应航发所张志芬老师邀请，美国肯塔基大学YuMing Zhang教授来我院做学术报告，欢迎各位感兴趣的同学和老师（参加学术报告可盖章）。

报告题目：Machine Learning Based Detection of Weld Joint Penetration from Weld Pool Reflection Images

报告人：美国肯塔基大学 张裕明 教授

报告时间：2018年10月19日(周五)下午16:00~17:00

报告地点：我院西二楼第三会议室

报告简介：

报告主要介绍熔池反射图像及机器学习在焊缝熔深实时检测中的应用，提出了一种利用机器学习技术检测焊缝熔深的新方法。人们可以清楚地看到图像反射模式与焊缝穿透之间的联系，但很难从图像中提取出确定的图像特征，从而确定焊缝的熔透情况。为了克服传统机器视觉算法在寻找正确特征和精确处理图像以提取这些特征时遇到的困难，使用了未经任何处理的原始图像作为卷积神经网络(CNN)的输入。训练CNN所需要的标签是从工件背面图像中测量所得。使用自动化机器人钨极电弧焊接实验获取原始数据。为了增强训练网络的鲁棒性，预先进行了数据扩充，得到了27000个训练数据、45000个验证数据和45000个测试数据。采用改进的小批量梯度下降法，设计并训练了五层卷积神经网络，测试准确率达到90.7033%。

报告人简介：

张裕明教授（Yuming Zhang)，美国肯塔基大学终身教授，现任美国肯塔基大学焊接实验室（Welding Research Laboratory）、机器视觉实验室（Machine Vision Laboratory）,传感与控制应用实验室（Applied Sensing and Control Laboratory）和制造中心（Center for Manufacturing）主任，工学院国际合作事务主任。1981年毕业于哈尔滨工业大学电子工程与控制专业，1984年获哈尔滨工业大学硕士学位，1990年获哈尔滨工业大学博士学位。1998年至今为美国肯塔基大学教授。主要从事先进焊接过程传感与控制、机器视觉与应用等方面的研究工作。承担和完成美国国家自然基金项目（NSF）5项，美国国家实验室（Los Alamos National Laboratory）项目、美国海军研究项目、丰田汽车制造公司研究项目、国家自然基金合作研究项目等16项。获得美国发明专利10项，发表学术研究论文190多篇。IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）、SME（Society of Manufacturing Engineers）、ASME（American Society of Mechanical Engineers）和AWS（American Welding Society）资深会员。Welding Journal、Journal of manufacturing Processes杂志副主编。