貴州大學(xué)機械工程學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師
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2000年本科畢業(yè)于貴州工業(yè)大學(xué)機械設(shè)計及制造專業(yè)；
2010年碩士畢業(yè)于貴州大學(xué)機械工程學(xué)院機械工程專業(yè)；
2019年9月-2020年8月作為國內(nèi)訪問學(xué)者在北京交通大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院訪學(xué)。
主要從事智能制造、視覺檢測、圖像處理、人工智能等研究工作。共計發(fā)表學(xué)術(shù)論文40 余篇（其中SCI 檢索15篇），申請專利6項，軟著6項。主持國家自然科學(xué)基金地區(qū)基金2項、貴州省基礎(chǔ)研究計劃等共計4項，參與省部級科研項目十余項。主持省級教改項目1項、校級實驗室項目1項，參與建設(shè)國家級本科一流課程1項，主持《現(xiàn)代工程制圖學(xué)》 教材撰寫。指導(dǎo)學(xué)生參加“高教杯”全國大學(xué)生先進成圖技術(shù)大賽國賽、華為杯第六屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽等國家級大賽，并獲一、二、三等獎十余項。
研究方向:工業(yè)異常發(fā)現(xiàn)及垂直領(lǐng)域跨模態(tài)大模型
在圖像處理方面以深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和實時性為出發(fā)點，提出了一系列面向工業(yè)產(chǎn)品圖像的深度學(xué)習(xí)缺陷檢測方法，解決了工業(yè)場景下缺陷樣本短缺、缺陷區(qū)域形態(tài)各異、紋理背景復(fù)雜等影響導(dǎo)致檢測難的問題。在視頻異常事件檢測方面提出了通用性強、魯棒性好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，解決了異常樣本少、場景依賴強、個人隱私屏蔽等問題下導(dǎo)致檢測精度低的問題。目前致力于基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和大語言模型的異常檢測的研究，利用先進的自然語言處理技術(shù)、圖像處理技術(shù)，結(jié)合圖像、聲音、振動等多模態(tài)數(shù)據(jù)信息提高系統(tǒng)對缺陷的全面感知能力，增強其魯棒性和適應(yīng)性，從而提升工業(yè)生產(chǎn)中缺陷檢測的準(zhǔn)確性和效率。