近日，计算机信息工程学院“智能信息处理”团队李汉曦博士课题组在工业异常检测领域的最新研究成果“Target before Shooting: Accurate Anomaly Detection and Localization under One Millisecond via Cascade Patch Retrieval”被人工智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（IEEE TIP）录稿待刊。

《IEEE TIP》为中国计算机学会（CCF）推荐的A类学术期刊、中科院一区期刊top期刊。该论文第一作者为李汉曦博士；其他合作者包括2021级硕士研究生胡建飞，浙江大学讲席教授、人工智能著名专家沈春华老师以及浙江大学陈昊助理教授、西北工业大学李波副教授以及国防科技大学郑永斌教授等人。江西师范大学为第一署名单位。

课题组通过一种新颖而有效的角度重新审视工业异常/缺陷检测问题，进而提出了一种新的算法“Cascade Patch Retrieval （CPR）”，不仅极大提升了多个工业异常检测数据集上的精度记录，而且实现了一毫秒的高速检测，具有较高的学术价值和广阔的应用前景。CPR的基本思想以及与传统方法的对比如下图所示：

作为下一代工业自动化技术的重要组成部分，目前该项工作已受到诸如MVTec （世界著名工业自动化公司）、腾讯优图等国内外著名研究团队的好评和关注。未来，李汉曦博士课题组将致力于与产业界对接，推动算法模型的成果转化，为我国“新质生产力”的发展提供技术助力。