机器视觉检测技术实验室

一、团队简介

机器视觉检测技术实验室成立于2008年，现有成员20余人，其中教授1人，副教授2人，博士3人，在读研究生18人。实验室依托四川省计算机应用技术重点学科、检测技术与自动化装置国防特色学科，综合应用图像处理、视频分析与理解、机器视觉、软件工程和光机电一体化等技术，以解决相关行业在视觉检测、自动目标识别、多源图像融合等研发需求中的关键问题为主要研究对象的跨学科实验室。实验室近年来承担了包含国家自然科学基金面上项目在内的各级项目30余项，在国内外核心期刊上发表论文130余篇，被SCI/EI等收录20余篇，获授权发明专利15项，软件著作权4项。

经过多年的发展，实验室已与中国工程物理研究院激光聚变研究中心、中国空气动力研究与发展中心、中国电子科技集团44所、四川长虹电源、绵阳绵州通、绵阳物光、绵阳海迪等20余家企事业单位开展了密切的科研项目合作，取得了丰硕的科研成果，为企事业创造了良好的社会和经济效益。

二、主要研究成员照片

三、实验室代表性成果

大口径组件面形检测系统是集机械、自动控制、光学精密测量和计算机视觉等技术于一体，利用角差法原理研制的精密检测设备。系统可用对大口径光学或强反组件表面面形进行高精度检测。系统主要技术指标：面形最大测量误差0.2um；重复精度优于0.03um；最大测量范围400mm×400mm；被测件姿态±45^。连续可调。系统获国家发明专利两项。

子孔径拼接面形检测系统：针对大口径光学组件全口径测量设备成本高昂，且依然难以满足更大口径测量需求的问题，提出了覆盖型全局斜率误差优化子孔径拼接算法与稀疏子孔径斜率泽尼克拟合拼接算法，研发了可适配小口径哈特曼波前传感器或干涉仪的子孔径拼接面形检测系统，可对大口径光学或强反组件表面面形进行高精度检测。系统主要技术指标：测量结果与干涉仪比对，误差优于∆PV=0.005λ，∆RMS=0.0018λ(λ=532nm)；测量口径不受限制。系统获国家发明专利一项。

光学元件表面疵病检测系统：针对光学元件表面质量评估需求，研发了光学元件表面疵病检测系统，可对其表面划痕、凹坑、灼伤、气泡、灰尘等疵病进行自动识别、分类与微观分析。系统主要由疵病图像采集、图像预处理、疵病自动识别与分类、显微镜的二维自动控制和自动聚焦、检测报告自动生成等功能组成。最小识别精度为10um。

固体核径迹自动分析系统：针对核径迹实验片上目标径迹尺寸微小、存在粘连且数量巨大，人工计数与测量效率低下、误差较大的问题，利用图像智能拼接、分析与自动测量技术，研发了固体核径迹自动分析系统。系统可控制显微镜对径迹片进行二维扫描，径迹自动粘连分离、计数，精确测量径迹中心坐标、长短轴、深度等8种三维几何参数，并绘制多种分析曲线图。系统主要技术性能指标：径迹最小识别尺寸：10um；计数误差优于97%；测量误差优于5%。超大图像处理能力15G；系统还可用于如细胞、缺陷斑点等方面的识别与分析。

工件尺寸一键批量自动测量系统：针对机械工件、芯片元器件生产加工过程中，需要对其加工几何参数进行检验，但现有人工质检低率误差大、商用产品难以实施批量检测的问题，利用高精度图像处理与配准、亚像素测量、人工智能AI等技术，研发了工件尺寸一键批量自动测量系统。系统可自动识别所测工件类型与数量，一键实现视场内所有类型工件的高精度二维工艺尺寸，如长度、直径、角度、平行度、垂直度等。系统主要技术性能指标：测量精度5um；100个工件批量测量时间优于5秒；毛刺、灰尘自动祛除工件摆放姿态可任意；可导入CAD图纸。

汽车仪表盘印刷片缺陷检测系统：针对汽车仪表盘片、产品标签生产印刷过程中，需要对印刷质量进行合格检验，但现有人工质检30秒/片的低效问题，利用图像处理与人工智能AI技术，研发了汽车仪表盘印刷片缺陷检测系统。系统设计有相机自适应曝光控制、图像自动配准与差分、基于深度学习的细粒度图像识别等算法，实现了汽车、摩托车等仪表印刷盘片中尘点、针眼、字符缺损、划痕、污迹、伪边缘等缺陷的自动检测与分类。系统主要技术性能指标：检测尺寸范围：320mm×240mm；最小可检测缺陷尺寸：0.15mm×0.15mm；检测速度：单张全幅盘片10s以内；缺陷检测正确率：>90%；缺陷分类正确率：>90%。系统亦可用于其他印刷品的质量检测中。

输电网周围工程车自动检测与识别系统：针对在输电网周围作业的工程车辆可能对电网相关设施、地基等造成影响甚至破坏的问题，利用图像处理、深度学习等技术对多类工程车辆实施自动检测与识别。提出了基于全局和局部卷积特征相融合的工程车检测与识别算法，研发了输电网周围工程车自动检测与识别系统，解决在复杂背景条件下不同尺寸、存在遮挡的工程车辆工程车实时自动检测与识别。系统主要技术性能指标：检测识别率高于90%；检测效率15帧/秒；接入视频8路（可定制）。

四、实验室近几年代表性科技论文

（1）Lu, L., Li, S., Chen, N., Gao, L., etc. Learning and Distillating the Internal Relationship of Motion Features in Action Recognition. In International Conference on Neural Information Processing. 2020, 11. Springer, Cham.

（2）廖小华,陈念年,蒋勇等. 改进的卷积神经网络红外图像超分辨率算法[J].红外技术,2020,42.

（3）巫玲,陈念年,范勇,叶一东. 相对角差法重建大口径平面光学元件面形[J].光学学报,2019,39.

（4）巫玲,武从海,陈念年,范勇. 基于梯度场的紧致差分最小二乘面形重建算法[J].红外与激光工程,2019,48.

（5）高琳,陈念年,范勇. 融合多尺度上下文卷积特征的车辆目标检测[J].光电工程2019,46.

（6）孙琳,巫玲,陈念年. 基于傅里叶变换的哈特曼波前重构算法比较[J].激光杂志,2019,40.

（7）高琳. 基于卷积神经网络与一致性预测器的稳健视觉跟踪，光学学报，2017，37

（8）祁世风. 复杂道路场景下车辆检测方法研究[D]. 西南科技大学.西南科技大学2020优秀硕士毕业论文.

（9）孙琳，大口径光学元件面形检测中子孔径拼接算法研究与应用[D].西南科技大学2019优秀硕士毕业论文.

（10）王利，线光在反射表面形貌测量中的关键技术研究[D]. 西南科技大学2016优秀硕士毕业论文.

五、实验室发明专利与软件著作权
1、基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法，中国发明专利，2019，ZL201810154656.7

2、一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法，中国发明专利，2019，ZL201610624928.6

3、阵列式超大口径平面光学元件面形检测装置和方法，中国发明专利，2015，ZL 201310172925.X

4、多姿态大口径平面光学元件面形检测装置和方法, 中国发明专利，2016，ZL201310183511.7

5、线阵式超大口径平面光学元件面形检测装置和方法，中国发明专利，2016，ZL201310173244.5

6、一种干涉条纹倾斜角测量方法，中国发明专利，2016，ZL201310421684

7、一种基于归一化R变换分层模型的人体行为识别算法，中国发明专利，2016，ZL 201210569908.5

8、一种基于KOD能量特征的群体异常行为识别方法，中国发明专利，2016，ZL201310189902. X

9、一种快速的KDP晶体最佳匹配角精确测量方法, 中国发明专利，2016，ZL201310185152.9

10、一种密集固体核径迹的粘连分离算法，中国发明专利，2015，ZL201210584294.8

11、一种基于远场光斑的光栅自动拼接算法，中国发明专利，2015，ZL201210016533.X

12、面形检测系统中前后表面反射光斑自动分离方法，中国发明专利，2013，ZL201110270339.

13、大口径平面光学元件的面形检测装置和方法，中国发明专利，2011，ZL200910058280.0

14、诊断设备瞄准微小靶丸的装置和方法，中国发明专利，2011，ZL200910303701.1

X；

15、一种晶体最佳匹配角自动测量系统和方法, 中国发明专利，2012，ZL201010606231.9

16.高精度空间测量系统，中国软件著作，2010，2010SR042024

17.大口径组件应力检测系统，中国软件著作 2010， 2010SR041850

18.光学元件表面缺陷检测系统，中国软件著作，2009，2009SR024002