余文勇

姓名：余文勇
电话：
职称：副教授
邮箱：ywy@hust.edu.cn

个人基本情况 余文勇（Yu Wenyong，Associate Professor），1975年10月出生，男，副教授，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、印刷、造纸、浮法玻璃、带钢等行业在线缺陷检测的具体需求，运用机械学、光学、计算机视觉、自动控制等原理和方法，开发了一整套具有自主知识产权的检测算法及软件，包括：航空叶片表面缺陷检测系统，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，带钢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，在国内100多条生产线上长期稳定运行，对产品表面缺陷的检测效果显著，已成为企业产品质量控制不可或缺的重要手段。研究成果通过省部级科技成果鉴定两项，发表论文10多篇，获得软件著作权2项，国家发明专利6项，获湖北省自然科学奖一等奖1项，湖北省科技进步二等奖1项，武汉市科技进步二等奖1项。


主要研究方向 机器视觉及人工智能



开设课程 本科生：《机器视觉自动检测技术》《计算机网络技术基础及应用》




近年的科研项目、专著与论文、专利、获奖 承担的科研项目：
一、国家自然科学基金面上项目：
1、 基于微特征分析的加工表面微缺陷智能辨识方法研究**（主持）
2、 多足步行机器人力/位置/姿态协同规划及其混合控制研究**（参与）
3、 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**（参与）
二、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


授权的发明专利：
1.一种大型螺旋钢管质量检测设备及方法，1. 8
2. 一种基于神经网络的透视误差补偿方法，5.1
3. 高坝深库分层水样多维保真采集与水质监测人工智能装置，CN7.6
4. 高坝深库分层水样及沉积物柱样一体化人工智能采样装置，CN8.9
5. 一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统 ，CN8.2
6. 一种基于注射器的分层水样自动采集器”，20**
7. 一种多光谱色差在线检测仪”，20**
8. 一种触发式水底沉积物采样装置”，4X
9. 一种印刷品质量在线检测装置（ZL2.0）
10. 一种基于机器视觉的浮法玻璃缺陷在线检测装置（2.7）
11. 一种四自由度可调的工业摄像机装夹机构（ZL3.5）


专利成果转化：
一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统


荣誉与奖励：
1. 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
2. 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
3. 浮法玻璃质量在线检测系统，2007年武汉市科技进步二等奖
4. 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


代表性著作：
1. GLAGC: Adaptive Dual-Gamma Function for Image Illumination Perception and Correction in the Wavelet Domain, Sensors 2021, 21(3), 845;
2. A novel parallel recursive dynamics modeling method for robot with flexible bar-groups. Applied Mathematical Modelling, v 77, p 267-288, January 2020
3. Online optical inspection of air permeability of packaging materials during laser perforation，Journal of Laser Applications, v 32, n 2, May 1, 2020
4. A novel centerline extraction algorithm for a laser stripe applied for turbine blade inspection，Measurement Science and Technology, v 31, n 9, p 095403, Sept. 2020
5. 基于轻量化重构网络的表面缺陷视觉检测，自动化学报，2020, 41(x): 112 doi: 10.16383/j.aas.c200535
6. A new calibration method between an optical sensor and a rotating platform in turbine blade inspection, Measurement Science and Technology，28 (2017) 035009 (9pp)
7. Robust posture measurement and identification of soccer robots Measurement Science & Technology, 2003, (14): 1640-1647
8. On-line Defects Inspection of Floating Glass By Variable LED Raster SPIE，Remote Sensing Image Processing, Geographic Information Systems, and Other Applications 201，Vol. 8006 800624-1-4
9. High speed web printing inspection with multiple linear cameras SPIE，Remote Sensing Image Processing, Geographic Information Systems, and Other Applications 2011，Vol. 8006 800625-1-4
10. A visual tracing control platform based on multi-axis linear drive Advanced Materials Research Vols. 311-313 (2011) pp 1462-1470
11. Real-time Non-Linear Target Tracking Control of Wheeled Mobile Robots The 1st International Conference on Digital Manufacturing 2006. 10
12. A Fast RLE-based Reconstruction Technique for Real-time Robot Tracking，The 1st International Conference on Digital Manufacturing 2006. 10
13. 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
14. 虚拟现实场景中基于八叉树的网格简化方法，计算机工程与应用, 2006.7
15. 虚拟制造环境下数控机床的摩擦动力学建模与仿真，制造业自动化，2006.3
16. 基于模糊进化学习的自主式移动机器人的动态目标跟踪控制，武汉理工大学学报（自然科学版），2006.8
17. 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
18. 机器视觉自动检测技术，化学工业出版社，2013年10月


课题组主要实验条件：
1） 配置先进的深度学习服务器
2） 多种高速机器视觉试验台
3） 品种齐全的机器视觉器件：各类相机、镜头、光源、信号处理器
4） 在基金项目和企业横向课题的支持下，课题组在江苏、广东、山东、云南等省份的多家制造企业部署了缺陷检测系统和数据管理系统，每天产生T级别的数据量，不断完善的自有缺陷数据库和图库，供训练和验证


研究生招生条件：
1） 对机器视觉及人工智能有浓厚的兴趣，动手能力较强，有Python及C++开发经验
2） 在读期间有SCI论文发表要求（2区或C类及以上1篇）
3） 对专硕与学硕一视同仁，为专硕提供免费宿舍。