1、提出了一种基于Cut-paste+Possing Editing图像数据生成方法。通过耐高温工业内窥镜对内腔表面图像采集，建立覆盖凹坑、孔洞、划痕等典型缺陷的高质量图像数据集，运用旋转、缩放、仿射变换、亮度调节等方法对图像增强处理和随机裁剪、拼接，提高模型训练鲁棒性和泛化能力。

2、研发一套针对阀体内腔表面微缺陷AI检测模型。基于YOLOv11和MiniGPT-4开源模型，引入LoRA高效参数微调方法、动态稀疏注意力机制和最小点距离交并比损失函数，实现缺陷属性信息自动输出，提高检测模型的准确性和客观性。

3、研制内腔表面微缺陷智能检测系统产品。通过系统硬件优化设计，模块化云端人机交互界面开发，缺陷图像、检测参数与维修记录数据库构建等，实现图像采集、缺陷识别、属性量化、数据存储与分析等全过程智能化，具有一键拍摄、标注与分析和数据统一存储、检索与追溯等功能。

项目成果经第三方检验检测机构测试，所检项目符合相关要求，已在国内多家检测机构推广应用，反映良好，取得明显的社会经济效益与生态效益。评价委员会认为，项目成果具有创新性，整体技术达到国际先进水平，在MiniGPT-4人机交互与缺陷属性分析应用方面国际领先，同意通过科技成果评价。

《阀体内腔表面微缺陷AI检测系统》已实现产业化，经用户使用，反映良好，取得明显的经济和社会效益。企业具备必要的生产条件和检验能力，可以批量生产。鉴定委员会一致同意通过新产品新技术鉴定。