俯衝構造vs地幔柱構造板塊運動驅動力探討板塊運動的驅動力問題是板塊構造的基本問題。中科院地質與地球物理所陳凌研究員及其合作者，從不同尺度和角度分析討論了“Bottom up”和“Top down”兩種機制的相互關系和相互作用，及其對地球系統時空演化的影響，並論述了未來板塊運動驅動力研究的主要方向。板塊構造是指地球外殼岩石圈塊體在地球表面的水平運動及其相互作用，是地球區別于其他行星的最重要特征。板塊運動的驅動力問題是板塊構造的基本問題，也是自20世紀60年代末板塊構造理論提出以來地球科學界一直關注和爭論的焦點，分歧主要在于是地幔對流驅動的“Bottom up”機制還是板塊本身性質決定的俯衝驅動“Top down”機制（圖1）。對這兩種機制及其在地球動態演化過程中相互作用模式的深入理解、準確評估與判斷，是認識地球整體演化的關鍵。中國科學院地質與地球物理研究所陳凌研究員等從板塊運動驅動力這一基本問題入手，系統總結了過去半個世紀以來與板塊構造和地幔對流相關的運動學、動力學系列研究，從不同時空尺度和動力學演化角度分析討論了兩者的相互關系和相互作用及其對地球系統時空演化的影響，並論述了未來板塊運動驅動力研究的兩個主要方向。該文作為封面文章發表在《中國科學：地球科學》英文版2020年第3期。圖1 板塊運動的“Bottom up”和“Topdown”驅動機制對于板塊運動的驅動力問題主要存在兩派觀點。一派是基于“Bottom up”的認識，認為板塊運動受控于板塊之下的地幔對流系統，特別是起源于核幔邊界的地幔柱作用于板塊底部，促使大陸裂解，並驅動板塊運動（圖1左半部分）。這種觀點強調了地幔對流，尤其是地幔柱在驅動板塊運動過程中的作用，因此又被稱為地幔柱構造觀點。而“Top down”機制則認為板塊運動的驅動力主要來源于板塊自身的負浮力，板塊構造和地幔對流均受控于板塊的俯衝作用，因此板塊構造又被稱為俯衝構造（圖1右半部分）。“Top down”是目前地球科學界較為普遍接受的觀點。根據該觀點，板塊構造和地幔對流都取決于地球表面的板塊性質和狀態。其中，大洋板塊在自身的重力作用下發生俯衝。一方面，俯衝板片密度大于週圍地幔，受到的浮力小于重力，因而能夠持續俯衝，並對地表與之相連的板塊產生拖拽作用（slab pull），促使其運動；另一方面，俯衝板片通過與週圍地幔的黏滯耦合作用帶動地幔對流（slab suction），並進一步由對流地幔產生的剪切牽引力帶動上覆板塊運動（圖2）。“Top down”觀點的產生，多來源于顯生宙錛 特別是200Ma以來的地質學、地球物理研究證據和板塊重構結果，表明這一時期地球系統以板塊（俯衝）構造為主導。然而地球系統經歷了約45億年的演化，從太古代早期到顯生宙，淺表和深部結構與性質都發生了強烈改變，板塊構造自形成以來也經歷了顯著時間演變。因此，對板塊運動驅動力問題的全面認識必須考慮時間演化。進一步研究表明，板塊構造與地幔柱構造在地球長期演化過程中是緊密聯系的，兩者存在不同時空尺度的相互作用，

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地幔柱構造對板塊運動產生了不可忽視的影響。例如，個別板塊增速、減速與單一地幔柱活動在百萬年時間尺度具有耦合關系；多個板塊內穩定克拉通地區地表隆升、沉積速率與地幔柱相關的岩漿活動在億年時間尺度存在時空相關性；而全球範圍的超大陸聚合、裂解與超級地幔柱活動在二十億年以來的地質歷史時期表現為週期性耦合關系(圖3)。圖2 板片拖拽力和板片吸力驅動地表板塊運動示意圖圖3 地球歷史時期超大陸時間演化與大火成岩省事件概率分布的對比關于板塊構造與地幔柱構造以及兩者之間相互作用模式的爭論，涉及了對板塊及板塊構造本身的認識和對板塊構造與地球系統關系的認識。因此，未來關于板塊運動驅動力的研究仍需要圍繞以下兩個方面展開：(1) 將地震學、重力、形變等多學科觀測與動力學模擬和實驗相結合，對不同時空尺度的板塊變形進行綜合約束，深入開展板塊流變性質研究，為進一步釐定板塊運動驅動力、理解和認識板塊構造本質提供基礎依據。(2) 將板塊構造置于地球系統之中，作為其不可分割的一部分，將淺部與深部、自上而下與自下而上的構造過程緊密結合，從地球整體角度來開展系統深入的研究。了解研究詳情請點擊下方鏈接：http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SCES/63/3/10.1007/s11430-019-9538-2?slug=fulltext機器人視覺三維成像技術盧榮勝封面文章|盧榮勝錛史豔瓊錛胡海兵. 機器人視覺三維成像技術綜述[J]. 激光與光電子學進展錛 2020錛 57(4): 040001.在智能制造過程中，通過傳統的編程來執行某一特定動作的機器人，越來越難以滿足制造業向前發展的需求。在很多應用場合下，需要為工業機器人安裝一雙眼睛，即機器視人覺成像感知系統，使機器人具備識別、分析、處理等更高級的功能，可以正確對目標場景的狀態進行判斷與分析，做到靈活地自行解決發生的問題。視覺成像的一個重要特點是從圖像中獲取目標的信息，可分為二維和三維視覺成像兩種形式。二維視覺技術主要根據灰度或彩色圖像中的像素灰度特征獲取目標中的有用信息，以及基于輪廓的圖案匹配驅動，識別物體的紋理、形狀、位置、尺寸和方向等。但二維視覺技術難以實現三維高精度測量與定位，且二維形狀測量的一致性和穩定性也較差，易受照明條件等影響，二維機器視覺技術的局限性已經顯現，因此迫切需要發展三維視覺技術。三維視覺技術能夠產生二維視覺不能產生的形狀或深度信息，且計算機技術、並行處理、人工智能、神經元網絡和深度學習等學科的快速發展，也促進了對機器人視覺成像系統與復雜視覺過程的深入研究，為三維視覺成像技術研究及應用奠定了良好的基礎。在智能制造領域，機器人視覺主要被用來代替人工視覺和拓展人工視覺的功能，高效、快速、準確地完成測量、檢測、識別、定位等任務，而這些任務的實現都是基于二維或三維視覺成像完成的。合肥工業大學盧榮勝教授課題組針對智能制造領域機器人視覺感知中的三維視覺成像技術進行了綜述，系統地總結了一些有代表性的機器人視覺成像方法的特點，探究了機器人三維視覺成像技術的發展趨勢。機器人視覺成像的結構形式機器人視覺系統的主要功能是模擬人眼視覺成像與人腦智能判斷和決策功能，採用圖像傳感技術獲取目標對象的信息，通過對圖像信息提取、處理並理解，最終用于機器人系統對目標實施測量、檢測、識別與定位等任務，或用于機械人自身的伺服控制。在工業應用領域，最具有代表性的機器人視覺系統就是機器人手眼系統。根據成像單元安裝方式不同，機器人手眼系統分為兩大類：固定成像眼看手系統（Eye-to-Hand）與隨動成像眼在手系統(Eye-in-Hand錛 or Hand-eye)，如下圖1所示。圖 1 兩種機器人手眼系統的結構形式，

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(a)眼在手機器人系統，（b）眼看手機器人系統在固定成像眼看手系統中，視覺成像單元安裝在機器人本體外的固定位置，在機器人工作過程中不隨機器人一起運動，當機器人或目標運動到機械臂可操作的範圍時，機械臂在視覺感知信息的反饋控制下，向目標移動，對目標進行精準操控。固定成像眼看手系統的優點是具有全局視場，標定與控制簡單，抗震性能好，姿態估計穩定等。但分辨率低，容易產生較大的定位誤差和遮擋問題。在隨動成像眼在手系統中，成像單元安裝在機器人手臂末端，隨機器人一起運動。隨動成像眼在手系統常用于在限視場內操控目標，優點是空間分辨率高，不會像固定成像眼看手系統那樣產生機械臂遮擋成像視場問題，缺點是成像單元單次視場有限。有些應用場合，為了更好地發揮機器人手眼系統的性能，充分利用固定成像眼看手系統全局視場和隨動成像眼在手系統局部視場高分辨率和高精度的性能，可採用兩者混合協同模式，如用固定成像眼看手系統負責機器人的定位，使用隨動成像眼在手系統負責機器人的定向；或者利用固定成像眼看手系統估計機器人相對目標的方位，利用隨動成像眼在手系統負責目標姿態的高精度估計等，如圖2所示。圖 2 機器人協同視覺系統原理圖機器人視覺三維成像方法3D視覺成像可分為光學和非光學成像方法。目前應用最多的還是光學方法，其包括：飛行時間法、激光掃描法、激光投影成像、立體視覺成像等。飛行時間3D成像飛行時間（TOF）相機每個像素利用光飛行的時間差來獲取物體的深度。目前已經有飛行時間面陣相機商業化產品，如Mesa Imaging AG SR-4000， PMD Technologies Cam Cube 3.0，微軟Kinect V2等。TOF成像可用于大視野、遠距離、低精度、低成本的3D圖像採集，其特點是：檢測速度快、視野範圍較大、工作距離遠、價格便宜，但精度低，易受環境光的幹擾[30]。例如Camcueb3.0具有可靠的深度精度（3mm @ 4m)，每個像素對應一個3D數據。掃描3D成像掃描3D成像方法可分為掃描測距、主動三角法、色散共焦法。掃描測距是利用一條準直光束通過1D測距掃描整個目標表面實現3D測量的。主動三角法是基于三角測量原理，利用準直光束、一條或多條平面光束掃描目標表面完成3D成像，如圖3所示。色散共焦通過分析反射光束的光譜，獲得對應光譜光的聚集位置， 如圖4所示。 圖3線結構光掃描三維點雲生成示意圖圖 4色散共焦掃描三維成像示意圖 掃描3D成像的最大優點是測量精度高。其中色散共焦法還有其它方法難以比擬的優點，如非常適合測量透明物體、高反與光滑表面的物體。但缺點是速度慢、效率低；用于機械手臂末端時，可實現高精度3D測量，但不適合機械手臂實時3D引導與定位，因此應用場合有限。另外主動三角掃描在測量復雜結構面形時容易產生遮擋，需要通過合理規劃末端路徑與姿態來解決。結構光投影3D成像結構光投影三維成像目前是機器人3D視覺感知的主要方式。結構光成像系統是由若幹個投影儀和相機組成，常用的結構形式有：單投影儀-單相機、單投影儀-雙相機、單投影儀-多相機、單相機-雙投影儀和單相機-多投影儀等。結構光投影三維成像的基本工作原理是：投影儀向目標物體投射特定的結構光照明圖案，由相機攝取被目標調制後的圖像，再通過圖像處理和視覺模型求出目標物體的三維信息。根據結構光投影次數劃分，結構光投影三維成像可以分成單次投影3D和多次投影3D方法。單次投影3D主要採用空間復用編碼和頻率復用編碼形式實現。由于單次投影曝光和成像時間短，抗振動性能好，適合運動物體的3D成像，如機器人實時運動引導，手眼機器人對生產線上連續運動產品進行抓取等操作。但是深度垂直方向上的空間分辨率受到目標視場、鏡頭倍率和相機像素等因素的影響，大視場情況下不容易提升。多次投影3D具有較高空間分辨率，能有效地解決表面斜率階躍變化和空洞等問題。不足之處在于：1）對于連續相移投影方法，3D重構的精度容易受到投影儀、相機的非線性和環境變化的影響；2）抗振動性能差，不合適測量連續運動的物體；3）在Eye-in-Hand視覺導引系統中，機械臂不易在連續運動時進行3D成像和引導；4）實時性差，不過隨著投影儀投射頻率和CCD/CMOS圖像傳感器採集速度的提高，多次投影方法實時3D成像的性能也在逐步改進對于粗糙表面，結構光可以直接投射到物體表面進行視覺成像；但對于大反射率光滑表面和鏡面物體3D成像，結構光投影不能直接投射到被成像表面，需要借助鏡面偏折法。偏折法對于復雜面型的測量，通常需要借助多次投影方法，因此具有多次投影方法相同的缺點。另外偏折法對曲率變化大的表面測量有一定的難度，因為條紋偏折後反射角的變化率是被測表面曲率變化率的2倍，因此對被測物體表面的曲率變化比較敏感，很容易產生遮擋難題。立體視覺3D成像立體視覺字面意思是用一只眼睛或兩只眼睛感知三維結構，一般情況下是指從不同的視點獲取兩幅或多幅圖像重構目標物體3D結構或深度信息，如圖5所示。圖 5 立體視覺三維成像示意圖立體視覺可分為被動和主動兩種形式。被動視覺成像只依賴相機接收到的由目標場景產生的光輻射信息，該輻射信息通過2D圖像像素灰度值進行度量。被動視覺常用于特定條件下的3D成像場合，如室內、目標場景光輻射動態範圍不大和無遮擋；場景表面非光滑，且紋理清晰，容易通過立體匹配尋找匹配點；或者像大多數工業零部件，幾何規則明顯，控制點比較容易確定等。主動立體視覺是利用光調制（如編碼結構光、激光調制等）照射目標場景，對目標場景表面的點進行編碼標記，然後對獲取的場景圖像進行解碼，以便可靠地求得圖像之間的匹配點，再通過三角法求解場景的3D結構。主動立體視覺的優點是抗幹擾性能強、對環境要求不高（如通過帶通濾波消除環境光幹擾），3D測量精度、重復性和可靠性高；缺點是對于結構復雜的場景容易產生遮擋問題。性能比較1、類似于飛行時間相機、光場相機這類的相機，可以歸類為單相機3D成像範圍，它們體積小，實時性好，

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適合隨動成像眼在手系統執行3D測量、定位和實時引導。但是，

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飛行時間相機、光場相機短期內還難以用來構建普通的隨動成像眼在手系統，主要原因如下：1）飛行時間相機空間分辨率和3D精度低，不適合高精度測量、定位與引導。2）對于光場相機，目前商業化的工業級產品只有為數不多的幾家，如德國Raytrix，雖然性能較好，空間分率和精度適中，但價格貴，使用成本太高。圖6隨動成像眼在手系統機器人3D視覺成像優選方案2、結構光投影3D系統，

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精度和成本適中，有相當好的應用市場前景。它由若幹個相機-投影儀組成的，如果把投影儀當作一個逆向的相機，可以認為該系統是一個雙目或多目3D三角測量系統。3、被動立體視覺3D成像，目前在工業領域也得到較好應用，但應用場合有限。因為單目立體視覺實現有難度，雙目和多目立體視覺要求目標物體紋理或幾何特征清晰。4、結構光投影3D、雙目立體視覺3D都存在下列缺點：體積較大，容易產生遮擋。針對這個問題雖然可以增加投影儀或相機覆蓋被遮擋的區域，但會增加成像系統的體積，減少在Eye-in-Hand系統中應用的靈活性。總結雖然光學3D視覺成像測量方法種類繁多，但能夠安裝在工業機器人上，組成一種合適的隨動成像眼在手系統，對位置變動的目標執行3D成像測量、引導機器人手臂準確定位和實施精準操作的方法有限。因為從工業應用的角度來說，我們更關心的是3D視覺傳感器的精度、速度、體積與重量。鑑于機器人末端能夠承受的端載荷有限，允許傳感器佔用的空間有限，傳感器在滿足成像精度的條件下，重量越輕體積越小也就越實用。所以，

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對于隨動成像眼在手系統，最佳3D成像方法是採用被動單目（單相機）3D成像方法，這樣不僅體積小、重量輕，也解決了雙目和多目多視圖遮擋難題。課題組介紹：合肥工業大學盧榮勝教授科研團隊20多年來主要從事機器視覺與光學測量技術研究，主要研究方向包括：三維機器視覺及其應用、自動光學檢測技術、變形應變光學全場測量技術、光學微納測量技術、數字圖像處理及應用等。重點聚焦于機器視覺在人工智能、集成電路、機器人、平板顯示、手機、新能源、汽車等行業，開展機器視覺應用基礎和工程技術應用研究。主持承擔的主要科研項目有：國家重大科學儀器專項“平板顯示屏自動光學檢測儀器開發與應用”，國家重點研發計劃“三維光學傳感器及圖像數據採集關鍵技術”，國家科技支撐項目“材料微納結構機械力學性能測量技術的研究”、國家863專項“精密組裝生產線的高速高精度視覺在線檢測技術”，國家自然科學基金項目“提高相移條紋投影三維測量精度的主值相位反向誤差補償法”等國家級和省部級項目20餘項，產學研合作項目幾十項，項目總經費1億多元。在機器視覺領域已經培養博士和碩士研究生100餘人。課題組合影：，