CSIG科技进步奖授予在我国图像图形学领域应用推广先进科学技术成果，完成重大科学技术工程、计划、项目等方面，做出突出贡献的个人和团队。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，分享获奖团队科研故事，学会近日对荣获2023年度CSIG科技进步奖一等奖“复杂工业场景机器视觉鲁棒感知关键技术及应用”的项目团队进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他们的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访团队吧。

问题一：首先非常感谢各位老师接受我们的采访，请先介绍一下团队成员：

感谢CSIG的邀请，大家好，我是湖南大学刘敏。

我们项目团队汇集了来自湖南大学、中国科学院自动化研究所、立讯精密等国内知名高校、研究所、上市公司的10位成员。在王耀南院士的带领下，团队面向“制造强国”等国家战略，长期致力于复杂工业场景机器视觉鲁棒感知关键技术及应用研究，取得了一系列突出成果，构建了集“成像-增强-识别”于一体的复杂工业场景机器视觉鲁棒感知系统及装备。我们的成果已成功应用于中国航发、三一重工等大型制造企业，取得了显著的经济和社会效益。

问题二：了解完了团队内的各位老师，请为大家简单的介绍一下项目的情况：

机器视觉技术赋予机器“观察”和“理解”外部世界的能力，已成为实现智能制造的关键一环，对推动工业制造向高端化、智能化高质量发展具有重要意义。针对复杂工业场景下机器视觉感知技术面临的目标成像不易、数据质量不高、模型性能不好等挑战，项目团队在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目等多个国家重大重点项目的支持下，突破了复杂工业场景下机器视觉鲁棒感知的关键技术，在目标自适应多视角成像、视觉数据自动增广增强、复杂场景高效鲁棒识别等方面取得了一系列创新性成果。

授权发明专利41项、国际PCT专利3项，在IEEE TPAMI、TIP、TII等IEEE汇刊发表论文48篇，登记软件著作权21项，相关成果成功应用于中国航发、三一重工等多个智能制造龙头企业，取得了显著的经济和社会效益。

问题三：请问各位老师在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

在项目的整个研究过程中，我有以下三点体会和大家分享：

（1）善于发现问题：发现问题比解决问题更重要。团队成员通过在各个企业走访调研，深入现场了解实际制造与生产过程中会遇到的难题，确定了从目标成像、数据质量、视觉模型这三个方面改善工业场景机器视觉感知的应用效果，最终形成本项目的核心技术思路。

（2）站在巨人之上：在解决问题的过程中，要有针对性的阅读相关学术文献，特别是发表在相关领域的顶刊、顶会论文。站在巨人的肩膀上会有更开阔的思路，很多问题也就迎刃而解。

（3）科研没有捷径：科研之路不会是一帆风顺的，失败与试错是科研的常态。聚焦一点，全身心投入，不断尝试，砥砺前行。在失败中吸取教训，设置一个个小目标慢慢前进，最终一定可以到达成功的彼岸。

问题四：在项目的研究过程中有遇到什么困难吗？大家是如何解决的？

项目中遇到的最大困难应当是理论与实际的巨大差别。随着项目的不断深入，我们发现研发的技术虽然可以在标准的工业数据集上表现得还不错，但在实际工业场景中使用就会错误频出。经过深入调研，我们发现一方面是由于硬件设备及现场环境的影响会有较大噪声干扰，这个在标准数据集中是很少存在的，所以在技术中起初并没有考虑到类似的情况。另一方面是由于场景、照度、对比度等的不同，导致同一目标在不同场景下的视觉特征截然不同。针对这两方面问题，我们提出了视觉数据自动增广增强、复杂场景高效鲁棒识别等关键技术，引入场景先验知识有方向性的对数据和模型进行改进，最终成功解决了这些问题，有效提升了相关技术在实际工业场景中的使用效果，实现了应用落地。这也是我们项目名称中“鲁棒”这个核心的由来，即我们的技术对于复杂工业场景中多类型噪声及多变场景的“鲁棒”。

问题五：最后，大家有什么获奖感言想说呢？

首先感谢学会与同行专家对我们工作的肯定，非常感谢拉斯维加斯手机娱乐网站 在提供学术交流平台、构建学术评价体系、调动促进科研工作者积极性和创造性等方面的辛苦付出！同时也感谢各合作单位领导和同事对团队一如既往的支持、关心和厚爱！在未来的日子里，我们将继续关注工业智能制造、工业机器视觉等领域的科技前沿和国家重大需求，为国家的科研与教育事业贡献绵薄之力！