2024年下半年，山东交通学院机械专业研究生张荣楠踏入注塑件生产车间，开启为期一年的专业实践。这不仅是一次课堂知识的验证，更成为他发现问题、解决问题的创新起点。 在生产一线的实践中，张荣楠敏锐地捕捉到了产业痛点。在质检岗位上，他发现人工检测存在严重缺陷：误检率高达15%，漏检率达8%，不仅效率低下，还直接影响产品质量。同时，原料干燥上料装置也存在效率不高、易污染等问题。这些看似微小的生产环节，却包含着巨大的改进空间。 面对这些挑战，张荣楠没有止步于发现问题。他结合《机械设计》《工程材料》等课程所学，利用课余时间设计了新型注塑件干燥上料装置，通过SolidWorks反复建模优化，最终获得导师认可并申请了发明专利。这次经历让他深刻体会到理论知识可以转化为实实在在的创新成果。 更大的挑战随之而来。为了从根本上解决质检难题，张荣楠决定研发基于深度学习的缺陷检测系统。这个决定面临双重压力：技术上需要从零开始自学，经济上缺乏充足资金支持。 在技术攻关上，张荣楠表现出了过人的毅力。白天在车间实践，晚上扎进代码和论文的海洋。他在生产现场拍摄上千张缺陷图片逐一标注，针对通用模型的不足进行深度优化，增强特征提取能力、优化小目标检测、提升推理速度。无数个夜晚，他守着电脑等待模型训练完成，第二天顶着黑眼圈继续调试参数。三个月的持续攻关后，检测精度突破90%，所有的付出得到了回报。 在经济压力面前，张荣楠选择了自力更生。他利用所学技能在线上平台提供三维建模、深度学习模型训练等技术服务，用赚来的收入支撑科研投入。这段经历不仅解决了资金困难，更让他积累了宝贵的实战经验，学会了与客户沟通、时间管理、质量保证等职业素养。当他靠自己的技能赚到第一笔收入时，对父母说"以后我可以自己负担部分生活费了"，这句话背后是青年一代的自强与担当。 经过系统设计和反复优化，张荣楠最终搭建出完整的缺陷检测装置。该系统以75帧每秒的速度准确识别缺陷，成本仅为传统设备的五分之一，展现出显著的经济效益和应用前景。
从发现问题到解决问题，张荣楠的实践表明，创新能力是在真实生产环境中锻炼出来的实际能力。以实践为课堂、问题为导向、技术为工具，是培养新时代工科人才的有效途径，也为制造业高质量发展提供了持续动力。