领域:机器视觉、深度学习、图像处理、视觉伺服、机器人控制
工具:PyTorch、Paddle、Linux、CAD、MySQL、Photoshop
编程:Python、Java、MATLAB、C、C++、JavaScript、VB、VBA
l2015.09—2019.10 飞机机翼的对合装配 机器视觉/深度学习
本项目为博士论文课题,利用机器视觉控制机器人的运动从而完成机翼的对合装配。涉及图像处理、机器视觉、视觉伺服、深度学习、自动化控制等技术。提出了基于深度学习的椭圆检测算法、基于结构化无标签样本的自监督学习算法、基于集合的视觉伺服算法等。
l2016.09—2017.10 飞机数字化生产线 二次开发/C++
独立负责项目的测量部分,主要工作为基于Spatial Analyzer软件二次开发得到测量软件,对飞机、工装和机床等进行高精度测量并指导生产制造。
l2016.03—2016.06 AGV控制平台 Web/Java/JavaScript
独立负责项目的Web控制平台开发,主要包括地图展示,与下位机通信等。
l2014.10—2015.06 Andriod应用开发 Andriod/Java
为幻腾智能公司开发部分Andriod应用界面。
l2014.12—2015.05 机房温湿度预警系统 单片机/C/Java
本项目为独立开发,包括下位机和用户界面两部分。下位机基于一款单片机开发板用C语言开发,开发板配置温湿度传感器,可实时采集温湿度并通过以太网与用户界面通信。用户界面用Java开发,可以对下位机进行配置并在温湿度异常时报警。
l2014.08—2014.12 网络动态拓扑监控软件 Linux/C/Java
本项目为两人合作完成,本人负责两部分内容:1.Linux服务器模拟路由器并接受OSPF协议报文,基于开源组件并用C语言开发;2.拓扑展示及用户界面,基于开源组件并用Java开发。
通过训练深度神经网络,完成对汽车朝向角度的直接检测,检测精度超过当前最好的算法。该算法在角度表达方法,图像预处理等方面有独特创新点。
利用深度神经网络预测边缘图像,在基于该边缘图像重新设计了基于曲线跟踪的椭圆检测算法,完成了高精度的椭圆检测,效果超过当前最好的算法。
利用深度神经网络预测边缘图像,在基于该边缘图像重新设计了基于曲线跟踪的椭圆检测算法,完成了高精度的椭圆检测,效果超过当前最好的算法。