余文勇

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余文勇副教授

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个人简介

       余文勇（Yu Wenyong，Associate Professor），副教授，博士生导师，IEEE Senior Member，中国机械工程学会成组与智能集成技术分会委员，IEEE TII、TIP、TCSVT、TASE，EAAI，MSSP，AEI等知名期刊长期审稿人。从事机器视觉及人工智能方面的研究工作，研究内容主要包括高速高精图像处理、视觉伺服和机器学习算法。课题组在国家自然科学基金、省市科技计划项目以及企业的支持下，根据精密加工、新能源、特种包装等行业对产品质量的需求，开发出整套具有自主知识产权的检测软件及装备，包括：复杂曲面缺陷检测系统，印刷缺陷在线检测系统，浮法玻璃缺陷在线检测系统，复合材料缺陷在线检测系统，涂装产品表面缺陷在线检测系统，二维码喷印缺陷在线检测系统，薄膜表面缺陷在线检测系统，透气度在线检测系统等，在国内外数百条生产线上长期稳定运行，成为产品质量控制不可或缺的重要手段。研究成果获湖北省自然科学一等奖、湖北省科技进步一等奖、湖北省科技进步二等奖、武汉市科技进步二等奖各1项。

研究方向

    智能化检测技术与装备。缺陷检测是微电子和半导体、航天航空复杂零件等工业制造领域提高表面质量、预测故障、延长服役寿命和提高安全性的重要需求，课题组致力于研究基于机器视觉和人工智能的检测软件与装备，为产品质量的退化预测、微缺陷检测和工艺条件的演化分析提供新的解决方案。

开设课程

本科生：《机器视觉自动检测技术》《计算机网络技术及应用》
研究生：《智能检测仪器的工程化设计》
教  材：机器视觉自动检测技术（化学工业出版社）
实  验：8种视觉测量和检测实验与科研装置

科研项目

国家自然科学基金面上项目：
[1] 复杂机械结构体密集紧固件装配质量的生成式多模态数据融合检测机理与方法52375494（主持）
[2] 基于微特征分析的加工表面微缺陷智能辨识方法研究51775214（主持）
[3] 飞机蒙皮机器人激光除漆热力耦合机理及精准分层调控方法研究52275488（参与）
[4] 多足步行机器人力/位置/姿态协同规划及其混合控制研究51475177（参与）
[5] 基于无衍射型结构光的航空叶片高效高精测量及判定标准化研究51275192（参与） 

国家重点研发计划重点专项：
[1] 长江上游河库复合系统物理生境健康诊断及适应性调控（2023YFC3205900），子课题负责
 
主持企业委托项目：
[1] 基于眼动追踪技术的场景分割算法及增强现实系统
[2] 机械手双目视觉识别与抓取系统
[3] 无人艇的光学识别引导系统
[4] 印刷质量智能检测系统的研究与开发
[5] 涂层外观缺陷在线检测系统
[6] 接装纸质量智能检测系统的研究与开发
[7] 分切车间智能检测机器人的研究与开发
[8] 印刷质量管理系统研究与开发
[9] 印刷包装设备新技术研发及技术服务
[10] 基于高响应直线驱动的多维机器视觉辨识及处理系统
[11] 高坝深库分层水样及沉积物采样装置
[12] 主泵泵壳法兰密封面修复装置研制检测设备详细设计及技术服务

论文专著与专利

代表性著作：
[1].Prior Normality Prompt Transformer for Multiclass Industrial Image Anomaly Detection, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024.6
[2].Few-shot unseen defect segmentation for polycrystalline silicon panels with an interpretable dual subspace attention variational learning framework, Advanced Engineering Informatics, Vol.62, Part A, 2024, 102613
[3].Non-destructive classification of sturgeon stress using cross-modal data fusion and multi-input deep learning models, Computers and Electronics in Agriculture, Vol.220, 2024.5
[4].Template-based Feature Aggregation Network for industrial anomaly detection. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024.5
[5].AMI-Net: Adaptive Mask Inpainting Network for Industrial Anomaly Detection and Localization. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2024.2
[6].Scalable Industrial Visual Anomaly Detection With Partial Semantics Aggregation Vision Transformer, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023.12
[7].A-Net: An A-Shape Lightweight Neural Network for Real-Time Surface Defect Segmentation. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024.1
[8].Learning Global-Local Correspondence with Semantic Bottleneck for Logical Anomaly Detection.	IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023.9
[9].Dual-Attention Transformer and Discriminative Flow for Industrial Visual Anomaly Detection.	IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023.10
[10].Normal Reference Attention and Defective Feature Perception Network for Surface Defect Detection. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023.4 
[11].DeepS: Accelerating 3D Mass Spectrometry Imaging via a Deep Neural Network. Analytical Chemistry, 2023, 95
[12].Multilayer positioning strategy for tubesheet welding robot based on point cloud model. IEEE Sensors Journal, 2023.5
[13].Unsupervised Defect Segmentation Via Forgetting-Inputting-Based Feature Fusion and Multiple Hierarchical Feature Difference. IEEE Sensors Journal, 2023.4
[14].A Feature Memory Rearrangement Network for Visual Inspection of Textured Surface Defects towards Edge Intelligent Manufacturing. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022.9
[15].Joint weakly and fully supervised learning for surface defect segmentation from images.	Signal Processing: Image Communication, 2022.9
[16].Visual inspection of surface defects of extreme size based on an advanced FCOS. Applied Artificial Intelligence, 2022.9
[17].基于轻量化重构网络的表面缺陷视觉检测，自动化学报，2022.9
[18].Dual-attention-based optical terminal guidance for the recovery of unmanned surface vehicles. Ocean Engineering, 2021.9
[19].GLAGC: Adaptive Dual-Gamma Function for Image Illumination Perception and Correction in the Wavelet Domain. Sensors 2021, 21(3)
[20].A novel parallel recursive dynamics modeling method for robot with flexible bar-groups. Applied Mathematical Modelling, January 2020
[21].Online optical inspection of air permeability of packaging materials during laser perforation. Journal of Laser Applications, May 2020
[22].A novel centerline extraction algorithm for a laser stripe applied for turbine blade inspection. Measurement Science and Technology, Sept. 2020
[23].A new calibration method between an optical sensor and a rotating platform in turbine blade inspection, Measurement Science and Technology, 2017 (28)
[24].一种浮法玻璃缺陷在线检测系统, 华中科技大学学报（自然科学版），2007.8
[25].一种高速印品缺陷在线检测系统，华中科技大学学报（自然科学版），2006.5
[26].Robust posture measurement and identification of soccer robots Measurement Science & Technology, 2003, (14): 1640-1647

授权的发明专利：
[1]一种可重复使用钢构件的寿命评估方法及租赁管理方法， ZL201910702775.6 
[2]一种基于图像的无人艇回收方法及系统， ZL202010183086.1  
[3]一种大型螺旋钢管质量检测设备及方法，ZL201910701591.8 
[4]一种基于神经网络的透视误差补偿方法，ZL201910672485.1  
[5]一种多光谱色差在线检测仪及其应用 ZL201710343225.0 
[6]一种基于机器视觉的浮法玻璃缺陷在线检测装置 ZL200410061396 
[7]一种四自由度可调的工业摄像机装夹机构 ZL200420057893.5
[8]一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统 ZL201410118288.2 
[9]一种印刷品质量在线检测装置 ZL200420057892.0
[10]一种触发式水底沉积物采样装置 ZL201710309204.7
[11]一种基于注射器的分层水样自动采集器 ZL201710569709.7
[12]一种复卷机自动剔废方法及设备 ZL201910510170.7

授权的软件著作：
[1] 微缺陷自动辨识软件v1.0
[2] 光伏玻璃表面缺陷检测系统hustPVglass1.0
[3] 纹理缺陷智能检测软件hustCTDIS1.0
[4] 包装箱智能识别系统hustPBI1.0

专利成果转化：
[1] 一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统
[2] 复合材料表面缺陷光学在线检测技术

荣誉获奖

[1] 非制冷红外焦平面探测器芯片关键技术及产业化应用，2023 湖北省科技进步奖一等奖
[2] 2023华中科技大学“三育人积极分子”
[3] 指导本科生获2022/2023校级优秀毕业论文、教育部2022年第十六届“西门子杯”中国智能制造挑战赛全国初赛特等奖和全国总决赛二等奖、2019研究生机器人大赛校一等奖
[4]虚拟制造和网络制造的基础理论与关键技术，2005年湖北省自然科学奖一等奖
[5]基于机器视觉的高速生产线在线检测技术与设备，2007湖北省科技进步二等奖
[6]浮法玻璃质量在线检测系统，2007年武汉市科技进步二等奖
[6]轮式移动机器人智能控制的理论与实践，2005年华中科技大学优秀博士论文

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