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2023华南国际机器视觉展

暨CSIG智能视觉感知与检测论坛

邀请函

       随着人工智能技术的发展，传统制造技术向着智能化方向改变，急需多种视觉传感手段获取相关数据，并通过智能检测等技术进行处理、分析应用。多源化视觉传感、智能检测是该领域重要的研究方向，智能化的视觉感知系统，为相关研究提供有效的信息获取技术支撑；智能视觉传感及检测技术研究，对学科发展、技术进步、产业应用及国家安全等都具有重要意义。

       智能感知及检测技术与产业界应用联系密切，不论是在工业生产领域、航空航天领域、还是民用、民生等产品领域均有大量应用和需求；随着智能感知与检测技术的不断创新进步，将与产业界的联系更加紧密。

       由中国图象图形学学会（CSIG）和汉诺威米兰展览（上海）有限公司共同主办的“2023华南国际机器视觉展暨CSIG智能视觉感知与检测论坛”将于2023年6月27-28日在深圳国际会展中心（宝安新馆）隆重召开。

       本论坛以“创新领航，‘智’造基础”为主题，将邀请人工智能与机器视觉领域专家学者，介绍智能感知与检测技术前沿研究，展示国内外相关技术研究现状，探讨智能感知与检测技术的发展前景，促进我国相关研究、应用领域的创新突破。

2023年6月27-28日

有知名行业大咖在华南工博会等你

解答你在生产制造中遇到的难题

 

会议基础信息

论坛主题

创新领航，“智”造基础

 

主办单位：

中国图象图形学学会（CSIG）

汉诺威米兰展览（上海）有限公司

 

承办单位：

CSIG视觉传感专委会

CSIG视觉检测专委会

CSIG企业联络工作委员会

 

会议嘉宾介绍

赖剑煌

中国图象图形学学会副理事长

中山大学计算机学院教授

博士生导师

个人简介：

       中山大学计算机学院教授、博士生导师。广东省信息安全重点实验室主任，视频图像智能分析与应用公安部重点实验室学术委员会主任。中国图象图形学学会副理事长、会士，广东省图像图形学会理事长（第四、五届）。中国计算机学会杰出会员，中国计算机学会计算机视觉专委员会副主任（第一、二届）、广东省人工智能与机器人学会副理事长、广东省安防协会人工智能专委会主任。1986、1989年分别在中山大学获学士、硕士学位，并留校任教。1999年在中山大学获博士学位。主要研究领域为计算机视觉、模式识别和机器学习。已主持承担国家自然科学基金与广东联合重点项目、科技部科技支撑课题、国家自然科学基金等。获得广东省科学技术奖励自然科学类一等奖（2018排名1），广东省科学技术奖励科技进步类二等奖（2016，排名3）、获得丁颖奖（2019年）、享受国务院政府津贴。已发表了约200篇学术论文，主要发表在ICCV、 CVPR、 ICDM等专业重要学术会议以及IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNN、IEEE T-SMC(Part B)、Pattern Recognition等国际权威刊物上。

报告题目：

柔性视觉检测技术及其工业应用

报告摘要：

       在深度学习技术推动的第三波人工智能浪潮中，智慧安防、语音翻译、自动驾驶等行业应用已经有明显的进步，但智能制造，特别是工业产品视觉检测还处于起步阶段，下一个5~10年将会涌现大量制造与AI交融的新模式，本讲座将介绍中山大学和慧眼自动化科技股份有限公司在工业产品表观柔性视觉检测技术方面的思考、探索和实践，特别是将介绍工业柔性视觉检测技术的行业现状、挑战性问题、深度学习外观检测方法、产品及其产业应用。

 

沈琳琳

上海交通大学教授

深圳“鹏城学者”特聘教授

广东省教育厅中英合作视觉信息处理实验室主任

个人简介：

       上海交通大学学士、硕士，受英国政府海外研究奖学金资助在诺丁汉大学获得博士学位，博士期间获得“国家优秀自费留学生”奖励。2015-2022连续8年被爱思唯尔出版社评为计算机学科“中国高被引学者”，2020-2022连续入围斯坦福大学“科学影响力全球前2%科学家榜单”。现为深圳市“鹏城学者”特聘教授、英国诺丁汉大学计算机学院荣誉教授、宁波诺丁汉大学计算机系、温州肯恩大学计算机系访问教授、澳门大学杰出访问学者；大数据系统计算技术国家工程实验室副主任、广东省教育厅中英合作视觉信息处理实验室主任、深圳大学计算机视觉研究所所长、深圳大学医学影像智能分析与诊断研究中心主任、华为公司计算机视觉算法顾问。期刊《Cognitive Computation and Systems》常务副主编（Co-Editor-in-Chief）、《Expert Systems with Applications》副编辑（Associate Editor）。研究方向主要为深度学习理论及其在人脸识别/分析以及医学图像分析上的应用，作为负责人连续主持国家自然科学基金重大研究计划、国际合作研究、面上项目等5项，发表学术论文300余篇。科研成果先后获得吴文俊人工智能自然科学奖，中国电子学会、广东省和深圳市自然科学奖。

报告题目：

基于深度学习的工业视觉实践

报告摘要：

       深度学习技术在计算机视觉领域已经取得了长足的进步，并在安防、制造、医疗和智慧城市等领域得到了广泛应用。由于训练深度网络模型需要大量的数据，数据采集一直以来也是深度学习在工业视觉领域应用的一大挑战。报告将主要介绍团队在工业制造领域运用计算机视觉实现自动点料、产品包装和表面铸刻文字识别、纺织布匹瑕疵检测和动物养殖自动监测等方面的工作，围绕这些实际工业视觉项目介绍我们如何解决数据少以及分布不均衡等问题，最后对未来可能的发展方向进行讨论。

 

邓元龙

深圳大学教授

深圳技师学院党委副书记

博士生导师

个人简介：

       博士，教授，博导，深圳技师学院党委副书记、校长，曾任深圳大学机电与控制工程学院副院长、党委书记。本科毕业于清华大学精密仪器系，博士毕业于天津大学精密仪器与光电子工程学院。主要研究领域为：机器视觉与检测技术、测试计量技术及仪器、传感器。获得广东省科技进步奖、深圳市科技创新奖各一次，承担国家自然科学基金面上项目3项、广东省科技计划项目2项、深圳市科技计划项目和横向课题若干项。近5年以第一作或通讯作者发表期刊论文10篇，其中SCI检索8篇。学术兼职：中国图象图形学学会视觉检测专委会委员、深圳市传感器技术重点实验室副主任、深圳市产教融合促进会副会长、广东省自动化类专业教指委秘书长等。

报告题目：

偏光片外观缺陷检测技术研究

报告摘要：

       偏光片外观缺陷直接影响液晶显示面板质量等级。针对极细微透明外观缺陷难以成像难以检测的问题，研究了条纹结构光、饱和成像、偏振结构光等检测方法，极大提高了缺陷成像对比度；基于成像仿真研究了缺陷增强机理；定义了一种灰度条纹图像饱和度指标并用于优化饱和成像检测方法；研究了内部“透明凸凹点”缺陷三维形态预测方法，以实现更加准确的产品质量分类；采用对抗网络生成缺陷样本，增广数据集，从而研究了基于深度学习的缺陷识别与分类方法。报告所研究的技术同样适用于其它类似薄膜产品的外观缺陷检测。

 

陈刚

中山大学副教授

博士生导师

个人简介：

       中山大学副教授，博士生导师。博士毕业于慕尼黑工业大学计算机系。主要从事机器人系统、智能系统与应用、嵌入式系统等方面研究工作；在近年来在相关领域的国内外学术会议及期刊上发表60+篇论文，其中在在 DAC，RTSS，CODES+ISSS、DATE，EMSOFT等顶级会议和 TII，TC, TPDS， TCAD，TKDE，TCYB，TECS，TODAES等顶级期刊上发表论文30篇以上。以第一作者或者通讯作者获得领域知名国际会议最佳论文4次，集成电路特别设计奖1次，最佳论文提名奖2次，包括DATE 2021 、ICESS 2022、ICET 2021、ESTIMedia 2013最佳论文奖、ASP-DAC 2023 芯片特别设计奖 (Special Feature Award)以及FPL 2022, CODES+ISSS 2020最佳论文提名奖。指导学生参加ICRA DJI RoboMaster Mobile Manipulation Challenge获得冠军和杰出技术奖, 第十六届全国大学生机器人大赛RoboMaster 机甲大师赛中获得北部赛区一等奖和全国赛区一等奖，第十七届全国大学生机器人大赛RoboMaster 机甲大师赛获得全国赛区亚军和特等奖, 第十七届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛广东省特等奖和全国一等奖。

报告题目：

机器人视觉感知与智能加速器系统

报告摘要：

       机器人系统运动速度的提升必然会带来对系统整体响应时间的极高要求。同时，微小型移动机器人系统往往由于载荷、功耗、体积、算力的限制，其单体智能化程度也往往受到很大的限制。如何设计机器人视觉感知系统，使得其具有极高的运算效率以及高度集成度，同时保持现有精度、鲁棒性水平，是一个重大研究挑战。针对上述问题，本报告将探讨在计算力受限以及载荷受限情况下基于深度神经网络的实时立体视觉感知技术以及相应的硬件加速器设计方案。

 

高健

广东工业大学教授(二级)

《机械工程学报》编委会董事

博士生导师

个人简介：

       博士，教授(二级)，博士生导师。华中科技大学硕士学位（1993）,英国诺丁汉大学哲学博士学位(1998-2001)，英国诺丁汉大学研究员（2001-2004）。获 “南粤优秀教师”奖，“上银优秀机械博士论文特别奖”指导教师奖。曾任机电学院副院长、省部共建教育部重点实验室主任、省部共建国家重点实验室副主任。是国际期刊Journal of Remanufacturing编委，《机械工程学报》编委会董事，广东留学人员联谊会、广东欧美同学会常务理事，校学术委员会委员、校学术委员会伦理与道德专门委员会主任。近年来主要从事三维成像与精细特征检测、精密运动平台与控制、和电子精密制造装备技术等研究。主持/完成国家自然科学基金项目4项、省战略性新兴产业专项资金项目及省科技研发项目多项，参加国家973项目子课题和国家自然科学基金重点项目4项。获发明专利授权60余件，软件著作权授权8件，授权美国发明专利3件，PCT专利2件。以第一作者或通信作者发表SCI收录50余篇（其中1区Top论文12篇），出版专著1部，教材1部。获2014年国家科技进步奖二等奖、2016年广东省科学技术发明奖一等奖、和2008年广东省科学技术进步奖一等奖各1项。

报告题目：

高速大景深三维结构光成像与精密检测关键技术研究

报告摘要：

       随着3C电子精密制造产业的发展，各种尺度不一、形状复杂、特征微细、表面光亮的元件及机加工零部件被广泛地应用于高端电子产品和精密仪器之中。这类复杂零件表面及其微细结构特征的三维精密检测需求巨大，对产品的在线、大尺度范围、高速、高精度检测提出了苛严要求，使结构光三维视觉成像技术在跨尺度、高速度、高精度、高动态范围、及智能成像等性能指标上面临着严峻的技术挑战。本研究针对3C电子精密制造过程的复杂跨尺度、光亮表面、微细特征元器件的检测难题，深入开展了结构光三维成像的条纹图案编解码、非线性响应误差抑制、高动态大景深测量等方法的研究，提出了正弦-梯形复合式新编码条纹及其非线性误差补偿数学模型、自动剔除过曝像素的智能化广义复合解相算法、自适应表面光亮的智能投影算法、和高低频条纹复合的二值离焦投影编码方法，有效抑制了系统非线性响应误差，改善了非漫反射表面成像质量，提高了测量系统的速度与精度。项目成功解决了三维视觉成像与检测中的关键技术难题，形成自主知识产权的高性能三维视觉检测装备，将为我国高端智能制造装备关键性能水平的提升提供重要的技术支撑。

 

陶卫

上海交通大学研究员

感知学院书记

博士生导师

个人简介：

       上海交通大学感知科学与工程学院书记，研究员，博士生导师。研究领域：光学精密测量及智能化视觉感知技术，研究工作致力于探索极致测量精度，研究高精度视觉测量方法及解决光学传感器产品研发中的瓶颈问题。主持国家重点研发计划、自然科学基金、省部级及企事业单位委托项目30余项，发表高水平论文50余篇，研究成果已成功应用于高铁、卫星、智能制造、生命健康等领域。获国家发明专利30余项，技术转移形成具有自主知识产权的民族品牌激光位移传感器产品，为智能制造领域的精密测量提供关键元器件，打破国外产品垄断，并成功应用于“羲和号”探日卫星等科学探索卫星。获上海市技术发明奖、仪器仪表学会科技成果奖、机械工业科学技术奖等奖项。担任中整协精准与数字医学分会常务理事，中国仪器仪表学会传感器分会理事，机械量测试仪器分会理事，精密机械分会副秘书长等。中国图象图形学学会视觉检测专委会委员，中国光学学会、微米纳米学会、IEEE、OSA会员，上海市激光学会、上海市仪器仪表学会委员。

报告题目：

基于激光视觉的多维精密测量技术研究

报告摘要：

       近年来，随着生产过程智能化的推进，对产品测量精度的要求不断提高。而高精度的传感器和测量系统由于受制于国外产品，成为制约产品精度提高的瓶颈。激光和视觉结合的方法可以充分利用激光的高精度特性和视觉的丰富信息，为三维高精度测量提供有效手段。报告主要介绍激光和视觉检测技术相结合如何实现高精度尺寸及形状测量，介绍从一维到三维测量的实现方法、光学结构模型、视觉处理算法及三维重建方法等。着重介绍了光源的设计方法、基于空间光度学的照度模型及不同被测表面下的模型参数计算方法及动态波形提取算法；针对非刚性目标物处理的光切式三维重建方法及基于贝叶斯估计的孔洞修补算法校正系统非线性误差的补偿算法；基于位移溯源式的交叉点标定算法；同时介绍了所研发的传感器产品及其在智能制造、空天、海洋等特殊环境的应用案例。

 

张跃强

深圳大学研究员

深圳大学测控技术与仪器系副主任

 

个人简介：

       现任深圳大学物理与光电工程学院研究员，深圳大学测控技术与仪器系副主任。2009年本科毕业于西安电子科技大学测控技术与仪器专业，2011年获国防科技大学模式识别与智能系统方向硕士学位，2016年获国防科技大学航空宇航科学与技术专业图像测量与视觉导航方向博士学位。2016－2018年在中国人民解放军西安测绘与地理空间中心从事遥感图像处理与航空摄影测量研究工作。主持或参与国防科技创新特区项目、装备发展部快速扶持、陆军装备预研项目、国家重点研发计划项目、973项目、863项目、国家自然科学基金项目等十余项，发表研究论文三十余篇，申请/授权发明专利二十余项。长期从事视觉测量和图像智能分析方法研究。研究内容涉及了大型结构变形视觉测量与结构缺陷识别、图像增强优化、目标检测识别定位跟踪、视觉自主导航等。

报告题目：

大型结构动静态变形视觉测量技术及应用

报告摘要：

       变形测量是大型结构，包括桥梁、隧道、路基、建（构）筑物等，质量控制与风险预警的基本要求，也是结构健康监测的基础性、常规性任务，目前仍以人工测量手段为主，观测周期长、效率低、工作量大、测量成本高。摄像机/照相机作为数字时代发展迅速、广泛使用的传感器，以相机为主要传感器的视觉测量技术在许多应用领域中广泛应用，但在大型结构变形测量中仍有很多未解决好的科学与工程问题。汇报人所在团队发展了系列柔性相机网络视觉测量新理论、新方法和新系统，并在多个国家重大工程中进行了应用验证。汇报人将围绕不稳定测量平台6自由度位姿高精度校准、大范围变形相机串联组网测量、动平台移动巡测等方法系统以及在大型工程中的应用案例展开汇报。

 

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