研究方向

机器人、机器人定位与手势识别、人工智能、机器视觉、缺陷检测、状态监测与智能运维、物联网与光电检测等

基本介绍

2021年12月毕业于南京航空航天大学，获得工学博士学位；2019年11月至2020年11月作为联合培养博士研究生前往加拿大多伦多大学机械与工业工程系访学一年。本人长期致力于机器人定位、人工智能、机器视觉、缺陷检测、状态监测与智能运维等方面的研究。现主持国家自然科学基金青年基金、中国博士后面上项目、温州市基础性科研项目、浙江省教育厅科研项目、温州市科协项目、江苏省研究生科研创新计划项目、企业横向等纵横向项目7项。作为主要成员参与国自然面上、江苏省六大人才高峰等项目。现已在《Expert Systems with Applications》、《Reliability Engineering & System Safety》、《IEEE Transactions on Instrumentation and measurement》等国际国内期刊上发表论文30余篇。

主要工作经历

2021.12-2024.12 温州大学机电工程学院讲师

2024.12-至今 温州大学机电工程学院副教授

获奖情况

承担项目

2023-2025，国家自然科学基金青年基金项目，主持

2023-2025，中国博士后面上项目，主持

2023-2024，浙江省教育厅科研项目，主持

2023-2024，温州市基础科研项目，主持

2024-2026，温州市科协项目，主持

2024-2026，温州大学教改项目，主持

2018-2020，江苏省研究生科研创新计划项目，主持

参与的科研项目：

2018-2021，国家自然科学基金面上项目，参与

2019-2020，江苏省六大人才高峰项目，参与

2017-2020，国家质检总局项目，参与

学术任职

硕导、担任多个学术期刊审稿人

学术成果

[1]An Ensemble Model Using Temporal Convolution and Dual Attention Gated Recurrent Unit to Analyze Risk of Civil Aircraft[J]. Expert Systems with Applications，2024. (SCI 中科院1区 TOP)

[2]A model fusion strategy for identifying aircraft risk using CNN and Att-BiLSTM[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2022, 228: 108750. (SCI 中科院1区 TOP)

[3]A hybrid deep neural network based on multi-time window convolutional bidirectional LSTM for civil aircraft APU hazard identification[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2021, 35(4): 344-361. (SCI 中科院1区 TOP)

[4]Computer vision-aided RFID tag group location measurement and reading performance prediction using graph transformer network with novel topology graph construction strategy, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024.（SCI 中科院2区TOP）

[5]CA-MSPNet: Multi-Scale Module and Coordinate Attention Mechanism Strategy Combined with ProtoNet for Gearbox Fault Diagnosis Using Limited Infrared Thermal Images Under Variable Working Conditions, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024.（SCI 中科院2区TOP）

[6]Image processing and deep normalized CNN for the location measurement and reading distance prediction of RFID multi-tags. IEEE Sensors Journal, 2023.（SCI  中科院2区）

A novel 3D position measurement and structure prediction method for RFID tag group based on deep belief network. Measurement, 2019.（SCI 中科院2区）