【CAC2022专题论坛】“工业视觉”论坛精彩预告，不容错过！

CAA

智慧起航，共创未来

2022中国自动化大会将于2022年11月25-27日在厦门国际会议中心举行。

本届大会设置共计30余个专题论坛，“工业视觉”论坛集结完毕，将于2022年11月26日召开！敬请期待！

工业视觉

在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，随着中国制造2025战略的深入，工业视觉充当工业制造系统“慧眼”角色，使工业装备具有了基本的识别和分析能力，实现工业制造过程中的高精度的引导、定位、检测与识别等，提高生产的柔性和自动化程度，在复杂危险工作环境、突破人工视觉极限、高劳动密集和高强度视觉检测等场景下工业视觉取代人工视觉成为必然趋势。工业视觉涉及到控制科学与工程、人工智能、计算机科学、机械工程、光学工程、电子科学等学科的交叉与综合，其核心是将计算机视觉应用于工业过程自动化。

为了更好地探讨工业视觉研究的重要方向和关键技术，工业视觉专委会（筹）牵头在2022年自动化大会期间举办工业视觉专题研讨会。拟邀请领域内6位权威专家，深入探讨工业视觉的现状、前沿和方向，促进相关领域研究人员的交流。

专题主席

王耀南

中国工程院院士

中国自动化学会会士、常务理事

湖南大学教授

吴宗泽

深圳大学教授

专题报告

刘宏

北京大学教授

报告题目：

机器人视觉：仿生感知与自主学习

报告摘要：

机器人本体在复杂环境中的连续运动，对其视觉系统提出了诸多挑战：传感器外参数随运动实时改变、运动导向的视觉感知任务、训练学习负样本少、系统的实时性和在线自主性能要求高。如何从自然界很多动物卓越的运动性能、有限的视觉能力和受限的学习机制中受到启发，建立基于仿生感知与自主学习的机器人视觉系统，是一个很有前途的研究方向。报告系统介绍了北大机器人视觉团队在上述领域的研究探索和最新成果，并通过新一代智能导购机器人系统，展示了创新成果的集成应用。

报告人简介：

刘宏，北京大学教授，CAAI Fellow，中国人工智能学会副理事长，中国平安集团独立董事。

李翠华

厦门大学教授

报告题目：

关于深度学习的理解与思考

报告摘要：

人工智能(AI)作为最具颠覆性和变革性的技术，正不断渗透到工业生产和社会生活的各个方面，对国家政治、经济、军事、文化等方面都产生了极为深远的影响，持续引发全球政界、产业界和学术界的高度关注。目前，人工智能已上升到国家层面的激烈博弈，越来越多的国家争相制定发展战略与规划，许多国家都进入了全面推进人工智能发展的全新战略时代，人工智能掀起了第三次热潮。围绕着新一代人工智能的核心技术---深度学习展开介绍，从其前身开始，两次低谷、三次热潮，重点介绍深度学习的研究进展和常用的典型的模型，参照Rosenblatt(1962)的万能逼近定理，并结合卷积的强大表征能力以及CNN的成功案例，对卷积神经网络CNN的充分逼近性能提出了自己的理解，不过尚有待理论上的严格证明；根据例子说明常用的凸优化技术--交替方向法的收敛性有待进一步商榷；根据深度学习训练过程中的一些现象和问题，分享自己的理解和思考，旨在抛砖引玉，进一步完善深度学习的非凸对偶优化策略、收敛性以及误差估计等理论。

报告人简介：

李翠华，厦门大学计算机科学与技术系二级教授、博士生导师，电影学院双聘教授，是中国计算机学会首批杰出会员、福建省计算机学会副理事长、兼学术工作委员会主任，主要从事视频与图像处理、超辨率图像重建算法以及深度学习等方面的研究工作。 

蒋树强

中国科学院计算技术研究所研究员

报告题目：

具身智能中的视觉导航技术

报告摘要：

具身智能是真实物理场景下人工智能的重要表现形态，在动态环境的无人系统与人机协同系统中有潜在重大应用，视觉导航是具身智能的一项重要任务，是智能系统应用在现实世界中的一项重要能力。在静态且可充分探索的环境中，借助地图定位智能系统能达到令人满意的导航性能。然而对于动态且未知环境，现有技术由于缺乏准确的地图而无法进行高效的导航。相比于机器，人类依赖于对目标先验知识，可以轻松在未知动态环境中高效地寻找目标物体。如何将人类的视觉导航能力赋予机器是视觉导航任务所关注的问题。本报告将介绍基于各种先验知识的视觉导航技术，以帮助智能体在未知环境中执行具身智能任务。最后介绍物体导航从虚拟到真实环境的适配并给出演示。

报告人简介：

蒋树强，中科院计算所研究员，博士生导师，中科院智能信息处理重点实验室副主任，国家杰出青年科学基金获得者,期刊《计算机研究与发展》、《JCST》、《ACM ToMM》编委，CCF多媒体专委会秘书长、CCF专委工委委员、中国人工智能学会智能服务专委会副主任、ACM SIGMM中国分会副主席、IEEE CASS北京分会副主席。主要研究方向是图像/视频等多媒体内容分析、多模态智能技术和食品计算。

马占宇

北京邮电大学教授

报告题目：

数据受限条件下的图像分类方法研究

报告摘要：

在大规模数据集和算力的驱动下，深度学习算法在图像分类任务上获得了超过人类的识别准确率。然而，在某些特定任务中，由于我们无法获得大规模且标注准确的高质量数据，传统的深度学习算法得不到充分的训练，实际应用效果不理想。针对上述问题，该报告以数据为中心，从网络结构、训练策略、损失函数设计等方面，介绍数据受限条件下的图像分类方法面临的挑战、解决方案以及未来的研究方向。

报告人简介：

马占宇，北京邮电大学教授，瑞典皇家理工学院博士、博士后，IEEE高级会员，亚太信号与信息处理协会杰出讲者，中国图象图形学学会理事兼副秘书长、青工委副主任，中国计算机学会计算机视觉专委会秘书长。担任IEEE TNNLS、IEEE TVT等国际期刊编委（Editor），和CVPR、AAAI AC等。主要研究兴趣是人工智能、模式识别与机器学习基础理论与方法，及其在计算机视觉、多媒体信号处理等领域的应用。

刘敏

湖南大学教授

报告题目：

基于视觉感知的表面缺陷检测方法研究与应用

报告摘要：

高端装备制造作为我国培育和发展的战略性新兴产业，在服务国家重大需求、引领国民经济发展与保障国防安全中发挥了举足轻重的作用。高端装备产品表面缺陷的快速精准检测技术是工程质检领域的一项重大课题，对工业生产有着重要意义。而实际环境中存在背景复杂多变、样本少、特征微弱等问题，现有的方法无法实现高精度的快速检测，严重制约了国家工业生产的发展。本团队聚焦表面缺陷检测的共性难点，研究基于视觉感知的工业缺陷检测方法研究与应用，相关成果应用于工业产品质检、国防重点设备制造等领域，支撑相关产业技术变革和优化升级，促进我国先进制造业迈向全球价值链中高端。

报告人简介：

刘敏，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心研究员，湖南大学电气与信息工程学院教授，博士生导师，副院长。机械工业先进制造视觉检测与控制技术重点实验室主任，视觉感知与人工智能湖南省重点实验室副主任，中国图象图形学学会会员发展与服务工作委员会副主任，中国图象图形学学会组织建设工作委员会秘书长，湖南省自动化学会理事。现担任《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Journal of Intelligent and Robotic Systems》、《指挥与控制学报》等期刊编委和《自动化学报（英文版）》青年编委。

吴宗泽

深圳大学教授

报告题目：

工业产品外观缺陷检测自主学习

报告摘要：

面对开放、动态、不确定性工业场景，机器视觉和深度学习方法有可能会失效，而人类在工业视觉检测过程中发挥很好的作用。报告从工业视觉发展，产品外观检测存在的挑战，科学问题和解决思路进行探索，并结合实际的工业视觉系统探索解决方案。

报告人简介：

吴宗泽，深圳大学机电与控制工程学院特聘教授、院长，西安交通大学人工智能学院兼职教授，光明实验室工业视觉与智能系统团队负责人，广东省离散制造知识自动化工程中心主任，中国自动化学会工业视觉专委会（筹）负责人，国际期刊IJFS和IJRC副主编。研究方向包括物联网、智能制造、新一代人工智能等。

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内容来源|大会组委会编辑|曹艺华责任编辑|叩颖

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