1.概述
机器视觉平台创立于2015年，立足于国家新一代人工智能发展战略，致力于在信息化浪潮下，聚焦智能感知、视觉计算与跨模态理解等前沿方向开展系统性研究。团队的核心目标是推进机器视觉基础理论与关键技术突破，并积极探索与计算机科学、自动化、光学工程及认知科学等多学科的深度交叉融合，旨在将其打造成为学校在智能科学领域具有重要影响力的学科增长点与创新引擎。团队现有在职教学科研人员3人，其中包括海外高层次国家级人才1人，其他全部拥有海内外知名高校博士学位或研究经历，每年稳定招收硕士研究生约4-5人，为国家输送高水平的机器视觉与人工智能专业人才。团队秉承“前沿探索与产业应用并重”的理念，长期与头部企业开展产学研合作，多项研究成果已成功应用于工业质检、自动驾驶、医疗影像分析与机器人灵巧操作等重要领域。
2.研究方向
本平台围绕机器视觉核心技术链条与国家重大需求，形成了以“成像-感知-决策”为主线的三个核心研究方向，致力于解决从底层硬件到高层智能的全栈技术挑战。
（1）智能光学成像
研究内容：面向智能光学成像系统，探索光学成像与人工智能算法的深度融合方法。通过构建多模态成像平台，实现复杂环境下高质量图像采集，并研究光学系统与神经网络的协同优化机制，提高成像与感知一体化能力，为工业检测与智能制造提供高精度、高可靠性的视觉解决方案。
（2）视觉精密测量与场景智能感知
研究内容：针对工业现场中普遍存在的遮挡、光照变化、小目标及样本稀缺等挑战，研究面向复杂工业场景的稳健视觉感知与理解模型。赋予机器视觉系统接近人类的场景适应性、认知推理与决策能力，实现从“看见”到“看懂”的跨越。
3.团队成员
研究方向1：赵兵、关晨
研究方向2：赵兵、王晓飞
4.代表性研究成果
近年来承担并完成国家级科研项目20余项，企业委托项目15余项。
研究成果丰硕，团队在计算机视觉顶级会议上发表高水平论文30余篇，其中SCI/EI检索论文10余篇，获授权国家发明专利15项。多项核心技术实现转化，为合作企业开发了智能视觉检测系统等相关产品，助力合作企业生产效率平均提升30%以上，产品不良率平均降低25%。团队成员1人入选国家级人才计划，1人入选省部级人才工程。目前，团队正围绕工业4.0与智能制造国家战略需求，在微小缺陷检测、三维精密测量等前沿方向开展攻关，致力于打造产学研用深度融合的创新平台。
