演讲题目：高光谱机器视觉关键技术及应用

演讲摘要：机器视觉作为机器人的“高精密眼睛”，其发展对机器人起着重要的作用。高光谱机器视觉具备多模态成像系统与智能分析处理算法，是当前机器视觉领域的研究前沿。报告将从研究背景与意义、研究现状与面临挑战、关键技术等方面介绍高光谱机器视觉的现实发展与未来趋势。首先，以智能机器人在高端制造过程中面临的感知手段有限、测量检测精度低、缺陷样本数量少等挑战为牵引，介绍了高光谱机器视觉研究的总体技术路线与关键科学问题，包括高速高精快照式成像、无监督异常检测方法、跨场景模型部署等方面；最后介绍了高光谱机器视觉未来的发展趋势与展望。

个人简介：湖南大学教授、博士生导师，中国工程院院士，湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任。中国自动化学会会士，中国计算机学会会士，中国人工智能学会监事，中国自动化学会常务理事。开创了机器人自主加工规划与决策控制技术体系，提出高速高精视觉感知与自适应鲁棒控制等方法，突破多机器人协同制造感知与控制技术难题，发明机器人灵巧精准作业技术。率先研制出智能制造机器人自动化柔性生产线控制系统等，研究成果成功应用于航空、舰船、汽车、电子、医药等国内外企业和国家重大工程。创建了机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心。研究成果获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖4项、省部级一等奖11项。获得 “全国五一劳动奖章”、“全国先进工作者”、“第二届全国创新争先奖”等奖项。主要研究方向为机器人感知与智能控制。

演讲题目：神经渲染和建模在工业界的潜在应用

演讲摘要：传统计算机图形学依靠对物体几何、材质、光照等物理仿真实现高真实感渲染效果。这类仿真通常需要精确求解渲染方程，计算量巨大，难以达到实时的速度。计算机视觉则试图求解其逆问题，通过分析自然图像求解出相应的相机位姿以及物体几何、材质等参数。作为一个欠定问题，基于多视点的三维重建仍然没有得到很好的解决。本次演讲将重点介绍基于深度学习的渲染和建模新方法，特别是基于神经辐射场（Neural Radiance Field or NeRF）的神经渲染和建模器 (neural rendering and modeling)，包括最近一系列基于NeRF的动静态场景和物体的渲染和建模技术，并展示它们在物体、人物和环境的逼真复现中的强大能力。最后讨论这类方法对工业检测等领域可能带来的全新机遇。

个人简介：IEEE Fellow，ACM杰出科学家。他于2000年获美国加州理工学院（Caltech）双学士学位，2005年获美国麻省理工学院（MIT）博士学位。现任上海科技大学副教务长、信息科学与技术学院教授、执行院长。虞教授长期从事计算机视觉、计算成像、计算机图形学、生物信息学等领域的研究工作，并先后获得美国国家科学基金杰出青年奖（NSF CAREER Award）和美国空军研究院杰出青年奖 (AFOSR YIP Award)。他担任IEEE TPAMI、IEEE TIP等多个顶级期刊编委和多个国际人工智能会议（ICCP 2016、ICPR 2020、WACV 2021、CVPR 2021、ICCV 2025）的程序主席。他同时是达沃斯世界经济论坛（WEF）“全球议程理事会”理事，并担任其Metaverse方向的Curator。

演讲题目：自监督预训练在工业视觉中的应用

演讲摘要：工业视觉应用中有大量的识别问题，比如工业巡检中的目标检测，遥感图像中的语义分割等。编码解码架构是主流视觉识别方法，识别效果通常依赖预训练好的编码器。本报告主要介绍编码器自监督预训练方法，上下文自编码器（Context Autoencoderundefined CAE）。CAE是一种新型的掩码图像建模（Masked Image Modeling，MIM）方法，利用大量无标注的图像数据，预训练编码器，提升语义表征学习能力。在公开视觉任务上，CAE表现出比对比预训练和其他的MIM（如MAE和BEiT）方法更好的效果。在工业视觉识别任务上，CAE在工业视觉数据上预训练编码器，极大的提升了效果，广泛应用于工业巡检和工业质检等任务。

个人简介：百度计算机视觉首席科学家，负责计算机视觉领域的研究、技术创新和产品研发。加入百度之前，曾任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。研究领域为计算机视觉、深度学习及多媒体搜索。他的代表工作包括高分辨率神经网络（HRNet）、基于有监督的区域特征融合（DRFI）的显著目标检测及基于近邻图的大规模最近邻搜索（NGS，SPTAG）等。他曾担任过许多人工智能会议的领域主席，如 CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACM MM等。他现在是IEEE TPAMI和IJCV的编委会成员，曾是IEEE TMM和IEEE TCSVT编委会成员。因在视觉内容理解和检索领域的杰出贡献，他被遴选为国际电气电子工程师学会和国际模式识别学会会士 (IEEE/IAPR Fellow)、国际计算机协会杰出会员。

演讲题目：嵌入式工业视觉技术的前世今生

演讲摘要：报告摘要： 随着机器视觉技术的飞速发展，越来越多的工业自动化系统中开始引入视觉技术，而面向中国当下的工业基础现状，需要对大量的已有工业设备或者系统进行升级改造，而在产线或者设备中留给视觉系统的空间却极为狭小，因而视觉系统的轻量化成为视觉系统发展的主要趋势，嵌入式工业视觉技术应运而生。 嵌入式系统作为装置或设备的一部分，是一种以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪的专用计算机系统。在机器视觉领域，“嵌入式”是一个日久弥新的词汇，狭义上它通常是指包含图像采集、图像处理以及外部通信控制的采-处-控一体的视觉部件，其也被认为是视觉部件一体化发展的最主要趋势。报告结合企业20多年嵌入式视觉的研发和应用经验，总结了嵌入式视觉技术发展的主要阶段，并深入剖析了各阶段的技术特点，并对嵌入式视觉技术的未来发展趋势进行预测。