主要从事机器视觉、机器人及智能制造方向。曽获湖北省科技进步二等奖,三等奖。第八届十堰市社会科学优秀成果奖一等奖。主持和参与了国家自然科学基金、国家科技支撑计划、教育部人文社会科学基金等科研项目,发表论文二十余篇,国家专利六项。
本课题组目前研究生九名,在机器视觉、机器人及智能制造方向具备良好的科研环境和科研设备,学习氛围浓厚,项目经费充足。希望报考同学具备一定的数学和英语基础,通过CET-6,掌握C语言及matlab等软件,对课题组研究方向和程序编写方面工作感兴趣,具有较好的学习能力和良好的团队合作精神。欢迎通过邮件联系咨询和报考! 课题组研究生科研成果一览: 2018级: 1.向长峰,王宸,张秀峰。自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究。制造技术与机床,2020(5)99-101。中文核心。 2.Changfeng Xiang,Chen Wang,Xiufeng Zhang et al. A review of Lane Line Detection Technology Based on Machine Vision.IWAMA2020 EI会议. 3.李宇,王宸,钟毓宁.基于机器视觉的汽车风挡涂胶轨迹检测研究[J].制造技术与机床,2020(10):31-34+40.中文核心。 4.Yu Li,ChenWang,Chao liu et al.Kinematics Analysis andtrajectory Planning of SCARA Robot based on Matlab. IWAMA2020 EI会议. 2019级: 1.刘超,王宸,钟毓宁.基于天牛须改进粒子群算法的平面度误差评定研究[J].计量学报,2021,42(01):9-15.CSCD核心 2.刘超,王宸,鲁旭详.基于ABiGRU的铣刀磨损监测方法研究.计量学报. 3.Chao liu,Chen Wang,Yu Li et al.A Review of Structure Optimization of ConvolutionalNeural Networks. IWAMA2020 EI会议. 4. 刘超、王宸、李宇。基于Modbus协议的车铣复合加工中心功率数据采集系统。软著 5.Xiufeng Zhang,Chen Wang,Changfeng Xiang et al.Intelligent detection method for welding seamdefectrs of automobile based on YOLOV4. IWAMA2020 EI会议. 6.张秀峰、王宸、刘超、唐禹、张伟. 改进YOLOv3的轮毂焊缝缺陷检测方法.光学精密工程[J]2021(29)08:1942-1954。EI期刊 7. 张秀峰、王宸.基于YO0LV3的轮毂焊缝视觉检测方法.实用新型专利. 8. 张秀峰获得2020-2021校优秀研究生、国家奖学金、2022校优秀毕业论文。
2020级: 1.唐禹,王宸,张秀峰,刘超,李丁龙.基于改进EfficientNet的锻件磁粉探伤智能检测方法研究[J/OL].仪器仪表学报:1-9[2021-09-02].2179.th.20210826.1356.002.html.EI 卓越期刊 机械工程领域高质量科技期刊分级目录 T1级 2.Tangyu ,Wangchen,Huapoxi,GAOjunfeng.Intelligent detection method of forgings defects detection based on improved EfficientNet and memetic algorithm.IEEE ACCESS.2022.8 SCI
3.周志霄,王宸,张秀峰,刘超,唐禹,张伟.基于机器视觉与改进遗传算法的机械手分拣方法研究[J].制造技术与机床,2022,No.716(02):25-29. 4.鲁旭祥,王宸,李宗良,刘超,张秀峰.基于改进粒子群算法的刀具瞬时铣削力预测研究[J].工具技术,2022,56(11):88-93. 5.唐禹获得2021-2022国家奖学金。
2021级: 1.HUANG YUCHUN. A Review of Vehicle Routing Problem based on RL and DRL.IWAMA2022 EI会议. 2.Hua poxi .Overview of Surface Defect Detection Methods Based on Deep Learning.IWAMA2022 EI会议.
2022级: 1.徐宜刚,陈勇,王宸等.改进NSGA-III求解高维多目标绿色柔性作业车间调度问题[J/OL].系统仿真学报:1-14[2023-11-02].DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.23-0694. CSCD核心 2.杨帅,方凯,王宸等.改进YOLOv5的气缸盖锻件缺陷视觉检测方法研究[J].制造技术与机床,2023(08):166-173.DOI:10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.08.024. 3.杨帅,王宸,智能齿轮缺陷检测系统。计算机软件著作权。 |