实验室反复试错攻坚克难，一次次失败打磨出独创核心技术

有了研发的念头，真正动手之后才发现，研发路上处处都是阻碍。

宜宾职业技术学院“驭流安航” 团队的成员们完成第一代样机之后，测试结果并不理想。罐口识别经常出错，定位偏差大，一旦光线环境发生变化，设备就识别失效，完全达不到工厂现场使用的标准。

最开始团队也尝试调研激光雷达技术路线，算完整套设备的综合成本之后发现，如果落地投产，高昂的费用会让大部分企业望而却步，违背了团队做高性价比装备的初心，只能放弃这条路线，转向轻量化 Yolov11 算法方向开展研究。

最棘手的就是算法训练样本不足。没有现成素材，全部依靠同学们实地拍摄、手动标注。没课的下午、晚自习，工作室总是坐满埋头干活的同学。对着一张张从厂区拍回来的照片，手动框选出各式各样的罐口。经常因为标注出错，直接导致模型训练效果崩盘，只能全部推翻重新标注。好几次通宵跑模型训练，等到天亮，得到的结果依旧达不到预期，大家难免情绪低落，短暂调整状态之后，在负责人肖仁杰的带领下又重新排查参数、优化网络架构。就这样一点点打磨，搭建起独创的灌口识别动态模型库，做到 0.5 秒完成识别，识别精度达到 97%，还可以导入现场新拍摄的素材动态更新模型。

解决识别难题之后，新的困难接踵而至。摄像头只能采集平面图像，怎么换算出罐口真实的三维空间位置，让机械臂读懂坐标信号，成为下一道难关。书本的标定教程看着简单，实操却屡屡碰壁。实验室调试一切正常，只要稍微挪动摄像头，计算出来的位置就彻底偏移。同学们反复摆弄标定板、修改代码、推演计算公式，不停调试参数矩阵，打磨出独创的储运罐车灌口标定软件，终于把中心定位误差控制在 ±1 毫米。

还有行业长久存在的物料滴漏痛点。装卸结束之后管口残留介质滴落，既造成原料损耗，也埋下安全隐患。团队使用 CAD 开展建模与仿真，仿真模拟一切顺利，可做出实物样机后，密封组件却会卡住装卸臂，干扰机械运动。大家反复修改结构尺寸，调整气囊、气动组件布局，迭代多个版本，最终研发出独创的随动密封收集装置。

那段时间，工作室常常忙碌到临近宿舍熄灯。程序报错、样机装配故障、仿真模拟失败，都是家常便饭。同学们同步推进知识产权梳理、第三方权威检测，一步一步，把脑海中的构想，变成可以投入实地测试的实体设备。