近日，由南通市产品质量监督检验所牵头承担、南通大学协同合作的国家市场监督管理总局科技项目——《基于小样本红外电机图像的智能故障诊断技术研究》项目启动会顺利召开。会议采用现场会议的形式，围绕项目研究目标、技术路线及创新性展开深入研讨，标志着这一国家级科研项目正式进入实施阶段。

该项目依托在建的国家电动机产品质量检验检测中心（江苏），针对我国在役电机故障诊断需求，以及传统红外热成像检测技术存在的图像数据信噪比低、数据集样本少、多故障分类难等问题，创新融合小样本学习技术与深度学习多目标图像分割算法，并通过模型剪枝优化网络结构，减少分割模型对计算资源和时间的需求，实现低信噪比红外图像中电机异常温区分割与故障诊断的精确性、高效性和快速性，对有效降低潜在风险，防止事故发生，减少传统人工诊断方法中的安全隐患，提高检测效率具有重要的研究价值和意义。

会议上，项目负责人就项目的研究背景、技术方案、预期成果及实施计划等内容进行了详细且系统的汇报。本次项目启动会以“聚焦技术落地、压实责任链条”为导向，围绕技术路线优化、任务分工、阶段性目标落地等展开务实讨论，明确后续重点工作：锚定技术攻坚方向，优化研究路径；细化任务分工，压实责任节点；建立协同机制，保障执行效率。

本次启动会通过目标聚焦、责任落地、机制创新，为项目高效实施奠定了坚实基础。研究团队将以“务实创新、协同共进”为基调，严格按照任务清单与时间节点推进工作，力争在电机智能故障诊断领域形成具有自主知识产权的核心技术，为国家电动机产品质量检验检测中心建设提供关键技术支撑，助力我国电机行业实现“检测智能化、安全精准化”的高质量发展目标。