基本信息

姓名：体育地图

性别：男

出生年月： 1993年06月

职称：讲师

毕业院校：湖南大学

学历学位：研究生 /博士

手机号码： 13142088472

电子邮箱： zhanghang@pgdzgwrkpt.sbs

所在学科：机械工程 智能制造

研究方向：视觉学习与异常检测、图像分割与模糊聚类

个人简介

体育地图 ， 机械工程 博士， 讲师 ， 主要研究方向为 视觉学习与异常检测、图像分割与模糊聚类 ， 主持了国家青年科学基金及多项企业横向项目， 参与了包括长沙市重大专项、科技部中日合作重大专项等多项课题，研发了包覆燃料颗粒各层厚度快速测量装置、 T O 56 型激光器引线键合及芯片外观缺陷检测设备、 L ED 芯片外观缺陷检测设备 等多台针对微观目标（半导体芯片、核燃料颗粒）的智能检测设备 ，在国内外期刊上发表了高水平论文 1 0 余篇，申请发明专利 5 项。

教育背景

2017.9-2022.4 湖南大学 博士

2015.9-2017.6 湖南大学 硕士

2011.9-2015.6 湖南大学 学士

主讲课程

《数字图像处理》、《智能传感与测试技术》、《智能生产计划管理》、《智能生产综合实验》

主要课题

[1] 主持，国家青年科学基金项目 《负样本缺少下融合视觉学习的半导体激光器封装缺陷检测方法研究》，项目编号： 52305526, 经费： 30 万 , 2024.01-2026.12

[2] 主持， 横向课题《基于智能视觉大模型的微观缺陷检测方法开发》，经费： 18 万， 2024.02-2024.11

[3] 主持， 横向课题《半导体激光器视觉缺陷检测方法开发》，经费： 18 万， 2023.05-2024.02

[ 4] 主持， 横向课题《微观视觉检测算法研究》，项目编号，经费： 12 万， 2022.05-2023.05

主要代表性论文

共发表 SCI 论文 10 余篇，其中代表作如下：

[1] Hang Zhang , Rong Li, Dexiang Zou, Jian Liu, Ning Chen. An automatic defect detection method for TO56 semiconductor laser using deep convolutional neural network, Computers & Industrial Engineering, 179 （ 2023 ） 109148. ( 中科院一区， IF=7.9)

[2] Hang Zhang , Haili Li, Ning Chen*, Shengfeng Chen, Jian Liu, Novel fuzzy clustering algorithm with variable multi-pixel fitting spatial information for image segmentation, Pattern Recognition 121 (2022) 108201. ( 中科院一区， IF=8.0)

[3] Hang Zhang , Jian Liu*, Shengfeng Chen, Weifang Wang, Novel roughness measurement for grinding surfaces using simulated data by transfer kernel learning, Applied Soft Computing, 73(2018) 508-519. ( 中科院一区， IF=8.7)

[4] Hang Zhang , Jian Liu*, Enhui Lu, Xinyu Suo, Ning Chen, A novel surface roughness measurement method based on the red and green aliasing effect, Tribology International 131(2019) 579-590. ( 中科院一区， IF=6.2)

[5] Hang Zhang , Jian Liu*, Zhaochuan Hu, Ning Chen, Zhiyuan Yang, CFP-CNN: Design of a deep learning visual system for the thickness measurement of each coating layer of TRISO-coated fuel particles ， Measurement 191C(2022)110806. ( 中科院二区， IF=5.6)

[6] Hang Zhang , Jian Liu*, Dexiang Zou, Ning Chen, Knowledge-based transfer fuzzy clustering with non-local spatial information for surface roughness measurement, Measurement 174(2021) 109076. ( 中科院二区， IF=5.6)