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小目標檢測長期以來是計算機視覺中的一個難點和研究熱點。在深度學習的驅動下，小目標 檢測已取得了重大突破，并成功應用于國防安全、智能交通和工業自動化等領域。為了進一步促進小 目標檢測的發展，本文對小目標檢測算法進行了全面的總結，并對已有算法進行了歸類、分析和比較。首先，對小目標進行了定義，并概述小目標檢測所面臨的挑戰。然后，重點闡述從數據增強、多尺度學 習、上下文學習、生成對抗學習以及無錨機制等方面來提升小目標檢測性能的方法，并分析了這些方法 的優缺點和關聯性。之后，全面介紹小目標數據集，并在一些常用的公共數據集上對已有算法進行了 性能評估。最后本文對小目標檢測技術的未來發展方向進行了展望。

目標檢測是計算機視覺領域中的一個重要研究方向，也是其他復雜視覺任務的基礎。作為圖像理 解和計算機視覺的基石，目標檢測是解決分割、場景理解、目標跟蹤、圖像描述和事件檢測等更高層次 視覺任務的基礎。小目標檢測長期以來是目標檢測中的一個難點，其旨在精準檢測出圖像中可視化特 征極少的小目標（32 像素×32 像素以下的目標）。在現實場景中，由于小目標是的大量存在，因此小目 標檢測具有廣泛的應用前景，在自動駕駛、智慧醫療、缺陷檢測和航拍圖像分析等諸多領域發揮著重要 作用。近年來，深度學習技術的快速發展為小目標檢測注入了新鮮血液，使其成為研究熱點。然而，相 對于常規尺寸的目標，小目標通常缺乏充足的外觀信息，因此難以將它們與背景或相似的目標區分開 來。在深度學習的驅動下，盡管目標檢測算法已取得了重大突破，但是對于小目標的檢測仍然是不盡 人意的。在目標檢測公共數據集 MS COCO［1］上，小目標和大目標在檢測性能上存在顯著差距，小目標 的檢測性能通常只有大目標的一半。由此可見，小目標檢測仍然是充滿挑戰的。此外，真實場景是錯 綜復雜的，通常會存在光照劇烈變化、目標遮擋、目標稠密相連和目標尺度變化等問題，而這些因素對 小目標特征的影響是更加劇烈的，進一步加大了小目標檢測的難度。事實上，小目標檢測具有重要的 研究意義和應用價值。對于機場跑道，路面上會存在微小物體，如螺帽、螺釘、墊圈、釘子和保險絲等， 精準地檢測出跑道的這些小異物將避免重大的航空事故和經濟損失。對于自動駕駛，從汽車的高分辨 率場景照片中準確地檢測出可能引起交通事故的小物體是非常有必要的。對于工業自動化，同樣需要 小目標檢測來定位材料表面可見的小缺陷。對于衛星遙感圖像，圖像中的目標，例如車、船，可能只有 幾十甚至幾個像素。精確地檢測出衛星遙感圖像中的微小目標將有助于政府機構遏制毒品和人口販 運，尋找非法漁船并執行禁止非法轉運貨物的規定。

綜上所述，小目標檢測具有廣泛的應用價值和重 要的研究意義。對小目標檢測展開研究將有助于推動目標檢測領域的發展，擴寬目標檢測在現實世界 的應用場景，提高中國的科技創新水平和加快中國全面步入智能化時代的步伐。目標檢測作為計算機視覺的基礎研究，已有許多優秀的綜述發表。Zou 等［2］梳理了 400 多篇關于目 標檢測技術發展的論文，包括歷史上的里程碑檢測器、檢測框架、評價指標、數據集、加速技術和檢測應 用等諸多內容，系統而全面地展現了目標檢測這個領域的現狀。Oksuz 等［3］則從目標檢測中存在的類 別不平衡、尺度不平衡、空間不平衡以及多任務損失優化之間的不平衡等四大不平衡問題出發，對現有 的目標檢測算法進行了深入的總結。Zhao 等［4］在對比總結目標檢測中提及了小目標檢測所面臨的挑 戰。Agawal 等［5］則在目標檢測任務的主要挑戰中簡要介紹了幾種常用的小目標檢測方法。Chen 等［6］ 立意于小目標檢測的 4 大支柱性方法，詳細描述了多尺度表示、上下文信息、超分辨率、區域建議以及其 他方法等 5 類具代表性的網絡，并介紹了部分小目標數據集。Tong 等［7］從多尺度學習、數據增強、訓練 策略、基于上下文的檢測和基于生成對抗網絡的檢測等 5 個維度全面回顧了基于深度學習的小目標檢 測方法，并在一些流行的小目標檢測數據集上，對當前經典的小目標檢測算法進行了比較分析。Liu 等［8］在總結對比最近用于小目標檢測的深度學習方法的基礎上，還簡單闡述了常規目標檢測、人臉檢 測、航空圖像目標檢測以及圖像分割等 4 個研究領域的相關技術。此外，還有文獻［9?10］等中文綜述中 對小目標檢測這一領域做了一定的總結工作。然而，文獻［2］主要對一般目標檢測算法進行了回顧，而 對小目標檢測方法的介紹甚少。文獻［3］則主要關注于目標檢測領域中存在的不平衡問題。文獻［4?5］ 對目標檢測領域進行了全面的綜述總結，雖然有所涉及小目標檢測問題，但是并沒有進行全面的總結 和深入的分析。文獻［6?8］是針對小目標這一問題的綜述，對小目標檢測方法與性能評估進行了較為全 面的總結，但是在對小目標的定義、難點分析和性能評估等方面仍有所欠缺。文獻［9?10］作為中文的小 目標檢測綜述，分別對小目標檢測這一領域進行了總結綜述，但是對于小目標檢測方法的歸類與分析仍不夠深入。

與以往將小目標與常規目標等同對待或只關注特定應用場景下的目標檢測綜述不同，本文對小目 標檢測這一不可或缺且極具挑戰性的研究領域進行了系統且深入的分析與總結。本文不僅對小目標 的定義進行了解釋，也對小目標檢測領域存在的挑戰進行了詳細地分析和總結，同時重點闡述了小目 標檢測優化思路，包括數據增強、多尺度學習、上下文學習、生成對抗學習以及無錨機制以及其他優化 策略等。此外，本文還在常用的小目標數據集上分析對比了現有算法的檢測性能。最后，對本文內容 進行了簡要的總結，并討論了小目標檢測未來可能的研究方向和發展趨勢。

三維視覺測量是計算機視覺與精密測量原理交叉融合的前沿高新技術,是工業4.0的基礎支撐,是以網絡化、智能化制造為變革特征的先進制造業的核心關鍵技術。經過幾十年的發展,三維視覺測量技術在基礎研究和應用研究上均獲得了快速深入發展,形成了理論方法、技術工藝、系統研發和產品應用四位一體較為完備的方向體系,呈現出理論系統化、方法多維化、精度精準化和速度快捷化的發展趨勢,成為智能制造過程控制、產品質量檢驗保證和裝備整機服役測試的不可或缺的優選技術。本報告主要圍繞單相機、雙相機、結構光等典型三維視覺測量技術展開論述,概要介紹其關鍵技術內涵,綜述其發展現狀、前沿動態、熱點問題和發展趨勢。重點論述條紋投影三維測量技術和相位測量偏折術。最后給出了三維視覺測量的發展趨勢與未來展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/download_new_edit_content.aspx?edit_id=202001&file_no=2020&journal_id=jig

流程工業是制造業的重要組成部分, 是國民經濟發展的重要基礎, 主要包括化工、冶金、石化等行業, 其安全高效的生產對國家而言具有重要的戰略意義. 然而, 流程工業物理化學變化反應復雜、流程間能質流嚴重耦合、多目標沖突、在線實驗風險大, 給生產流程系統建模與高效協同優化帶來極大困難, 嚴重制約了生產質量和資源利用率的進一步提升. 隨著信息技術與人工智能的發展, 建立虛實結合、協同優化運行的流程工業數字孿生生產線所需技術逐漸成熟, 其在流程工業的應用價值與潛力日益凸顯. 本文首先闡述數字孿生在流程工業應用的必要性與重要性, 并通過邊界定義法將數字孿生與信息物理系統(Cyber-physical system, CPS)、工業互聯網等概念進行對比分析,從而明確數字孿生的基本內涵與功能邊界. 其次描述流程工業抽象模型和數字孿生理論模型間的映射關系, 并分析了如何用數字孿生技術解決流程工業系統建模與高效協同優化的瓶頸問題. 最后, 從數字孿生系統構建的角度探討數字孿生發展的關鍵技術, 并以一條煉鐵生產線為例, 展示數字孿生技術在實際工業中的應用解決方案.

為滿足智能制造企業對產品質量檢測的需求, 服務制造企業生產管理, 對缺陷檢測技術的研究現狀、典型方法和應用 進行梳理. 首先總結了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機器視覺和基于深度學習的缺陷檢測技術的 優缺點; 對比分析了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機器視覺檢測的主流缺陷檢測技術和基于深度 學習的缺陷檢測技術的研究現狀; 然后, 梳理了缺陷檢測技術在電子元器件、管道、焊接件、機械零件和質量控制中的典型應 用; 最后, 對缺陷檢測技術的研究情況進行了總結和展望, 指出該研究領域亟需解決的問題和未來發展的方向, 并從高精度、 高定位、快速檢測、小目標、復雜背景、被遮擋物體檢測、物體關聯關系等幾個方面總結近年來發表在 ICCV (International Conference on Computer Vision) 和 CVPR (International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 等 知名國際會議上相關論文的核心思想和源代碼, 為缺陷檢測技術的進一步發展提供理論和應用上的借鑒與參考。

//www.aas.net.cn/fileZDHXB/journal/article/zdhxb/2020/11/PDF/zdhxb-46-11-2319.pdf

摘要： 圖像修復是計算機視覺領域中極具挑戰性的研究課題。近年來,深度學習技術的發展推動了圖像修復性能的顯著提升,使得圖像修復這一傳統課題再次引起了學者們的廣泛關注。文章致力于綜述圖像修復研究的關鍵技術。由于深度學習技術在解決“大面積缺失圖像修復”問題時具有重要作用并帶來了深遠影響,文中在簡要介紹傳統圖像修復方法的基礎上,重點介紹了基于深度學習的修復模型,主要包括模型分類、優缺點對比、適用范圍和在常用數據集上的性能對比等,最后對圖像修復潛在的研究方向和發展動態進行了分析和展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210100048

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

摘要: 工業4.0將工業制造流程以及產品質量優化從以前依照經驗和觀察進行判斷轉變為以事實為基礎, 通過分析數據進而挖掘潛在價值的完整智能系統. 人工智能技術的快速發展在工業4.0的實現中扮演著關鍵的角色. 然而, 傳統的人工智能技術通常著眼于日常生活、社會交流和金融場景, 而非解決工業界實際所遇到的問題. 相比而言, 工業人工智能技術基于工業領域的具體問題, 利用智能系統提升生產效率、系統可靠性并優化生產過程, 更加適合解決特定的工業問題同時幫助從業人員發現隱性問題, 并讓工業設備有自主能力來實現彈性生產并最終創造更大價值. 本文首先介紹工業人工智能的相關概念, 并通過實際的工業應用案例如元件級的滾珠絲杠、設備級的帶鋸加工機與機器群等不同層次的問題來展示工業人工智能架構的可行性與應用前景.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.200501