FODI损伤识别及增长预测系统
构建集感知、诊断、预测于一体的损伤识别及增长预测系统，实现损伤自动识别、精准定级与科学预测
项目背景
高强度物理实验中，内部元器件因激光冲击易损伤，积累后影响实验准确性，需及时更换。随着运行频次提升，损伤风险加剧，海量试验数据达TB级。传统人工检测效率低、误判率高，无法满足实时精准运维，亟需构建集感知、诊断、预测于一体的损伤识别及增长预测系统，实现损伤自动识别、精准定级与科学预测，全面提升装置运维水平。
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项目挑战
- 实验现场噪声干扰复杂
要求进行图像处理提高图像质量
- 损伤定级标准需兼顾
需实现客观算法评分与领域专家经验的混合决策机制
- 异构模型集成难度大
需集成三类异构模型，实现毫秒级协同推理与统一管理
- 模型评估要求高
需对模型进行全方位评估，确保算法稳定可靠
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解决方案
- 图像预处理算法
融合专家经验的多种图像预处理算法，抑制噪声并精确提取损伤特征
- 模型训练算法
采用融合专家经验的模型训练算法，实现主客观协同校准
- 轻量化推理引擎
设计轻量化推理引擎与统一管理架构，确保毫秒级协同推理与资源优化
- 多维指标评估体系
建立多维指标评估体系与可视化看板，辅助运维决策与模型迭代
项目成果（数字量化表述）
90%+
损伤识别模型精准度
40个
交付可视化训练节点
48条
光路图像并行推理
<1秒
单张图像推理响应时间
项目架构
采用云原生分布式架构，实现组件全容器化部署与自动化调度；通过负载均衡与智能网关分发请求至应用服务器集群，结合对象存储与分布式缓存提升数据性能；多副本部署与故障自愈机制确保单点故障不影响整体服务可用性。
核心能力
通过统一数据采集与处理、可视化建模、全生命周期管理及云原生智能分析，实现数据可追溯一致、模型快速构建与高效协作，并支持趋势预测等多种功能，提升损伤预测准确性与开发效率。
