東北大學顏雲輝教授團隊的研究成果入選國際知名期刊的Popular Articles

2020-12-22 東北大學

近日，東北大學機械工程與自動化學院顏雲輝教授團隊的研究成果「An End-to-end Steel Surface Defect Detection Approach via Fusing Multiple Hierarchical Features」入選國際儀器儀表類知名期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》的2020年Popular Articles。該項成果是由何彧博士生、宋克臣副教授、顏雲輝教授和英國拉夫堡大學Qinggang Meng教授團隊合作完成。


該項研究面向真實的熱軋鋼板表面缺陷檢測，提出了一種融合卷積神經網絡多層級特徵的端到端缺陷檢測方法，並與目前主流的檢測方法進行對比，實驗表明在檢測精度和速度上該方法均具有顯著優勢，其對於提高工業產品的生產質量與推動製造業智能檢測技術的研究發展具有重要價值。


據悉，顏雲輝教授負責的機器視覺與機器人實驗室，長期專注於機器視覺檢測和服務機器人等方向的研究。近兩年來，該團隊在多個國際TOP期刊上發表了多篇創新性研究成果：在機器視覺表面缺陷檢測方面，該團隊的研究論文「PGA-Net: Pyramid Feature Fusion and Global Context Attention Network for Automated Surface Defect Detection」和「Unsupervised Saliency Detection of Rail Surface Defects using Stereoscopic Images」先後被工業信息領域頂級期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》錄用；在機器人相關研究方面，該團隊的研究論文「Informed Anytime Fast Marching Tree for Asymptotically-Optimal Motion Planning」被《IEEE Transactions on Industrial Electronics》期刊錄用，該期刊在IEEE旗下的Electrical and Electronic Engineering領域依據特徵因子（Eigenfactor）排名第1，在中科院分區大類（工程技術）和小類（自動化與控制系統，工程：電子與電氣，儀器儀表）中均為1區頂級期刊。以上研究成果獲得了國家重點研發計劃、國家自然科學基金等項目，以及遼寧省節能冶金裝備與智能檢測專業技術創新中心平臺的支持。


近年來，東北大學機械學院制定了一系列科學有效的配套制度，為培育高水平研究成果提供了有力保障，同時也促進了學院在國際學術影響力等方面的持續提升。


來源：東北大學新聞網

責任編輯：管珊珊

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