攀先進檢測與智能測控技術高峰

于曉杰

對于北京交通大學電子信息工程學院教授郟東耀來說，即使一直埋頭于基礎與實踐的結合，先進檢測技術和智能測控技術依然有無數的神秘等待他在未來去挖掘。“僅僅我所研究的就包括多光譜成像檢測技術、智能視覺識別理論與方法、智慧檢測網絡理論及其應用以及面向軌道交通領域的特種檢測與評價方法等多個層面。”郟東耀表示。從熱點中探索特色

從小就對各種電子設備極其感興趣的郟東耀，對“電子”有著某種特殊的情愫，這也是促使他一步步走上研究先進檢測技術與智能測控之路的動力。

圖像檢測技術是郟東耀研究方向之一。目前，相似目標作為一種特殊的被測對象使其檢測技術面臨著新挑戰。眾所周知，相似就意味著僅用肉眼難以發現不同之處，自然對后續目標的檢測也就無從下手。對此，郟東耀提出了一種基于多波長透反射成像的檢測方法，并在分析相似目標與所處背景多波長成像特性差異的基礎上，構建了多波長透反射檢測數學模型，為相似目標檢測打開了一扇研究的新大門。

郟東耀還針對復雜背景中相似異物的問題，提出了利用同色異譜破壞特性的透反射光譜圖像檢測方法，建立了波長優選函數篩選最優波長的透反射光源構建成像檢測系統。此外，他仔細對背景中中透射光子的傳播特性進行了探究，分析了高速CCD曝光時間與成像目標清晰度的量化關系，并有了驚奇的發現：光透射檢測及成像目標增強方法，可以使目標圖像的特征清晰地表現，對此郟東耀通過實驗也得到了進一步的證實。

“如今，圖像檢測研究儼然是一個熱點，但復雜背景下復雜目標的檢測卻不盡如人意，視覺識別的魯棒性不高就是其中之一。”郟東耀說道。為此，他廣泛攝取國內外先進研究成果，借鑒人類的視覺感知機理，提出了將綠色聯想機制理論用于弱對比度車輛目標的識別理念，并且在一系列合理假設抽象的基礎上，構建了層次化的聯想機制模型，實驗結果也令人驚喜：該模型對于弱對比度車輛目標的識別率達到88.6%，且誤識別率保持在5%以下。科研與教學共進退

在互聯網飛速發展的時代，郟東耀深切感受到了“智能化”的意義，比如智慧檢測網絡。智能檢測將生物智能理論與方法引入其中，完美地成為多檢測系統的“集合體”。但白璧微瑕，無線傳感網技術的種種小缺陷也著實令他苦惱，力求找到能夠“柳暗花明”的切入點。

網絡傳輸“堵車“現象時有發生，郟東耀就提出一種基于改進蛙跳算法的自適應多路徑方法，建立起路徑滿意度模型。無線檢測網絡能耗太高，他又提出面向無線傳感網的動態簇頭優選方法，從而使網絡能量實現均勻消耗。

問題一個個被解決，郟東耀卻絲毫沒有放慢研究的腳步，軌道交通運營狀態監測與評價也在他的涉獵范圍之內。對維修工職業技能、復雜鐵路站場的維修工工作點高精度定位以及軌道交通設備及環境在線測量及控制研究等多方面，他都提出了切實可行的改進方案。

在研究之余，郟東耀對教學也投入了極大的精力。平時，他盡可能地關心照顧學生，一旦涉及到學術研究，郟東耀體內的嚴厲分子便冒了出來。“我對學生要求十分嚴格，有時候甚至是苛刻，但學習還是要得到學生自身的重視。”郟東耀說道。除了理論，創新意識也是他培養學生的重點，他鼓勵學生一定要敢想，只要能解決問題，任何頭腦風暴都可以。“我經常鼓勵學生獨立解決問題，多和老師討論很重要，充分發揮主觀能動性更重要。”他補充道。

每一個清晨，都是科研與教學之間的新起點，對郟東耀來說，先進檢測與智能測控技術在他身上的責任，他從未放下，也不會放下。