中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF 苏州

2020年4月11日（星期六）14:00—17:00

观点论坛，敬请光临

论坛主题

人工智能+机器视觉，失业离我们有多远？

当20世纪50年代出现了“思维机器”的概念之后不久，人们就开始对人工智能（AI）领域发出了不安的警告。自从1968年的标志性电影“2001：太空漫游”到2014年的科幻大片“机械姬 Ex Machina”，对“机器崛起”的恐惧一直在流行文化中发酵着。

同时，人们对人工智能应用于工业生产，提高社会生产力，解决人力短缺又充满期待。2020年已到来，机器人计划是否已经按期实现？作为机器人系统中的专键技术之一，这其中机器视觉又扮演了怎样的角色？人工智能加持的机器视觉，是否会加速产业工人的失业？失业离我们还有多远？

为了进一步了解AI人工智能+机器视觉领域的发展状况，遇到的机遇和挑战，交流研发、应用的经验，共享学术界和产业界的专业发展成果，加强产学研之间的沟通，特举办本次论坛。本次论坛将围绕AI人工智能+机器视觉在工业/智能制造的发展及挑战进行研讨，主题包括但不限于“AI人工智能+机器视觉，是否已经超越人类，是否能够取代工人，失业离我们还有多远？”等。

程 序

腾讯会议：会议 ID：104 404 933 会议密码：2020，敬请光临

13:30 签到

14:00 论坛开始

引导发言：郭延文 南京大学计算机科学与技术系教授、博导

演讲题目：三维场景建模及其在虚拟现实、数字孪生等方面的应用

引导发言：肖亮 南京理工大学计算机科学与工程学院 教授、博导、博士

演讲题目：光谱眼：超越人类感知的延伸与赋能社会

引导发言：杨华 华中科技大学机械科学与工程学院教授、硕导、博士

演讲题目：高速智能机器视觉算法研究及应用

引导发言：钟民 苏州思必睿视觉技术有限公司 视觉技术经理、硕士

演讲题目：人工智能+机器视觉在智能制造中如何落地

14:50-17：00 思辨环节

执行主席：欧阳明 EMBA，苏州卓越金码电子科技有限公司总经理

CCF YOCSEF苏州副主席

执行主席：潘欣裕 博士，苏州科技大学电子与信息工程学院实验中心副主任

CCF YOCSEF苏州AC

线上执行主席：孟海亮 江苏富士通通信技术有限公司

CCF YOCSEF苏州副主席

线上执行主席：王喜 博士，苏州工业职业技术学院软件学院院长助理

CCF YOCSEF苏州副主席

线上执行主席：白云 EMBA，苏州蓝皓计算机技术有限公司总经理

CCF YOCSEF苏州候任副主席

报名方式：

1.扫描微信二维码加入群    

2.直接登入腾讯在线会议：会议 ID：104 404 933 会议密码：2020

3.电话或邮件报名：   吴加巧 Email：wujq@fenghuasystem.com，手机: 18994378118

 孙翠华 Email：39938737@qq.com,手机: 18962111560

主办单位：中国计算机学会

承办单位：CCF YOCSEF 苏州AC，CCF YOCSEF 南京AC

协办单位：苏州科技大学 人工智能产业园 苏州卓越金码电子科技有限公司 苏州蓝皓计算机技术有限公司

参会人员：

中国计算机学会（CCF）会员、受邀嘉宾及论坛主办单位、承办单位、支持单位人员免费参加。

IT及机器视觉领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者。

特邀讲者 郭延文

郭延文，南京大学计算机科学与技术系教授、博导，江苏省杰出青年科学基金获得者，计算机软件新技术国家重点实验室核心骨干。浙江大学博士、美国伊利诺伊大学香槟分校、香港大学和中文大学访问学者。主要研究方向为计算机图形学和虚拟现实、计算机视觉以及人工智能，在包括20余篇ACM/IEEE Transactions等顶级期刊上发表论文近100篇，研究成果获授权专利近20项。担任中国图像图形学会理事、江苏省计算机学会图形图像专委会主任和江苏省工程师学会虚拟现实专委会主任，ICVRV 2018、CAD&CG 2019等会议程序主席和ICCV、CVPR等程序委员。

特邀讲者 肖亮

南京理工大学计算机科学与工程学院，教授，博士生导师，工学博士。YOCSEF 南京2018-2019主席，CCF南京副主席。教育部高维信息智能感知与系统重点实验室副主任，江苏省光谱信息感知与系统重点实验室副主任。江苏省工业与应用数学学会理事入选江苏省333工程中青年科学带头人，江苏省六大人高峰和江苏省青蓝工程中青年学术带头人，从事计算机视觉、机器学习和智能信息系统研发等研究。获江苏省科学技术进步奖2项，国土自然资源部级科学技术进步奖1项，中国军民两用技术创新应用铜奖。

报告提要：我们将讨论机器视觉系统向更宽谱段延伸的可能途径，高分辨、高信噪比与高光谱成像与仪器轻量化和工程实用性等方面面临的一些挑战与探索；讨论模式识别与机器学习方法在光谱数据解析、物质鉴别分析和矿物立体填图等应用，并给出若干高光谱相机赋能机器视觉行业的若干拓展应用思考。

特邀讲者 杨华

杨华，日本广岛大学博士，华中科技大学机械科学与工程学院教授，湖北省组织部“百人计划”创新人才。主持国家自然科学基金面上基础研究方向2项，主持军委科技委基础研究方向1项，主持湖北省重大专项1项，承担国家自然科学基金委仪器重大专项1项（排名第二）。主要从事高速智能机器视觉算法及其应用研究工作，在工业视觉检测中的ID识别、匹配定位、缺陷分割、缺陷分类关键算法与技术研究中取得突破，在IEEE Trans on Image Processing、IEEE Trans on ASE、IEEE Trans on SM、IEEE Sensors Journal、Pattern Recognition、Experiment in Fluid、MST 等国际学术期刊以第一作者/通讯作者发表SCI学术论文20余篇，授权发明专利20余项，软件著作权2项，出版专著1部。IEEE会员，并担任IEEE多个国际学术期刊的审稿人。

报告提要：基于机器视觉的工业视觉检测是智能制造必不可少的环节之一，是提升3C产品等工业制造产线的智能化程度、生产效率及产品良率的关键技术。工业视觉检测包括ID识别、匹配定位、缺陷分割、缺陷分类四个关键步骤，本次报告针对这四个步骤中的核心技术难题展开介绍，主要包括：(1)高速鲁棒ID识别技术。针对ID高速识别难题，提出基于边缘信息提取和区域生长的条码定位算法，并开发基于FPGA的高速读码器，实现条码60fps高速精确定位与识别；(2)高速鲁棒视觉定位算法。针对工业产线产品的高速鲁棒定位挑战，提出一系列匹配定位算法，包括基于多边形不变性的广义霍夫变换定位算法、基于超像素区域二值描述子的语义定位算法，实现5.6ms高速鲁棒定位；(3)高精度纹理表面缺陷检测算法。针对无规则纹理表面缺陷检测难题，提出基于多尺度特征聚类卷积自编码的纹理缺陷检测算法，使纹理缺陷检出率达到83.0%；针对显示器件低对比度Mura缺陷检测难题，提出基于Outlier缺陷预判的背景重构算法及水平集算法的Mura缺陷检测算法，使Mura缺陷检出率达到92.4%；(4)高准确率缺陷分类算法。针对工业产品缺陷分类难题，提出基于多模态特征描述的完备特征表示模型、基于多模态多任务学习的判别性缺陷分类深度神经网络，使缺陷分类准确率达到95%以上。

特邀讲者 钟明

苏州卓越金码电子科技有限公司/苏州思必睿视觉技术有限公司视觉技术经理，硕士。曾就职于机器视觉全球领导企业美国COGNEX。从事机器视觉在工业自动化制造领域的应用开发和研究，主要包括视觉引导定位装配、基于图像的缺陷检测与精密测量等。

报告提要：因人口红利期的终结所带来的压力，自动化对于我国制造业推进的重要性不言而喻。随着工业产品更新速度的提升，势必将逼迫传统的、常规的自动化过程向智能制造方向进行演进。我们将结合自身在机器视觉以及自动化行业内的实际经验，对转变过程中所涉及的范畴变化、挑战以及如何落实做出思考。