徐科

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教育经历


1. 1989.9-1993.6 北京科技大学机械工程系,大学本科

2. 1993.8-1998.6 北京科技大学机械工程学院,硕博连读


工作经历



1. 1998.7-2000.7 北京科技大学、亚琛工业大学,博士后

2. 2000.7-2006.7 北京科技大学高效轧制国家工程研究中心,副研究员

3. 2006.7-2013.7 北京科技大学工程技术研究院,研究员、博导

4. 2013.7至今 北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心,研究员、博导


个人简介


北京科技大学终身教授、博导,华为技术有限-北京科技大学“5G+工业视觉联合实验室”主任,教育部“新世纪优秀人才”、北京市“科技新星”、中国金属学会“冶金青年科技奖”获得者。长期从事机器视觉、工业检测、智能制造等领域的研究工作,带领项目组经过 20 余年自主研发,成功研制了金属生产全流程表面缺陷在线检测系统,应用于宝钢、鞍钢、太钢、马钢、中铝等企业 100 余条生产线。系统突破高温高速表面成像、图像并行处理、缺陷检测与识别等关键技术,全面采用深度学习算法,主要检测指标超过国外先进系统,部分替代国外进口设备,并推广到韩国浦项等境外企业。发表论文 100 余篇、专著 2 本,授权发明专利授权 20 余项,获得省部级一等奖 3 项、二等奖 2 项。研发成果推广应用于港珠澳大桥、核电站、南水北调、高铁等国家重大战略工程,取得了巨大的经济效益与社会效益。


研究方向


机器学习、机器视觉、先进工业检测技术


科研成果


【科研项目】

1. 多光谱多信息融合的表面在线检测仪器开发及集成应用,北京市科技计划项目,2022.12-2024.12,项目负责人

2. 基于多光谱图像传感器的高温运动铸坯表面质量在线监测系统开发集成,国家重点研发计划,2021.12-2024.11,课题负责人

3. 基于电磁超声的热轧高强钢残余应力在线测量方法,国家自然科学基金面上项目,2022.1-2025.12,项目负责人

4. 基于多光谱成像的钢轨表面缺陷在线检测方法,国家自然科学基金面上项目,2019.1-2022.12,项目负责人

5. 基于光度立体的精密板带表面微小缺陷在线检测方法,国家自然科学基金面上项目,2017.1-2020.12,项目负责人

6. 材料表面缺陷数据库和缺陷自动识别方法,国家重点研发计划,2018.7-2022.6,任务负责人

7. 高端线材全流程智能制造新模式应用,国家智能制造新模式应用项目,2016.10-2019.12,校内负责人

8. 异形连铸坯表面缺陷在线检测及质量预报系统,山钢合作项目,2022.1-2023.12,项目负责人

9. 电磁超声检测传感器设计及制作工艺,中广核合作项目,2022.1-2023.12,项目负责人

10. 箱梁外表面图像识别深度学习系统软件开发,中国航发北京航空材料院合作项目,2021.1-2022.12,项目负责人

11. 铸管外表面质量在线智能检测技术研发,新兴工程合作项目,2020.7-2022.12,项目负责人

12. 2#修磨机处连铸坯2D缺陷检测及识别技术开发,宝钢合作项目,2019.7-2021.12,项目负责人


【学术论文】

1. Lightweight convolutional neural network for counting densely piled steel bars, Automation in Construction, 2023.2

2. Underwater 3D reconstruction using a photometric stereo with illuminance estimationApplied Optics2023.1

3. Recognition of gangues from color images using convolutional neural networks with attention mechanismMeasurement2023.1

4. Automatic Measurement of External Thread at the End of Sucker Rod Based on Machine VisionSensors2022.10

5. Automatic defect detection of texture surface with an efficient texture removal network, Advanced Engineering Informatics2022.8

6. Surface Quality Evaluation of Heavy and Medium Plate Using an Analytic Hierarchy Process Based on Defects Online Detection, ISIJ International2022.7 

7. Improved cross entropy loss for noisy labels in vision leaf disease classification, IET Image Processing2022.3

8. Precision Measurement Method of Large Shaft Diameter Based on Dual Camera System, Sensors2022.1

9. Generating robust real-time object detector with uncertainty via virtual adversarial training, International Journal of Machine Learning and Cybernetics2021.8

10. Surface defect identification of aluminium strips with non-subsampled shearlet transformOptics and Lasers in Engineering2020.4

11. Improved contourlet transform construction and its application to surface defect recognition of metals2020.3


【专利】

1. 一种双频电磁超声检测系统,发明专利

2. 一种基于磁致伸缩机制的电磁超声兰姆波换能器,发明专利

3. 一种线圈自激励电磁超声兰姆波换能器,发明专利

4. 一种柱面光度测量装置,发明专利

5. 一种多信息融合的高温铸坯表面缺陷在线检测方法,发明专利

6. 一种钢板表面三维重建快速实现方法,发明专利

7. 一种金属板带表面微小缺陷的在线检测方法,发明专利


【专著】

1. 金属表面质量在线检测技术[M],冶金出版社

2. 钢板表面质量在线监测技术[M],科学出版社


【获奖情况】

1. 基于深度学习的热轧带钢表面在线检测与质量评级,冶金科学技术奖,一等奖,2020年,排名第1 

2. 网络图像视频大数据的智能识别关键技术及应用,北京市科学技术奖(进步),一等奖,2020

3. 板带表面缺陷在线检测及追溯技术的开发与应用,江苏省科学技术奖,三等奖,2020

4. 基于深度学习的中厚板表面缺陷在线检测及质量评估系统,福建省科学技术奖,三等奖,2020

5. 金属板带表面缺陷在线检测技术的开发与应用,高等学校科学研究优秀成果奖,二等奖,2012

6. 连铸板坯表面缺陷在线检测技术的开发与应用,冶金科学技术奖,二等奖,2012

7. 热轧板带表面在线检测技术的开发与应用,冶金科学技术奖,一等奖,2008


荣誉称号


1. 教育部“新世纪优秀人才”

2. 北京市“科技新星”

3. 中国金属学会“冶金青年科技奖”获得者