10月24日上午10:00，2023級全體研究生在09-104教室參加了學院2024年第十六期研究生論壇，共有六位2022級研究生分享了他們在“軟件設計與機器視覺”方面的研究成果，論壇由周嘉誠老師進行點評，由團支書王鑫主持。
範楚怡同學分享了她的研究課題“基于NFC技術的黃梅挑花防僞設計與研究”。其研究的内容為所設計的NFC雙層鏡面天線結構在串聯匹配電路下時，通過HFSS仿真得到的回波損耗的諧振點即M1并不在13.58MHZ處，沒有達到最佳狀态，現在防僞市場中的标簽多為單層線圈結構，讀取性能不佳，故本研究通過設計新型天線結構，并通過HFSS，Smith進行仿真優化，得到讀取性能更好的NFC防僞标簽用于黃梅挑花防僞與保護。周嘉誠老師指出，對于改向研究後續的發展前景，NFC技術在黃梅挑花防僞中的未來發展方向，包括與其他技術的結合（如區塊鍊、物聯網）具有更廣泛的應用領域等，通過将NFC技術引入黃梅挑花的防僞設計中，不僅能夠有效解決市場上的假冒僞劣問題，還能夠提升黃梅挑花的品牌價值和市場影響力，本研究為傳統手工藝品的防僞提供了一種現代化的技術解決方案。
孫文傑同學分享了他的研究課題“玉米種子丸粒化包衣離散元仿真與試驗研究”，該研究旨在通過離散元方法（DEM）對玉米種子丸粒化包衣過程進行仿真與試驗研究，以優化包衣工藝，提高種子質量和處理效率，建模與仿真，根據玉米種子和塗層材料的物理特性，建立離散元模型。周嘉誠老師指出，通過離散元仿真與試驗研究，本研究為玉米種子丸粒化包衣工藝的優化提供了科學依據和技術支持，研究結果不僅有助于提高種子質量，還能夠推動現代農業技術的進步。
張慶同學分享了他的課題“基于機器視覺的全自動穿經機系統設計”，紡織行業是一個傳統的勞動密集型産業，穿經工序是織前準備的重要環節。傳統的手工穿經效率低、易出錯，且勞動強度大。機器視覺技術能夠實現對紡織品圖像的快速、精确分析，為自動化穿經提供關鍵技術支持。選擇合适的工業相機和光源，确保高質量的圖像采集，以滿足圖像處理的需求。周嘉誠老師他指出，通過本研究設計一種基于機器視覺的全自動穿經機系統，能夠顯著提高紡織行業的自動化水平和工作效率。
陳澤純同學分享了她的課題“基于深度學習的織物疵點檢測系統設計與研究”，紡織行業中織物疵點檢測是保證産品質量的重要環節，傳統的人工檢測方法效率低、易疲勞，且容易出現漏檢和誤檢，通過深度學習技術設計一套自動化、高精度的織物疵點檢測系統，提高檢測效率和準确性，利用訓練好的深度學習模型對輸入的織物圖像進行疵點檢測，輸出疵點的位置和類型。周嘉誠老師指出，通過本研究設計一套基于深度學習的織物疵點檢測系統，能夠顯著提高紡織行業的疵點檢測效率和準确性。
黃青龍同學分享了他的課題“面向汽車玻璃的視覺塗膠缺陷檢測研究”，本研究旨在利用視覺檢測技術對汽車玻璃塗膠過程中的缺陷進行自動檢測和識别，以提高生産質量和效率，汽車玻璃制造過程中，塗膠工序是關鍵環節，直接影響玻璃的密封性和安全性。塗膠質量不佳會導緻漏水、噪音等問題。覺檢測技術能夠實現對塗膠缺陷的高精度、自動化檢測，提高生産效率和産品質量。利用圖像處理技術提取塗膠缺陷的關鍵特征，如形狀、顔色、紋理等。常用的方法包括邊緣檢測、形态學操作、灰度共生矩陣等。周嘉誠老師作出了簡要的點評，通過本研究設計一套面向汽車玻璃的視覺塗膠缺陷檢測系統，能夠顯著提高塗膠缺陷檢測的效率和準确性。
鄒曉輝同學分享了他的課題“65Mn鋼表面Ni-P-Sic化學鍍層的制備及性能研究”，本研究的目的是通過化學鍍的方法在65Mn鋼表面制備Ni-P-SiC複合鍍層，以提高其耐磨性、抗腐蝕性和表面硬度等性能，研究Ni-P-SiC化學鍍液的配方，包括鎳源（如硫酸鎳）、磷源（如磷酸）、SiC顆粒、pH調節劑及其他添加劑，通過實驗分析鍍液的pH值、溫度、時間及攪拌速度等對鍍層性能的影響，确定最佳的鍍液制備條件，總結Ni-P-SiC化學鍍層的制備過程及其在65Mn鋼上的性能，評估其在不同應用領域的可行性。周嘉誠老師指出，通過本研究制備出優質的65Mn鋼表面Ni-P-SiC化學鍍層，顯著改善其耐磨性和耐腐蝕性，為65Mn鋼在惡劣環境下的應用提供了新的技術方案。
