《Engineering》极端制造前沿学术专题研讨会

南京理工大学 中国

左超，南京理工大学紫金卓越教授、教育部长江学者特聘教授、南理工智能计算成像实验室（SCILab: www.scilaboratory.com）学术带头人、智能计算成像研究院院长、首席科学家。主持基金委重大仪器、重点、国家重点研发计划等项目，围绕“计算光学相位成像”的基础理论、关键技术及先进仪器开展系统研究。发表SCI论文300余篇，其中40余篇被选作eLight/Light/LAM、Optica、AP、PhotoniX、OEA/OES、ACSP、PR等期刊封面论文，25篇论文入选ESI高被引/热点论文，论文被引近2万次。国际光学工程学会/美国光学学会/英国物理学会会士（SPIE/Optica/IOP Fellow），获欧洲物理学会菲涅耳奖（EPS-QEODFresnel Prize）、国际纯粹与应用物理学联合会（IUPAP-ICO）光学青年科学家奖、首届SPIE AP青年创新学者奖、中国光学工程学会技术发明一等奖等奖项。担任eLight、PhotoniX、OL、OLEN、IEEE TCI等期刊编辑，连续入选科睿唯安全球高被引科学家。 

随着光电信息技术的快速发展，三维成像与传感已成为光学计量和信息光学领域的最重要的研究方向之一；结构光投影技术因其非接触、高分辨、高速和全场自动化等优点，成为目前最具代表性的三维成像技术之一。近年来，随着光电子器件和数字处理单元的飞速发展，人们也随之对条纹投影轮廓术提出了更高的期许——既要“精度高”，又要“速度快”。尽管二者似乎天生就是一对矛盾体，仅采用一幅投影图案实现高精度三维重建一直是结构光3D成像的终极目标。本报告会向大家展示深度学习与光学测量的结合将如何为结构光三维成像这一“传统”领域带来新的“生机”。相比较传统方法，深度学习在条纹分析、相位展开、高速测量等方面展现出令人惊叹的性能以及强大的应用潜力。在此基础上，我们发展出一系列基于深度学习的“单帧”高精度无歧义结构光三维成像技术，实现了速度为100,000fps的瞬态结构光三维成像。相关工作有望填补3D成像和2D传感之间的速度“鸿沟”，为高速瞬态物体的高精度三维成像开辟新途径。