工业智能实验室主要研究人工智能与工业的融合发展。在工业的设计、生产、管理、服务各环节，将人工智能技术与工业场景、机理、知识结合，研究模仿人类感知、分析、决策等能力的技术、方法及应用，实现设计高效协同、生产智能决策、资源优化配置、服务模式创新，帮助工业企业降低生产成本、提高生产效率、改进生产过程、提升产品质量。

2018年实验室与IBM公司合作，研发了针对成品拉链缺陷检测的工业视觉产品，并应用于实际拉链生产线。2019年与南京认知物联网研究院合作成立了校级联合研发中心，共同推进工业智能算法和软件的落地应用。实验室现有层次化工业视觉算法模型、工业视觉智能平台、工业算法模型管理平台、工业算法模型工厂等软件和算法成果，已落地应用于300多条工业产线的产品缺陷检测和生产过程监控中。

科研成果

工业视觉智能平台 实现缺陷检测、定位测量、模式识别的自动化。（Industrial vision intelligent platform）

内容：工业视觉是机器视觉在工业领域的应用，在传统AOI的基础上，采用深度学习算法实现复杂产品的缺陷检测、精密定位与测量以及生产环境的模式识别。实验室研发了工业视觉智能平台，包括云边端协同调度、算法模型运行支撑、统一监控、算法模型库等功能。支持端侧感知、边缘计算、云上管理，模型的服务化、编排和动态调度，并可基于预置模型自定义扩充。

层次化工业视觉模型 提升复杂产品缺陷检测的准确率。（Hierarchical industrial vision model）

内容：复杂产品由多个材质、颜色、大小不一的部件组成，而部件还可能包含更多的子部件，单一算法模型往往只能检测其中部分缺陷。实验室研发了层次化的工业视觉算法模型，在分层识别产品各部件的基础上，根据工单信息动态调度对应部件的检测算法，通过多个动态组合的小模型在不同尺度来实现视觉检测，极大地提升了复杂产品检测的准确率。

工业算法模型管理平台 实现算法模型的标准化、服务化和容器化。（Industrial algorithm model management platform）

内容：工业应用中使用的算法模型众多，由不同厂商采用不同框架、不同网络结构开发，所需的运行环境、接口调用方式各不相同。实验室研发了工业算法模型管理平台，对开发的模型提供统一一致的输入输出接口实现模型的标准化，将模型调用方式服务化，并在容器化后存入镜像仓库。使用时只需从镜像仓库拉取镜像以容器方式运行、采用Web方式按标准接口调用。

工业算法模型工厂 实现数据准备和模型开发的便捷化和高效化。（Industrial algorithm model factory）

内容：现有工业智能场景中，采集的图片数据散落在各分公司的车间，模型训练也是各自为战，缺乏统一管理。实验室研发了工业算法模型工厂，以项目的方式集中管理各应用的数据和算法模型。在数据准备阶段，由分布式数据管理中心统一管理各类图片；在数据标注阶段，基于分布式标注中心分包标注任务；在设计开发阶段，通过模型训练中心设计、训练算法模型。