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综合介绍 General Introduction     汪连坡，1995年生，工学博士，硕士生导师，2021年4月至今就职于西北工业大学软件学院。2021年3月毕业于中国科学技术大学精密机械与精密仪器系。2019年-2020年在新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院进行联合培养。主要致力于计算机视觉、计算成像、视觉测量、三维视觉、深度学习、图像处理、点云处理等方向的研究，主持国家级项目一项，省部级项目三项，以第一作者发表论文十余篇，第一发明人身份发表发明专利三项。 个人相册

教育教学

个人经历 personal experience 教育经历 2012-2016    合肥工业大学           本科2016-2021    中国科学技术大学    博士2019-2020    南洋理工大学           联合培养

荣誉获奖

教育教学 Education and teaching 招生信息 教育信息     每年可招收全日制硕士研究生2-3名，非全日制硕士研究生若干，欢迎对计算机视觉、三维视觉、计算成像、视觉测量等方向感兴趣的同学报考我的研究生；尤其欢迎准备读博深造的学生报考，本人与清华大学、中科大、南洋理工、多伦多大学等国内外高校均有紧密合作，可推荐去国内外高校读博；也欢迎准备从事视觉算法岗位的学生报考，本人允许研究生出校实习，但前提需满足毕业条件。课题组有充足的项目与资金支撑你的研究兴趣，我也会对你进行全程指导，绝不放养，但希望你能脚踏实地，刻苦钻研。 本科生课程：《计算机视觉》、《计算机操作系统》、《计算机操作系统实验》研究生课程：《3D感知与点云处理》参与教学项目若干，主持教学项目有：（1）教育部产学合作协同育人项目《深度学习驱动的“散斑测量技术”课程师资培训》，2万（2）教育部产学合作协同育人项目《面向新医科的“三维重建与数据处理”课程建设》，5万（3）西北工业大学课程建设项目学科专业培育课程《机器视觉与工业检测》，2万（4）研究生培养质量提升工程课程改革项目《3D感知与点云处理》，2万（5）西北工业大学课程建设项目高阶项目式课程《计算机操作系统》，10万

科学研究

科学研究 Scientific Research    主要致力于计算机视觉、计算成像、视觉测量、三维视觉、深度学习、图像处理、点云处理等方向的研究。近两年主要侧重于将深度学习技术应用于数字图像相关测量、条纹投影轮廓术等领域，实现高效率、高精度的三维变形及三维轮廓重建；还包括对航空航天等复杂工业现场存在的热流扰动、高温辐射等退化图像的复原；以及与北京协和医院合作基于膀胱内窥镜的膀胱全景重建与病变检测，也致力于将二维/三维视觉测量技术在航空航天等零部件的异常检测中的应用研究。主持科研项目有：（1）中央高校基本科研业务费资助项目《面向大帧间变形场景的数字图像相关方法关键技术研究》,30万，在研（2）广东省基础与应用基础研究基金项目《面向山体滑坡监测场景的数字图像相关方法研究》，10万，在研（3）陕西省自然科学基础研究计划《基于卷积神经网络的数字图像相关测量方法研究》，5万，在研（4）江苏省“双创”博士人才项目，15万，在研（5）某ZB预研共用技术项目《某结构机加单元》，子课题主持，50万，在研（6）HY计划《基于人工智能及视觉检测的XXX技术研究》,外协，18万，在研

学术成果

学术成果 Academic Achievements 1. Wang L， Bi S， Lu X， et al. Deformation measurement of high-speed rotating drone blades based on digital image correlation combined with ring projection transform and orientation codes[J]. Measurement， 2019， 148： 106899.2. Wang L， Bi S， Li H， et al. Fast initial value estimation in digital image correlation for large rotation measurement[J]. Optics and Lasers in Engineering， 2020， 127： 105838.3. Wang L， Chen Y， Li H， et al. Out-of-plane motion and non-perpendicular alignment compensation for 2D-DIC based on cross-shaped structured light[J]. Optics and Lasers in Engineering， 2020， 134： 106148.4. Wang L*. Deformation Measurement of Scaling and Rotation Objects Based on Digital Image Correlation Method with Color Information. Photonics. Vol. 9. No. 4. MDPI， 2022.5. Wang L*. Super-robust digital image correlation based on learning template[J]. Optics and Lasers in Engineering， 2022， 158： 107164.6. Wang L*， Feng Y. An Adaptive Window Shape-Based DIC Method for Large Torsional Deformation Measurement[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement， 2023.7. Wang L， Zhu Y， Lu X， et al. Preliminary research on focal plane calibration method in LAMOST based on flexible planar target[J]. Optical Engineering， 2018， 57(5)： 054109-054109.8. Shi W， Wang L*. High-accuracy digital volume correlation-based point cloud registration for 3D reconstruction[C]//Optical Metrology and Inspection for Industrial Applications IX. SPIE， 2022， 12319： 23-29.9. Wang L， Zhu Y， Gu Y， et al. Photogrammetry-based metrology of fiber positioner in LAMOST[C]//Advances in Optical and Mechanical Technologies for Telescopes and Instrumentation III. SPIE， 2018， 10706： 1267-1274.10. Wang L*， Yahong F. A torsional axis measurement method based on the adaptive window shape DIC[C]//International Conference on Optical and Photonic Engineering (icOPEN 2022). SPIE， 2023， 12550： 225-230.

综合介绍