核电仪控机柜是核电站的“神经中枢”。针对装配耗时长、人工质检效率低、有线通信灵活性差等痛点，本项目构建了覆盖“装配—测试—质检”全生命周期的智能化解决方案。团队研发了基于小样本AI视觉的表面划痕检测系统，通过数据增强与迁移学习实现高精度质检；设计了基于5G与ROS2的机器人协同测试系统；并开发了多模态感知引导的机械臂柔性装配技术，实现机柜模块自动识别与精准插拔。相关成果可直接服务于核电仪控机柜的智能制造产线。

1、机柜智能化质检：通过标准数据增强实现对于小样本数据的扩充，引入迁移学习和坐标注意力机制，训练并选出最优模型，独立训练集完成模型验证，并实现测试软件开发；

2、基于5G高效控制机械臂完成通信测试系统硬件平台搭建,基于ROS2系统，完成通信节点设计，并在上位机建立交互平台,给出标准通信测试流程;

3、实现装配自动化：开发适用于装配的机器识别方法，集成一套六轴机械臂目标测算和路径规划系统，最终实现机柜模块插拔。

本项目围绕核电仪控机柜智能制造，形成三项核心成果：一是开发机柜表面划痕AI检测软件，基于YOLOv8n与迁移学习实现小样本高精度质检，单张推理10–15ms；二是搭建5G通信测试平台，上位机通过5G网络低延时控制机械臂，平均通信延迟70ms；三是集成多模态视觉与六轴机械臂，完成机柜模块的自动识别、定位与插拔，定位并夹取成功率达74%。三项成果覆盖质检、通信与装配环节，具备直接产线部署价值。