9月25日，第十八屆“挑戰(zhàn)杯”全國大學生課外學術科技作品競賽“黑科技”專項賽國獎名單公布。其中特等獎“星系”級作品10%左右、一等獎“恒星”級作品20%左右、二等獎“行星”級作品30%左右、三等獎“衛(wèi)星”級作品 40%左右。在各省（自治區(qū)、直轄市）和新疆生產(chǎn)建設兵團推報的大量作品中，我院2項作品脫穎而出，斬獲 “星系”級（特等獎）作品1項，“衛(wèi)星”級（三等獎）作品1項。
“黑科技”專項賽作為“挑戰(zhàn)杯”大學生課外學術科技作品競賽的專項賽道，旨在尋找針對前沿領域、具有高精尖色彩、對現(xiàn)有科技成果具有一定顛覆性、超越性，讓人感覺出乎意料的實物或技術。自“黑科技”專項賽啟動以來，機械與智能制造學院高度重視，廣泛動員學生積極參加，深入挖掘項目并取得佳績。
被評為“星系”級作品的項目是林少丹教授團隊指導的“無人機成像結合深度學習的稻瘟病抗性檢測技術”。該項目主要研究無人機成像結合深度學習的稻瘟病抗性檢測技術，團隊在古田擁有自己的水稻田地科研場所，具備場地、人員以及豐富的知識儲備，將科技手段融匯至水稻生產(chǎn)中，使水稻生產(chǎn)更加高效，更加先進，助力推動我國水稻生產(chǎn)產(chǎn)量進一步提高。
被評為“衛(wèi)星”級作品的項目是林少丹教授團隊指導的“智能定損——車身表面損壞智能監(jiān)測系統(tǒng)”。該項目通過單階段目標檢測語義分割網(wǎng)絡的研究、基于改進Yolact++的車體表面損傷檢測研究、劃痕檢測研究、平滑帶通濾波器的劃痕檢測算法研究三大模塊，構建車身表面損壞自動檢測系統(tǒng)。研究方向以計算機應用技術、人工智能技術、信息與網(wǎng)絡安全技術應用為主，研究成果服務于航海、航空、軌道交通、汽車、物流等行業(yè)的科技服務團隊。
機械與智能制造學院將進一步圍繞學校中心工作，把服務大局和服務學生緊密結合起來，充分發(fā)揮科創(chuàng)育人的作用，激勵廣大青年勤奮學習、大膽實踐、勇于創(chuàng)新，引導更多船政學子參與到“挑戰(zhàn)杯”系列競賽活動中，用一件件成果展現(xiàn)青春力量。