澳门科技大学资讯科技学院于2021年6月25日在A座A201会议室举办学术研讨会，特别邀请了浙江理工大学的张云波教授担任本次研讨会的演讲嘉宾。他以《基于深度学习的光学表面杂质检测》为题进行了演讲。
演讲摘要:
在基于激光技术的现代光学实验和光学应用中，光学元器件表面的微杂质和微缺陷是影响光学系统精密程度的主要因素之一，因而光学表面杂质和缺陷的定位检测是一个重要的问题。我们提出利用深度神经网络来辅助光学杂质检测的理论方案。具体而言，我们模拟了一束探测激光脉冲照射到具有单个微小杂质的光学表面时，反射信号和透射信号中所携带的杂质的位置信息可被一个深度卷积神经网络所学习并定位。通过改变杂质大小、折射率等属性生成了一系列泛化数据集，并讨论了神经网络在泛化数据集上的表现。结果表明，神经网络对杂质位置的预测能力具有较高的鲁棒性。最后，我们还对比了卷积神经网络和全连接神经网络这两种不同架构网络的学习能力。
张云波教授个人简介:
张云波 教授，1998年中国科学院物理研究所获得博士学位后在山西大学工作，曾作为洪堡学者(Humboldt Fellow)在德国凯萨斯劳特大学，芬兰图尔库大学从事博士后研究工作，2003年被聘为博士生导师，2011年被聘为首批二级教授，2019年至今在浙江理工大学工作。入选教育部新世纪优秀人才，山西省学术技术带头人，山西省研究生教育优秀导师，山西省三晋英才支持计画拔尖骨干人才等人才计画。承担多项国家自然科学基金项目的研究，迄今在国内外重要刊物发表SCI论文80多篇（其中Phys. Rev.系列50余篇）。主要从事超冷量子气体和低维量子磁性的理论研究，在分子磁体宏观量子效应，旋量玻色-爱因斯坦凝聚体拓扑性质，和一维冷原子气体可积与关联临界性质等方面取得有国际影响的重要结果，4次获得教育部和山西省科学技术奖。
