【編委領航】告別“肉眼數碎片”：深度學習讓鋼化玻璃檢測快又準

中國測試·編委領航

2026年編委成果展示

導言

鋼化玻璃出廠前的“碎片試驗”，是衡量其安全性的關鍵環節。然而，依賴人眼識別與手動計數的傳統方法，長期面臨效率低下、成本高昂且主觀性強的問題。如今，一項融合了前沿視覺與注意力機制的深度學習技術，正為這一行業痛點提供智能化的解決方案。

本期《編委領航》解讀《中國測試》副主編、華南理工大學劉桂雄教授發表于我刊的創新研究，看他如何通過CH+EfficientVit-Rsprompter方法，實現對鋼化玻璃碎片的精準、快速自動分割與計數，推動工業視覺檢測邁向智能化。

告別“肉眼數碎片”

深度學習讓鋼化玻璃檢測快又準

《中國測試》副主編

——劉桂雄教授

劉桂雄，男，1968年10月生，華南理工大學教授、博導。1995年在重慶大學獲得儀器科學與技術專業工學博士學位，從事現代傳感與智慧物聯、精密檢測與智能儀器儀表、光機電一體化集成與裝備等方面教學科研工作。所帶領的制造工程智能檢測與儀器學術團隊被評為華南理工大學第四期學術團隊的20個特別優秀團隊之一。

兼任廣東省科協常委、廣東省工程師學會執行會長、政協第14屆廣州市委員會委員、中國儀器儀表學會理事、省測量控制技術與裝備應用促進會理事長，《儀器儀表學報》、《光學精密工程》、《中國測試》等雜志編委，廣東省計量技術咨詢委員會委員、省無損檢測技術標委會主任委員、省能源計量檢測標準化技術委員會副主任委員以及省通用儀器、新能源汽車、碳中和、建筑產業等4個產業計量技術委員會副主任。2016年多次任廣東省計量質量標準化教授級高工評審委員會專家組組長；2019年開始擔任廣東省測控儀器工程技術人才職稱評委會主任；2020年獲英國皇家特許計量及控制學會Fellow；2021年被推選為中國科協第十屆代表大會代表；2022擔任中國工程師聯合體工程能力評價委員會副主任；2024年開始擔任粵港澳大灣區工程師聯合體副理事長。

近年主持包括國家重大科學儀器開發專項、國家自然科學基金、粵港澳重點招標項目等在內的科研項目50余項，取得國家發明專利授權100多件，出版專著8部，主編國家、地方技術標準10多部。主持項目2011年以來獲中國儀器儀表學會科學技術二、三等獎各1項、廣州市人民政府科學技術獎二等獎2項、廣東省人民政府科學技術二、三等獎各1項。2008年入選教育部新世紀優秀人才計劃計劃；2014年獲“全國優秀科技工作者”稱號、2019年獲人力資源和社會保障部、中國機械工業聯合會頒發的“全國機械工業先進工作者”稱號。

鋼化玻璃碎片圖像分割CH+EfficientVit-Rsprompter

方法研究

成果發表于《中國測試》2026第1期

摘要：

碎片試驗是鋼化玻璃出廠前重要環節，目前碎片試驗檢測依賴人工方法，存在效率低、成本高問題，該文研究一種鋼化玻璃碎片圖像分割CH+EfficientVit-Rsprompter方法，其選用Rsprompter實例分割模型為基準網絡，以多尺度線性注意力機制為核心的EfficientViT作為主干網絡，既保持準確度又降低計算復雜度；再引入坐標注意力機制CoordAtt及設計高頻通道注意力(HCAF)模塊，擴大全局感受野，提升小目標定位準確性、邊緣細節特征，實現鋼化玻璃碎片圖像準確分割。提出待檢測區域碎片篩選機制，通過掩膜覆蓋度計算，實現鋼化玻璃碎片有效計數。建立訓練、測試數據集，開展相關消融實驗及對比實驗，證明CH+EfficientVit-Rsprompter方法有效性、先進性，FPS、mAPbox 、mAP mask指標分別達到11.3、0.762、0.742，較Rsprompter模型分別提升130%、0.7%、0.5%；與人工檢測相比誤差<3%，可滿足實際應用精度、速度要求。

關鍵詞：

碎片試驗; 實例分割; 深度學習; 鋼化玻璃;

從依賴經驗的“人眼評判”到數據驅動的“智能識別”，工業生產質量檢測正邁向自動化與智能化的新階段。這項發表于《中國測試》的研究，不僅展現了注意力機制等前沿算法在復雜工業視覺場景中的強大潛力，也為建材、汽車玻璃等相關行業的質量管控升級提供了創新的技術路徑。

《中國測試》將持續搭建高水平學術交流平臺，見證并推動智能測試技術在更多工業領域的創新與應用。

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【專題征稿】
聚焦前沿交叉領域，探索智能時代下建模與決策的革新路徑，涵蓋等創新主題，誠邀學界同仁共創未來。

【往期期刊】

往期卷冊系統收錄測試領域重要成果，為學者提供完整知識脈絡與研究積淀，助力深入理解學科演進與創新軌跡。

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【培訓通知】

2026年度，《中國測試》將舉辦。1月首推。詳情及后續月度安排，請關注公眾號通知。