与后续的无损检测、样本分析和安全评估等环节有效衔接。

实验室内还展示了显微维氏硬度计、金相切割机、光谱仪及多种检测、标定装置，呈现出从缺陷发现、样本制备到失效分析的技术链条。相关设备和样本为团队理解行业检测流程、完善项目技术路线提供了重要参考。

在行业一线校准科研方向

此次调研既是一次技术交流，也是一次面向工程现场的科研实践。通过听取讲解、参与答疑和观察真实检测设备与缺陷样本，团队进一步认识到，机器人研发必须从实际设备结构、典型缺陷类型和检验流程出发，统筹考虑移动机构、传感器配置、数据采集和算法训练等环节，提升研究方案与行业需求的匹配度。

后续，团队将围绕复杂结构越障、小样本缺陷识别和复杂环境下的系统稳定性等方向继续完善方案，推动专业学习、科研训练与地方产业需求更好衔接，为港口大型装备智能检测提供更加灵活、可靠的技术思路。