教授如是说
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本篇，我们一起来看看教授的研究发现！
基于非结构化三维点云表面缺陷检测新进展
作者：杜娟
本团队针对非结构化三维点云表面缺陷检测问题，在贝叶斯网络（Bayesian Network）概率模型的框架下，分别对正常的全局光滑表面、局部光滑缺陷和离群噪声（outlier）进行建模，实现了精确、鲁棒的制造零件表面缺陷检测。相关成果于2023年1月23日发表于工业工程顶级期刊《工业与系统工程师协会会刊》（IISE Transactions）。
3D点云数据由于其高密度、高精度的特点，且能够提供充足的表面缺陷三维信息，目前已被广泛应用于制造零件的表面质量监测中。尽管非结构化3D点云数据可以更完整地扫描表面细节信息，但其数据点呈无序化。因此，相较于结构化3D点云数据，在非结构化3D点云数据上的缺陷检测更具挑战性。此外，考虑到柔性制造或者高成本制造场景中难以收集到大量样本，在仅存在单个样本的情形下进行缺陷检测至关重要。
针对上述问题中缺少全局坐标排序，难以对缺陷建模与区分离群点的挑战，本文将缺陷检测问题构建成一个概率模型。通过将点云中每一个点建模为三种类型，即正常表面点、缺陷点和离群点，提出了一种新的贝叶斯网络来对非结构化的3D点云数据建模。利用变分期望最大化算法来估计相关参数并推断点的类型，从而实现缺陷检测，如图1所示。本团队在实际钢坯生产产线中采集得到的两类缺陷样本中，验证了该算法的有效性和准确性，如图2所示。
教授简介
杜娟博士
●香港科技大学（广州）智能制造学域助理教授
●香港科技大学（广州）数据科学与分析学域助理教授
杜娟博士，现任香港科技大学（广州）智能制造学域、数据科学与分析学域助理教授，香港科技大学联属助理教授、博士生导师及博士后合作导师。她于2014年获得哈尔滨工业大学学士学位，2019年获得北京大学博士学位，2017-2019年美国佐治亚理工学院联合培养博士。她主要从事数据驱动的智能制造系统质量改善研究工作，在工业数据分析和质量控制领域发表高水平期刊论文20余篇，并获得多项国家发明专利和软件著作版权。研究荣获多个国际学术权威协会的奖项，其中包括制造工程师学会（SME）杰出青年制造工程师奖、华人管理科学与工程学会最佳管理实践二等奖及运筹学和管理科学研究协会（INFORMS）年会质量、统计和可靠性分会和数据挖掘分会以及工业系统工程师协会（IISE）年会质量控制与可靠性分会最佳论文或最佳学生论文提名奖10余次。博士论文荣获中国管理科学与工程协会优秀博士论文、北京大学优秀博士论文。她主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金等项目7项，作为项目骨干参与国家重点研发计划、佛山香港科技大学专项等，且多次应邀在国际、国内权威学术会议作报告，现为IISE的高级会员、中国机械工程学会高级会员。
SMMG
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编辑：运喜童创意枢纽
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