近日，自动化学院博士研究生万斌以杭电第一作者单位的论文LFRNet: Localizing, Focus, and Refinement Network for Salient Object Detection of Surface Defects 被仪器和测量领域权威期刊IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement(TIM) （影响因子5.33）录用。该文章指导教师为周晓飞副教授和颜成钢教授。

表面缺陷检测作为工业生产中的重要组成环节，可以有效凸显出带钢表面、磁瓦、道路的缺陷区域。然而，现有方法在处理低对比度、复杂形状的缺陷时性能下降十分严重。针对这一问题，本文提出了一种新颖的缺陷检测模型，即定位、聚焦和细化网络。该网络利用语义引导的定位模块、上下文驱动的聚焦模块和边缘感知的细化模块来实现缺陷信息的语义信息、细节信息和边缘信息的提取和融合。实验结果表明该方法在缺陷检测上取得了优异的性能表现。

万斌同学系我校自动化学院智能信息处理实验室(IIPL)博士生，该实验室由颜成钢教授领衔，与美国北卡罗来纳大学教堂山分校、美国中佛罗里达大学、中国科学院、清华大学等国内外多家高校和科研院所有长期密切的合作，近年来培养出多名优秀学生。该实验室长期致力于智能信息处理方面的研究，主要研究方向包括：机器学习、模式识别、图像处理、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息处理等方面。在相关研究方向取得了一系列创新性研究成果。