报告题目：《基于高斯过程模型的复杂光学曲面统计学表征及其自优化测量技术》
报告时间：2017/10/26（周四）下午2:00
地点：机械楼辅楼二楼讲习室
报告人：任明俊博士是精密检测领域较为活跃的青年学者。2012年在香港理工大学获得博士学位，目前在上海交通大学机械与动力工程学院从事教学科研工作，任职助理教授。任博士在多传感器测量技术、计算成像测量技术、光学复杂曲面的检测与评定理论方面开展了多年的研究工作，承担了包括国家自然科研基金、香港基础研究基金、香港创新基金、校企联合基金等10多项科研项目，发表了60余篇学术论文于精密工程领域国际权威的学术期刊和会议。任博士现为国际生产工程院青年研究员、香港理工大学超精密加工技术国家重点实验室兼职高级研究员、中国仪器仪表学会青年委员、测量与控制专业委员会常务委员。
报告摘要：复杂曲面因优越的性能越来越广泛地应用于先进光学、生物医学及航空航天等领域，而这类曲面形态特征的数学表征和可溯源测量已成为亟待解决的关键难题。本项目提出一种基于高斯过程的复杂自由曲面测量方法，通过构建符合完全贝叶斯推理的高斯过程，以协方差函数形式建立数据到模型的映射关系，实现曲面形态特征的多尺度统计学表征。各种协方差函数及其组合可以灵活选择用于描述不同类型的曲面，不仅具有极高的灵活度，亦可以对所构建模型进行量化的不确定度估计。在此基础之上，提出了多传感器自优化测量方法。以传感器特征、测量经验作为先验知识构建测量策略数据库，通过训练多特征分类器，对各类复杂曲面进行自动分类和测量策略设置，再通过多源数据融合实现对曲面的自优化采样，在满足测量精度要求的同时尽可能提升测量效率。该方法将有助于提高复杂光学曲面的测量效率和精度，亦可广泛应用于三维机器视觉、多传感器测量等领域
