王 洪金
电 话: 086- ** 性 别: 女
E-mail: hongjinwang2017@outlook.com
个人简介与研究方向

助理教授，硕士生导师，主专注于红外热成像检测以及相关模式识别、人工智能原理及其在电力、能源、建筑和工业检测方面的应用。近年来，主持国家自然科学基金项目1项，中央高校科研项目1项，设备研发等开放基金2项，作为参与军工与重大专军工与重大专1项，企业横向重大预研项目两项。与国内外众多高校均良好的有学术交流。在国内外期刊发表学术论文多篇，获国家授权发明专利1项。


主要研究方向
调制超分辨热成像（纵向课题）
红外热成像无损检测及相关人工智能
热成像中的逆问题
红外热成像在新能源设备中的应用
双光采集、分割与拼接（横向课题）

实验室常年招收硕士研究生，并与国内外众多高校均有学术交流和往来，并支持优秀有能力的研究生同学前往英美欧洲等地区和国家进一步深造学习交流。此外，课题组实验室常年为有兴趣接触科研的本科生同学提供与课题组科研方向相近的科研机会，例如参加SIT项目等；目前实验室已有两名本科同学分别前往英国爱丁堡大学和美国爱荷华州立大学攻读博士和硕士学位。


教育经历
09/2010-12/2016德克萨斯A&M大学（德州农工大学）—大学城（Texas A&M University - College Station）, 机械工程, 博士，(Ph.D)
09/2008-07/2010湖南大学, 硕士
09/2004-07/2008湖南大学，学士


履职经历
03/2018-至今助理教授，仪器科学与技术系，湖南大学，中国
02/2013-05/2015讲师, 工程技术与工业分配系, 德克萨斯A&M大学, 美国

基金项目


三维随机编码激励空间欠采样红外热成像缺陷层析机理，2020-2022，主持，25万，国家自然科学基金
三维随机激励红外热成像中热成像稀疏特征的缺陷反演机理，2019-2021，主持，开放基金
智能联动扫描主动热成像缺陷自动检测技术，2020-2021，主持，20万，开放基金
中央高校基本科研业务费，2018-2023，主持，25万


另作为主要参与人参与多项校企横向项目或者预研项目，鼓励优秀的研究生在学有余力的情况下利用暑假在合作单位实习。目前的横向项目主要面向风机的红外热成像检测、面向增材制造的过程监测技术和设备研发等。


主要科研成果以及独立英文写作经历
期刊文章


1. He, Zhiyi; Wang, Hongjin(*);He, Yunze(*); Zhang, Guixiang; Wang, Jiazheng; Zou, Gaoyu and Tomasz Chady. "Joint Scanning Laser Thermography Defect Detection Method for Carbon Fiber Reinforced Polymer." IEEE Sensors Journal,2019,1, 20(1): 328-336.
2. Wang, Hongjin; Wang, Nichen; He, Zhiyi; He, Yunze (*)，Phase-locked restored pseudo heat flux thermography for detecting delamination inside carbon fiber reinforced composites, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, DOI:10.1109/TII.2018.**
3. Wang, Hongjin; Hsieh, Sheng-Jen(*), Solving the inverse heat conduction problem in using long square pulse thermography to estimate coating thickness by using SVR models based on restored pseudo heat flux (RPHF) in-plane profile , Journal of Nondestructive Evaluation, 2018.12, 37(4): 78
4. Wang, Hongjin; Hsieh, Sheng-Jen(*); Zhou, Xunfei; Peng, Bo; Restored pseudo heat flux (RPHF) algorithm for carbon fibre composite defect detection using thermography under uneven heating, QIRT Journal, 2017.12.22, 15(2): 145~159
5. Wang, Hongjin, Hsieh, Sheng-jen et al. “Non-Metallic Coating Thickness Prediction Using Artificial Neural Network and Support Vector machine with Time Resolved Thermography.” Infrared Physics and Technology 77 (2016):316-324.
6. Wang, Hongjin, Hsieh, Sheng-jen et al. "Using active thermography to inspect pin-hole defects in anti-reflective coating with k-mean clustering." NDT & E International 76 (2015): 66-72.
7. Wang, Hongjin, Sheng-Jen Hsieh, and Alex Stockton. "Evaluating the performance of artificial neural networks for estimating the nonmetallic coating thicknesses with time-resolved thermography." Optical Engineering 53.8 (2014): 083102-083102.
8. Wang, Hongjin, et al. "Restored pseudo heat flux (RPHF) algorithm for carbon fibre composite defect detection using thermography under uneven heating." Quantitative InfraRed Thermography Journal (2017): 1-15


会议文章 （Web of Science Indexed, EI indexed）
1. Wang, Hongjin, and Sheng-Jen Hsieh. "Comparison of step heating and modulated frequency thermography for detecting bubble defects in colored acrylic glass." SPIE Sensing Technology+ Applications. International Society for Optics and Photonics, 2015.
2. Wang, Hongjin, Sheng-Jen Hsieh, and Bhavana Singh. "Detection of pinhole defects in optical film using thermography and artificial neural network." SPIE Sensing Technology+ Applications. International Society for Optics and Photonics, 2015.
3. Wang, Hongjin, and Sheng-Jen Hsieh. "Estimating non-metallic coating thickness using artificial neural network modeled time-resolved thermography: capacity and constraints." SPIE Sensing Technology+ Applications. International Society for Optics and Photonics, 2014.


发明专利

王洪金，王昵辰，何赟泽，一种主动式红外热成像热像图序列处理方法，发明专利，已授权，8.7