【编委领航】告别“肉眼数碎片”：深度学习让钢化玻璃检测快又准

中国测试·编委领航

2026年编委成果展示

导言

钢化玻璃出厂前的“碎片试验”，是衡量其安全性的关键环节。然而，依赖人眼识别与手动计数的传统方法，长期面临效率低下、成本高昂且主观性强的问题。如今，一项融合了前沿视觉与注意力机制的深度学习技术，正为这一行业痛点提供智能化的解决方案。

本期《编委领航》解读《中国测试》副主编、华南理工大学刘桂雄教授发表于我刊的创新研究，看他如何通过CH+EfficientVit-Rsprompter方法，实现对钢化玻璃碎片的精准、快速自动分割与计数，推动工业视觉检测迈向智能化。

告别“肉眼数碎片”

深度学习让钢化玻璃检测快又准

《中国测试》副主编

——刘桂雄教授

刘桂雄，男，1968年10月生，华南理工大学教授、博导。1995年在重庆大学获得仪器科学与技术专业工学博士学位，从事现代传感与智慧物联、精密检测与智能仪器仪表、光机电一体化集成与装备等方面教学科研工作。所带领的制造工程智能检测与仪器学术团队被评为华南理工大学第四期学术团队的20个特别优秀团队之一。

兼任广东省科协常委、广东省工程师学会执行会长、政协第14届广州市委员会委员、中国仪器仪表学会理事、省测量控制技术与装备应用促进会理事长，《仪器仪表学报》、《光学精密工程》、《中国测试》等杂志编委，广东省计量技术咨询委员会委员、省无损检测技术标委会主任委员、省能源计量检测标准化技术委员会副主任委员以及省通用仪器、新能源汽车、碳中和、建筑产业等4个产业计量技术委员会副主任。2016年多次任广东省计量质量标准化教授级高工评审委员会专家组组长；2019年开始担任广东省测控仪器工程技术人才职称评委会主任；2020年获英国皇家特许计量及控制学会Fellow；2021年被推选为中国科协第十届代表大会代表；2022担任中国工程师联合体工程能力评价委员会副主任；2024年开始担任粤港澳大湾区工程师联合体副理事长。

近年主持包括国家重大科学仪器开发专项、国家自然科学基金、粤港澳重点招标项目等在内的科研项目50余项，取得国家发明专利授权100多件，出版专著8部，主编国家、地方技术标准10多部。主持项目2011年以来获中国仪器仪表学会科学技术二、三等奖各1项、广州市人民政府科学技术奖二等奖2项、广东省人民政府科学技术二、三等奖各1项。2008年入选教育部新世纪优秀人才计划计划；2014年获“全国优秀科技工作者”称号、2019年获人力资源和社会保障部、中国机械工业联合会颁发的“全国机械工业先进工作者”称号。

钢化玻璃碎片图像分割CH+EfficientVit-Rsprompter

方法研究

成果发表于《中国测试》2026第1期

摘要：

碎片试验是钢化玻璃出厂前重要环节，目前碎片试验检测依赖人工方法，存在效率低、成本高问题，该文研究一种钢化玻璃碎片图像分割CH+EfficientVit-Rsprompter方法，其选用Rsprompter实例分割模型为基准网络，以多尺度线性注意力机制为核心的EfficientViT作为主干网络，既保持准确度又降低计算复杂度；再引入坐标注意力机制CoordAtt及设计高频通道注意力(HCAF)模块，扩大全局感受野，提升小目标定位准确性、边缘细节特征，实现钢化玻璃碎片图像准确分割。提出待检测区域碎片筛选机制，通过掩膜覆盖度计算，实现钢化玻璃碎片有效计数。建立训练、测试数据集，开展相关消融实验及对比实验，证明CH+EfficientVit-Rsprompter方法有效性、先进性，FPS、mAPbox 、mAP mask指标分别达到11.3、0.762、0.742，较Rsprompter模型分别提升130%、0.7%、0.5%；与人工检测相比误差<3%，可满足实际应用精度、速度要求。

关键词：

碎片试验; 实例分割; 深度学习; 钢化玻璃;

从依赖经验的“人眼评判”到数据驱动的“智能识别”，工业生产质量检测正迈向自动化与智能化的新阶段。这项发表于《中国测试》的研究，不仅展现了注意力机制等前沿算法在复杂工业视觉场景中的强大潜力，也为建材、汽车玻璃等相关行业的质量管控升级提供了创新的技术路径。

《中国测试》将持续搭建高水平学术交流平台，见证并推动智能测试技术在更多工业领域的创新与应用。

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