点击右上角
微信好友
朋友圈
请使用浏览器分享功能进行分享
长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检”******
(新春走基层)长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检”
中新网杭州2月3日电(张煜欢)3日，在位于杭州的乔司检修车间轮轴检修区，轮轴探伤工吴洁良按下“上料”按键，泛着黄绿光的荧光磁悬液随即从探伤机喷管里倾泻而出，均匀洒落在轮轴表面。经过除锈清洗的火车轮轴锃亮如新，从北到南依次排列在四条股道上。
吴洁良所在的中国铁路上海局集团有限公司杭州北车辆段是长三角地区最大的铁路货车“医院”，负责定期检修铁路货车。其中，对火车车轴进行电磁探伤作业是工作的重要一环。
吴洁良在轮辋上涂打作业标记。 汪晟 摄如果说车轮好比火车的两条腿，那么轮轴探伤工就是给火车双腿看病的“医生”，而“荧光”就是他们探病问诊的重要工具。
“为货车轮轴做检查的荧光磁粉探伤机好比是医院里的‘X光机’，在对轮轴喷淋荧光磁悬液，通电磁化后，可以判断轮轴表面状态。”工长茹凯明说，“倘若轮轴产生裂纹、缺陷，在紫外灯的探照下会形成目视可见的磁痕，我们的职责就是及时找出这些‘伤口’，排除隐患，杜绝车轮‘带病’上路。”
随着磁粉探伤机前后遮光门帘落下，探伤间内瞬间变成了暗室，目之所及荧光闪烁，紫光灯下的黄绿色车轴清晰可见。吴洁良戴上紫外线护目镜，俯身弯腰凑近车轴端部，左手握住粉笔在轴颈上涂打起始标记，右手同步按下车轴转动按钮，静静地观察车轴上的磁化状态。
吴洁良将清洗除锈后的轮轴徒手推进轮轴探伤间。 汪晟 摄“牢记磁痕细对比，勤换视角看仔细，苦练手感摸凹凸，打磨修复防误判……”为提高发现故障的水平，班组总结提炼了磁粉探伤的作业口诀，几道步骤自始至终贯穿在吴洁良的作业过程中。
“车轴作为承载列车的关键部件，在运行过程中承受着多重复杂应力的作用，哪怕是0.1毫米的裂纹也容易酿成断轴事故，因此我们不能放过任何一条蛛丝马迹。”吴洁良说，“而且车轴磁痕通常细如发丝，往往隐藏在最让人忽视的地方，需要手、脑、眼全面调动起来。”
随着今年春运接近尾声，各行各业加快了返岗复工的脚步，全力冲刺新春“开门红”。为保障物流通道的畅通，铁路部门开足马力，加快列车周转效率，强化货车检修力度。近段时间以来，吴洁良在“小黑屋”里常常一待就是3个小时，弯腰下蹲检查上百次，给体力和眼力带来双重考验。
在吴洁良和班组的共同努力下，自农历正月初七以来，杭州北车辆段已累计检查1604条轮轴，实现轮轴“零故障”交验，确保往来货物平安抵达千家万户。
近年来，随着铁路技术装备、铸造工艺的不断提升，故障率也在逐步降低。“故障虽然少了，但始终不能疏忽大意，把好每条轮轴的质量关，是责任更是良心。”吴洁良说。(完)
向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点****** 有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。 AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。 新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者 科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。 一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。 多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。 大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面 AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。 多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。 但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。 另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。 为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。 另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。 最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。 多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点 AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。 在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。 盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。 目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。 真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。 在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。 眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
彩神彩票地图 |
)