11月7日上午10:00，2023級全體研究生在09-321教室參加了機械工程與自動化學院2024年第十八期研究生論壇，共有五位2022級研究生分享了他們在“激光與機器視覺”方面的研究成果，論壇由曹龍超老師進行點評，由團支書王鑫主持。
曹向琦同學分享了他的研究課題“GIL管道外殼激光-電弧複合焊接技術研究”，其研究的内容為分析GIL（Gas-Insulated Line氣體絕緣輸電線路）管道外殼常用材料如鋁合金、銅合金等的物理和化學特性，研究不同材料在激光-電弧複合焊接條件下的相容性和焊接性能，研究激光功率、波長、脈沖寬度等參數對焊接質量的影響。曹龍超老師指出GIL管道外殼激光-電弧複合焊接技術研究是一個涉及材料科學、焊接工藝和工程應用的綜合性課題，探讨未來可能的技術改進方向，如新型激光器、智能控制系統，研究該技術在其他領域的潛在應用，如航空航天、汽車制造等。
殷艾傑同學分享了他的研究課題“基于機器視覺的智能激光标刻追溯系統的研究與開發”，研究内容為研究高分辨率相機、鏡頭、光源等硬件的選擇與配置，确保圖像采集的清晰度和穩定性，應用圖像處理算法（如邊緣檢測、形态學操作、圖像分割等）對采集到的圖像進行預處理，提高圖像質量，研究特征提取算法（如SIFT、ORB、深度學習等），從圖像中提取出關鍵特征，用于後續的識别和定位。曹龍超老師指出基于機器視覺的智能激光标刻追溯系統的研究與開發是一個涉及多學科交叉的綜合性課題，主要包括機器視覺、激光标刻技術、追溯系統設計與開發等多個方面，要全面了解基于機器視覺的智能激光标刻追溯系統，為實際應用提供科學依據和技術支持。
湯維卓同學線上分享了他的課題“基于多模态深度學習的軸承故障診斷方法研究”，其研究内容為設計實驗方案，通過傳感器（如振動傳感器、溫度傳感器、聲音傳感器等）采集軸承在不同工作狀态下的多模态數據，對采集到的數據進行預處理，如去噪、歸一化、數據增強等，确保數據的質量和一緻性。曹龍超老師指出未來的發展方向，探讨未來可能的模型改進方向，如引入注意力機制、強化學習等技術，研究該方法在其他設備故障診斷中的潛在應用，如齒輪箱、電機等，要全面了解基于多模态深度學習的軸承故障診斷方法，為實際應用提供科學依據和技術支持。
林鵬同學分享了他的課題“攝影測量和光纖傳感器的融合監測軟件系統的開發與研究”，其研究内容為研究高分辨率相機、鏡頭的選擇與配置，确保圖像采集的清晰度和穩定性，應用圖像處理算法（如圖像增強、去噪、幾何校正等）對采集到的圖像進行預處理，研究特征提取算法（如SIFT、ORB等），從圖像中提取出關鍵特征，用于後續的匹配和測量。曹龍超老師指出該項研究技術改進的地方，如新型攝影測量技術、智能光纖傳感器等，研究該系統在其他領域的潛在應用，如建築結構監測、能源設施監測等，要全面了解攝影測量和光纖傳感器融合監測軟件系統，為實際應用提供科學依據和技術支持。
曾文豪同學分享了他的課題“面向複雜工件結構光點雲生成及重建”，其研究内容為研究結構光掃描的基本原理，包括相移法、傅裡葉變換法等，确保掃描精度和速度，設計高效的投影模式（如編碼結構光、條紋結構光等），提高掃描效率和精度，研究相機和投影儀的标定方法，确保掃描準确性和穩定性。曹龍超老師指出研究該系統在其他領域的潛在應用，如文物保護、醫學成像等，探讨未來可能的技術改進方向，如新型結構光技術、多模态數據融合等，要全面了解面向複雜工件的結構光點雲生成及重建，為實際應用提供科學依據和技術支持。
