本论坛将于CNCC2019中国计算机大会第二天（10月18日）下午在苏州金鸡湖国际会议中心A205会议室举行，共邀中科院、今日头条、知名高校等产学研界专家共同探讨前沿技术，分享实践经验，敬请期待!

工业机器视觉论坛

论坛概述:

在我国从“制造业大国”向“制造业强国”的转型升级中，制约制造业核心技术中检测技术的“短板”日趋显现，作为检测技术的“杀手铜”——工业机器视觉，正是破解转型升级的关键，更是社会各方共同依赖的技术基础。工业4.0时代，离不开智能制造，而智能制造也离不开工业机器视觉。

“工业机器视觉论坛”聚焦工业机器视觉领城最新技术和应用案例，汇聚中科院、今日头条、知名高校等相关领城的权威专家与业界精英，深入探讨行业趋势、前沿技术，分享实践经验，共同推进工业机器视觉为我国工业自动化行业打开“新视界”。

论坛时间：2019年10月18日(CNCC第二天)13:30-17:30

地点：苏州市金鸡湖国际会议中心A205会议室

论坛主席：顾庆毅，中国科学院自动化研究所研究员、博导，中国科学院自动化研究所苏州研究院副院长、首席科学家

共同主席：汪雪林，中国科学院自动化研究所博士、中科院自动化所苏州研究院常务副院长

论坛主席  顾庆毅

顾庆毅，中国科学院自动化研究所研究员、博导，中国科学院自动化研究所苏州研究院副院长、首席科学家。苏州中科全象智能科技有限公司副总经理。长期致力于实时高速视觉技术及其相关应用的开发，对高速视觉的原理及开发中的关键技术有很深入的理解。

研究领域包括，基于硬件的高选图像处理法研究，高速图像处理硬件架构设计，先端高速相机功能开发，同时探索实时高速视觉技术在工业、医疗、机器人等领域的应用前景，做出了一系列开创性工作。

讲者和报告简介

汪雪林

报告题目一:工业机器视觉应用中的热点问题和关键技术

报告摘要:本报告围绕工业机器视觉领域相关的热点问题和关键技术，介绍工业视觉应用的前沿问题和最新的研究成果，包括:基于深度学习技木的弱瑕疵检测、实时高速视觉系统、高速3D视觉技术等。此外，本报告还将指出该领城在实际应用中的需求，提出若干实际问题，梳理现有的关键技术，并提供相应解决方案。

报告人简介:汪雪林，中国科学院自动化研究所博士，北京交通大学兼职硕士生导师，中科院自动化所苏州研究院常务副院长、苏州中科全象智能科技有限公司常务副总经理，在图像处理、模式识别、机器视觉等领域有丰富的算法硏究和产品开发方面经验。

曾任北京商用密码行业协会副会长，北京握奇数据股份有限公司安全认证事业部CT0、总经理等职务，主持研制过行业技术标准5项，发表论文14篇，获发明专利12项。

王长虎

报告題目二：计算机视觉技术在抖音中的应用 

报告摘要：在过去的一年中，抖音短视频保持了令人震惊的增长态势，成为整个互联网行业最引人目的产品。计算机视觉技术在抖音等字节跳动短视频产品的内容生态建设、推荐、搜索、和创作中起到了重要作用，成为了抖音能够持续走高的重要推手。

报告人简介:王长虎，字节跳动入工智能实验室总监。原微软亚洲研究院主管研究员，曾在新加坡国立大学担任研究工程师。王长虎博士的主要研究方向包括计算机视觉、视频理解、多媒体创作和机器学习等，他和他的团队将相关技术广泛应用到字节跳动全线产品中，包括今日头条、抖音、西瓜视频、火山小视频等，为公司内容安全、视频理解和推荐、多媒体创作、视觉平台建设等起到重要作用。他曾在相关领域国际会议和期刊上发表论文60余篇，并多次担任相关会议和期刊的论文评审委员会委员和审稿人，拥有9项美国技术发明专利。

顾寄南

报告题目三:机器人视觉自主识别、高精度定位与柔顺控制研究进展报告

报告摘要:以面向复杂场景装配工位单元群为研究背景，利用视觉技术获取电子元器件及其周围环境的信崽，从一堆堆叠放置的电子元器件中，自主识别所需要的电子元器件，并实现机器人视觉电子元器件的高精度定位，进而针对控制系统的不确定性、高度非线性、强耦合性和信息处理的复杂性，实现视觉导向的机器人柔顺控制，构建面向电子元器件智能装配的机器人视觉系统。本研究成果具有泛化性，对于面向工业复杂环境的微小目标物体的智能装配机器人视觉技术的研究具有重要的理论意义，其应用将极大地提高机器人对于微小目标物体装配的智能性和工作效率，具有很高的工程应用价值以及潜在的产业化应用前景。

报告人简介:顾寄南，教授、博士、博士生导师。现任江苏大学智能制造工程系主任、智能制造工程专业带头人、江苏大学制造业信息化研究中心主任、镇江市制造业信息化工程技术研究中心主任。

致力于高端装备智能制造、智能机器人及视觉技术、复杂产品建模及优化设计、基于网络的设计制造及远程监控、制造业信息化系统与工程等方面的研究开发工作。主持和承担过100多项纵、横向课题，包括主持过国家自然科学基金项目、国家“863”项目、国防基础科研计划项目等。

赫然

报告題目四:工业机器视觉数据生成

报告摘要:工业机器视觉技术往往依赖深度学习和大规模标记数据来提升性能，然而人工标记数据不仅仅耗时耗工，而且很难达到深度学习要求的数据规模。工业机器视觉数据生成主要通过概率生成模型对视觉数据进行学习与拟合，进而创造出在内容或表观上完全不同的视觉数据，进而利用生成数据节约成本提高性能。本报告将在生成对抗网络理论介绍的基础上，分析概率生成模型在高维数据生成中面临的挑战问题，从视觉认知机理和生成模型学习两个方面探索条件生成、无条件生成和可控制生成的潜在解决方案，并从生成对抗学习理论到视觉应用方法分析行业需求以及对人工智能发展的影响。

报告人简介:赫然，博士，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员，中科院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干，中国科学院大学模式识别教研室副主任，中国图象图形学会视觉大数据专委会秘书长、北京图象图形学会理事。从事模式识别基础理论研究，从信息理论角度开展图像模式分析方法研究，并应用到生物特征识别和智能视频监控；近期主要聚焦生成式深度学习以及视觉大数据中的瓶颈问题展开理论研究。出版信息理论学习专著1部；在IJCV、 IEEE TPAMI、TIP、TIFS、TNNLS等权威国际期刊以及ICCV、CVPR、NIPS等权威国际会议发表论文140篇，研究工作获得国家优秀青年科学全和北京杰出青年科学基金资助。

杨华

报告题目五:高速智能机器视觉算法研究及应用

报告摘要: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。

报告人筒介:杨华，日本广岛大学博士，华中科技大学机械科学与エ程学院副教极，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，作为第二负责人参加国家自然科学基金委仪器重大专项1项。主要从事工业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，IEEE会员，并担任IEEE多个国际学术期刊的审稿人。

董雪松

报告題目六:浅谈双目视觉技术在农业智能装备中的应用

报告摘要:浅谈双目视觉技术在农业领域的应用需求，抛砖引玉，为机器视觉专家学者和技术人员展开这一领域的广泛应用前景，期待引起共鸣，共同关注农业智能装备的发展。使作为第一产业的农业，也能受惠于人工智能带来的技术成果。

报告人简介:董雪松，电子工程博士(美国中佛罗里达大学 CREOL光学中心)，光学硕士和物理学学士(吉林大学)，现任苏州极目机器人科技有限公司总经理。2016年从硅谷到苏州工业园区，联合创办苏州极目机器人，公司主要从事智能植保无人机及农业智能装备的研发、生产及销售业务。曾任华星光通(台湾上市公司)副总栽，曾联合创办苏州华兴致远电子科技有限公司并任总经理，曾在美国德州及加州做技术及产品开发十余年。