近日，电子电气工程学院李媛媛教授指导2023级研究生刘文豪在仪器与测量领域TOP期刊《IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT》（简称TIM，工程技术领域二区，影响因子5.6）上发表了题为《V2Net: A Nested Framework for Crack Segmentation Based on Multi-Scale Feature Learning》的最新研究成果。
论文针对工业裂缝检测领域多尺度特征提取与融合的技术挑战，提出了一种创新性网络架构V2Net。该架构通过多级嵌套结构与高效注意力机制的协同作用，精准提取裂缝关键特征，同时有效抑制无关冗余信息，显著提升裂缝分割精度。V2Net模型在逐级精炼与特征融合的基础上，实现了从局部细节到整体结构的高效信息整合，不仅提高了分割的鲁棒性，还具备极强的可扩展性。
研究成果建立了基础数据库，同时为工业场景下的裂缝图像分割提供了一种全新的方法，为智能检测系统的精准化发展奠定了坚实基础，具有重要的理论价值和工程应用意义。该研究得到上海市科委项目等资助。