貴州大學機械工程學院副教授、碩士生導師
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2000年本科畢業(yè)于貴州工業(yè)大學機械設計及制造專業(yè)；
2010年碩士畢業(yè)于貴州大學機械工程學院機械工程專業(yè)；
2019年9月-2020年8月作為國內訪問學者在北京交通大學計算機與信息技術學院訪學。
主要從事智能制造、視覺檢測、圖像處理、人工智能等研究工作。共計發(fā)表學術論文40 余篇（其中SCI 檢索15篇），申請專利6項，軟著6項。主持國家自然科學基金地區(qū)基金2項、貴州省基礎研究計劃等共計4項，參與省部級科研項目十余項。主持省級教改項目1項、校級實驗室項目1項，參與建設國家級本科一流課程1項，主持《現(xiàn)代工程制圖學》 教材撰寫。指導學生參加“高教杯”全國大學生先進成圖技術大賽國賽、華為杯第六屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽等國家級大賽，并獲一、二、三等獎十余項。
研究方向:工業(yè)異常發(fā)現(xiàn)及垂直領域跨模態(tài)大模型
在圖像處理方面以深度學習模型的準確性和實時性為出發(fā)點，提出了一系列面向工業(yè)產(chǎn)品圖像的深度學習缺陷檢測方法，解決了工業(yè)場景下缺陷樣本短缺、缺陷區(qū)域形態(tài)各異、紋理背景復雜等影響導致檢測難的問題。在視頻異常事件檢測方面提出了通用性強、魯棒性好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，解決了異常樣本少、場景依賴強、個人隱私屏蔽等問題下導致檢測精度低的問題。目前致力于基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和大語言模型的異常檢測的研究，利用先進的自然語言處理技術、圖像處理技術，結合圖像、聲音、振動等多模態(tài)數(shù)據(jù)信息提高系統(tǒng)對缺陷的全面感知能力，增強其魯棒性和適應性，從而提升工業(yè)生產(chǎn)中缺陷檢測的準確性和效率。