姓名
钱晓亮


职称
讲师

学科/专业学位类别
控制科学与工程

研究方向
计算机视觉与人工智能、深度学习

1.导师基本情况
钱晓亮，男，1982年10月生，硕士生导师，2013年05月毕业于西北工业大学自动化学院控制科学与工程专业，获工学博士学位。2013年09月至2014年03月在西安理工大学自动化与信息工程学院工作，2014年04月至今工作于郑州轻工业大学电气信息工程学院。目前是中国自动化学会、中国图象图形学学会、河南省电工技术学会和河南省人工智能学会等多个学会的会员。担任国际SCI期刊IEEEAccess、InternationalJournal of Remote Sensing、NeuralProcessing Letters、Optik-InternationalJournal for Light and ElectronOptics、Heliyon，以及国内EI期刊《遥感学报》、《工程科学学报》的审稿人。承担《检测与传感技术》、《机器视觉与图像处理》等本科教学工作，发表教改论文2篇，参与教改项目2项。
主要从事计算机视觉与人工智能领域方面的研究：以深度学习技术为核心，在视觉显著性检测、高分遥感图像理解和太阳能电池片表面缺陷检测等方向进行研究。近两年，还涉足人工智能领域的前沿研究方向：基于深度学习的触觉感知。先后主持国家自然科学基金项目、河南省高等学校重点科研项目和校企合作项目等。作为主要完成人之一，获河南省科技进步二等奖、河南省科技进步三等奖和河南省教育厅科技成果奖各1项。主持鉴定项目2项，参与2项。作为第一著作人在电子工业出版社出版学术专著1部。作为第一发明人授权国家发明专利3项，作为第二发明人授权国家发明专利4项。发表学术论文30余篇，其中，SCI/EI索引20篇。
2.代表性成果
学术论文
[1]Xiaoliang Qian,Erkai Li, Jianwei Zhang, Su-Na Zhao, Qing-E Wu, Huanlong Zhang,Wei Wang, Yuanyuan Wu, Hardness Recognition of Robotic ForearmBased on Semi-supervised Generative Adversarial Networks,Frontiers inNeurorobotics, 2019,13(73): 1-10. (SCI)
[2]Xiaoliang Qian,Junwei Han, Gong Cheng, Lei Guo. Optimal contrast based saliencydetection. Pattern Recognition Letters. 2013, 34(11): 1270-1278.(SCI)
[3]Xiaoliang Qian,Heqing Zhang, Cunxiang Yang, Yuanyuan Wu, Zhendong He, Qing-E Wu,Huanlong Zhang. Micro-cracks detection of multicrystalline solarcell surface based on self-learning features and low-rank matrixrecovery, Sensor Review, 2018, 38(3): 360-368. (SCI)
[4]Xiaoliang Qian,Heqing Zhang, Huanlong Zhang, Yuanyuan Wu, Zhihua Diao, Qing-EWu, Cunxiang Yang. Solar Cell Surface Defects Detection based onComputer Vision, International Journal of PerformabilityEngineering, 2017, 13(7): 1048-1056. (EI)
[5]钱晓亮，白臻，陈渊，张鼎文，史坤峰，王芳，吴青娥，毋媛媛，王慰，协同视觉显著性检测方法综述，电子学报，2019，47(6):1352-1365 (EI一级学报)
[6]钱晓亮，郭雷，韩军伟，程塨，姚西文，一种基于加权稀疏编码的频域视觉显著性检测算法.电子学报.2013, 41(6): 1159-1165. (EI一级学报)
[7]钱晓亮，李佳，程塨，姚西文，赵素娜，陈宜滨，姜利英，特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估，遥感学报，2018，22(5):758-776. (EI一级学报)
[8]钱晓亮，张鹤庆，张焕龙，贺振东，杨存祥.基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷检测，仪器仪表学报，2017，38(7)：1570-1578.(EI一级学报)
[9]钱晓亮，郭雷，韩军伟，胡新韬，程塨.视觉显著性检测：一种融合长期和短期特征的信息论算法.电子与信息学报.2013,35(7): 1636-1643. (EI)
学术论著
[1]钱晓亮，王慰，王延峰，曾黎，视觉显著性检测方法及应用，电子工业出版社，2018.08，25.6
字，ISBN：978-7-121-34803-7
发明专利
[1]钱晓亮，赵晓君，张焕龙，张鹤庆，曾黎等，基于自学习特征和矩阵低秩复原的视觉显著性检测方法，专利号：ZL3.0，授权时间：2017.09
[2]钱晓亮，张鹤庆，李清波，杨存祥，张焕龙等，基于栅线检测的单晶硅太阳能电池片表面缺陷检测方法，专利号：ZL5.X，授权时间：2018.03
[3]钱晓亮，耿盛涛，李祖贺，曾黎，王延峰等，基于自适应特征和离散余弦变换的视觉显著性检测方法，专利号：ZL4.0，授权时间：2018.05
[4]王慰，钱晓亮，赵素娜，李二凯，曾黎等，基于高斯混合噪声生成式对抗网络的物体硬度识别方法，专利号：ZL5.3，授权时间：2019.08
[5]郭雷，钱晓亮，赵天云，韩军伟，余博等，一种基于目标尺度的混合图像滤波方法，专利号：ZL9.6，授权时间：2012.01
鉴定项目
[1]钱晓亮等，基于视觉显著性和亚像素目标尺度的图像降噪算法研究，河南省科学技术厅，豫科鉴委字[2016]第970号，国内领先
[2]钱晓亮等，基于自学习特征和最优对比度的视觉显著性检测算法研究，河南省科学技术厅，豫科鉴委字[2016]第971号，国内领先
3.在研项目
[1]基于自学习对比度视觉注意模型和自适应深度特征的无分类目标检测、国家自然科学基金项目、2016.01-2018.12、22.8
（主持）
[2]基于视觉显著性的太阳能电池片表面缺陷在线检测技术的研究、河南省高等学校重点科研项目、2015.01-2016.12、3
（主持）
[3]基于人工智能的太阳能电池片表面缺陷检测系统研发、河南士土多电力科技有限公司、2018.11-2019.12、120
（主持）
[4]安防监控中基于深度学习的目标检测系统研发、河南士土多电力科技有限公司、2019.05-2020.12、98
（主持）
[5]基于深度学习和视觉显著性的风力发电机叶片表面缺陷在线检测技术的研究、河南省高等学校重点科研项目、2019.01-2020.12、3
（参与，第二）
[6]基于机器视觉的缺陷电路板拣选系统研发、河南众智电力工程设计有限公司、2019.03-2020.03，148
（参与，第二）