报告人：王陈博士

报告时间：2019年8月21日  上午10:00

地点：东区9号楼114讨论室

报告摘要：光学仪器获得的原始测量数据经常受到局部测量缺陷的影响。局部测量缺陷通常来自于材料表面局部斜率，扫描速度，光强度，材料透明度，圆形凹槽，等。这些缺陷主要包括未测点和异常值。在表面测量领域，异常值被定义为数据集中与分区的整体特征不一致的局部部分；在统计分析领域，异常值被定义为给定样本中与其余观测值不一致的子集部分。异常值的存在严重影响了表面表征的精确度。对原始测量数据异常值的检测和剔除是精密测量研究中极其重要的内容。本报告介绍了十种应用于表面测量原始数据异常值检测的统计分析方法，从未检测到的异常值的个数，高度参数的差异，计算复杂度等方面比较并分析了所介绍的异常值检测方法的效率，鲁棒性，分界点，局限性和优势等。

报告人简介：王陈，西班牙马德里理工大学制造工程博士，日本国立情报学研究所实习研究员。主要研究方向为三维表面计量（surface metrology）。博士研究课题为共聚焦光学显微镜三维表面表征的不确定度及溯源性研究。所从事的课题为西班牙国家科技创新计划项目，获得了西班牙国家经济部的资助。研究内容主要有原始测量数据异常值检测，滤波分析（filtration），校准（calibration），不确定度评定（uncertainty evaluation），表面高度参数化（parameterization），台阶高度评定（step height）， 以及ISO25178、ISO16610等标准算法。在日本国立情报学研究所实习期间主要研究内容为三维结构性表面特征分割（surface segmentation）。