《光:科学与应用》报道我校关于深度学习在光学计量学中应用的综述文章160
近期,我校电子工程与光电技术学院陈钱、左超教授团队与新加坡南洋理工大学钱克矛教授在国际顶尖期刊《光:科学与应用》(Light: Science & Applications)上发表题为“Deep learning in optical metrology: a review”的综述文章,并被选为当期封面论文。电光学院左超教授、博士生钱佳铭是该论文共同第一作者,左超、陈钱、钱克矛教授为共同通讯作者,我校为第一完成单位。文章链接:https://www.nature.com/articles/s41377-022-00714-x。 图1 《Light:Science & Applications》第11卷第4期封面:Deep learning in optical metrology: a review 光学计量学(Optical Metrology)是一类以光信号为标准/信息载体的测量科学和技术。它是一门古老的学科,因为物理学的发展从一开始就由光学计量技术所驱动的。但反过来,光学计量学也因激光、电荷耦合器件(CCD)和计算机的发明而发产生了重大变革。现如今已发展成为一个涵盖广泛的跨学科领域,并与光测力学、光学工程、计算机视觉和计算成像等学科紧密相关。另一方面,深度学习(Deep Learning)作为机器学习的一个分支,因其在计算机视觉、自然语言处理和计算机辅助诊断等领域的广泛应用和巨大成功而受到广泛关注。与此同时,Google、Facebook、微软、苹果和亚马逊这五大科技巨头“点燃”了数据挖掘的“艺术”,开发出易于使用的开源深度学习框架,深度学习已经迅速离开学术界的殿堂并开始重塑工业界。鉴于深度学习在这些相关领域所取得的巨大成功,光学计量学的研究人员也无法抑制他们的好奇心,开始积极投身到这一快速发展的新兴领域中。不同于传统的基于“物理先验”方法,深度学习以“样本数据驱动”的方式重塑了几乎所有光学计量技术中数字图像处理的基本任务,打破了传统光学计量技术的功能/性能疆界,从极少的原始图像数据中挖掘出更多场景的本质信息,显著提升了信息获取能力,为光学计量技术打开了一扇新的大门。 图2光学计量中的深度学习 在此背景下,我校与新加坡南洋理工大学的研究团队在国际顶级光学期刊《Light: Science &Applications》联合发表了题为“Deep learning in opticalmetrology: a review”的综述文章。文章系统总结了光学计量学中经典技术与图像处理算法,简述了深度学习的发展历史、网络结构及技术优势,并对其在各种光学计量任务中(如条纹去噪、相位解调和相位展开)的具体应用进行了全面综述。通过对比深度学习方法与传统图像处理算法的原理与思想上的异同,展示了深度学习在解决各种光学计量任务中“问题重构”和“实际性能”方面的独特优势。最后文章指出了深度学习技术在光学计量领域所面临的挑战,并展望了其未来潜在的发展方向。 图3 截止目前,文章下载量已突破1.1万余次,并入选期刊4月最高下载量论文 截止目前,文章下载量已突破1.1万余次,并入选期刊4月最高下载量论文。美国科学促进会(AAAS)主办的全球科学新闻发布平台“EurekAlert!”及多家新闻媒体Tech Xplore、AINEWS、TechiLive等对该项成果进行了报道,团队受邀于Nature Portfolio Engineering Community发表论文背后的故事(Behind the paper)。与此同时,光学计量领域权威专家、国家杰出青年基金获得者、北京航空航天大学潘兵教授针对此文发表题为“Optical metrologyembraces deep learning: keeping an open mind”的评论文章(News & Views)。文章指出“深度学习将继激光、电荷耦合器件和计算机技术之后,有望为光学计量的发展注入新的活力”,“光学计量学的研究人员应以开放的心态接受深度学习,同时继续努力探索其理论基础,并保持对其局限性的认知。”值得一提的是,近三年来我校陈钱、左超教授团队在基于深度学习的光学测量领域已相继取得多项重要进展,相关研究成果连续5次以封面文章发表在Adv.Photonics、Optica、LightSci. Appl.、Opto-ElectronicAdv.等顶级期刊,4篇文章入选ESI高被引论文,3篇文章入选ESI热点论文,上述成果有力地推动了光学计量领域向着“智能化”方向迈进。 图4 美国科学促进会(AAAS)主办的全球科学新闻发布平台EurekAlert!及多家新闻媒体TechXplore、AI NEWS、TechiLive等对该项成果进行了报道 图5 团队研究成果3年来连续5次以封面文章发表在Adv. Photonics、Optica、LightSci. Appl.、Opto-ElectronicAdv.等顶级期刊,4篇文章入选ESI高被引论文、3篇文章入选ESI热点论文 上述工作得到了得到了国家自然科学基金、江苏省基础研究前沿技术计划、江苏省“333工程”研究项目、江苏省“一带一路”创新合作项目、中央高校基础研究基金、江苏省光谱成像与智能感知重点实验室开放研究基金的支持。 文章转载 I 钟声新闻网 撰稿 I 课题组供稿 |