其中，“基于超声尾波和深度学习的焊缝缺陷智能诊断技术研究”（编号：KC22310），针对传统钢结构焊缝检测中微弱缺陷难识别、检测精度低、人工依赖性强等问题，采用跨焊缝虚拟阵列、尾波干涉与深度学习联合的技术手段，建立了焊缝缺陷的超声尾波智能识别体系，可有效提取微小缺陷信息，实现焊缝检测的二维响应成像、三维数值验证与多模态智能诊断，并获取了涵盖裂纹、未熔合、气孔等典型缺陷的试验数据集。该项目已发表 SCI 论文 2 篇，获批软件著作权 2 件，形成新技术 1 项，有效突破钢结构焊缝智能检测技术瓶颈，为钢结构工程安全运维提供技术支撑。

    另一项目，“基于大数据与智能算法的检验检测一站式服务平台关键技术研发”（编号：KC22311），聚焦检验检测数据零散、服务碎片化、企业办事繁琐等痛点，依托“彭诚检”质量基础设施一站式服务平台，结合特征属性和莱文斯坦复合算法，实现计量器具与机构的名称识别和状态更新；构建基于无监督机器学习算法的检验检测大数据资源清洗模型，实现多源检测数据的自动清洗与标准化归集；建立基于云计算与检验检测数据资源的统一集成标准服务体系，实现检验检测数据资源的共享应用和一站式服务。该项目已发表论文 1 篇，申请发明专利 1 项，获批软件著作权 1 件。目前，“彭诚检”平台累计注册客户 4200 余家，服务企业 35.45 万次，发放电子证书 71.70 万份，有效简化办事流程，提升检验检测数字化服务水平。