10月24日上午10:00，2023级全体研究生在09-104教室参加了学院2024年第十六期研究生论坛，共有六位2022级研究生分享了他们在“软件设计与机器视觉”方面的研究成果，论坛由周嘉诚老师进行点评，由团支书王鑫主持。
范楚怡同学分享了她的研究课题“基于NFC技术的黄梅挑花防伪设计与研究”。其研究的内容为所设计的NFC双层镜面天线结构在串联匹配电路下时，通过HFSS仿真得到的回波损耗的谐振点即M1并不在13.58MHZ处，没有达到最佳状态，现在防伪市场中的标签多为单层线圈结构，读取性能不佳，故本研究通过设计新型天线结构，并通过HFSS，Smith进行仿真优化，得到读取性能更好的NFC防伪标签用于黄梅挑花防伪与保护。周嘉诚老师指出，对于改向研究后续的发展前景，NFC技术在黄梅挑花防伪中的未来发展方向，包括与其他技术的结合（如区块链、物联网）具有更广泛的应用领域等，通过将NFC技术引入黄梅挑花的防伪设计中，不仅能够有效解决市场上的假冒伪劣问题，还能够提升黄梅挑花的品牌价值和市场影响力，本研究为传统手工艺品的防伪提供了一种现代化的技术解决方案。
孙文杰同学分享了他的研究课题“玉米种子丸粒化包衣离散元仿真与试验研究”，该研究旨在通过离散元方法（DEM）对玉米种子丸粒化包衣过程进行仿真与试验研究，以优化包衣工艺，提高种子质量和处理效率，建模与仿真，根据玉米种子和涂层材料的物理特性，建立离散元模型。周嘉诚老师指出，通过离散元仿真与试验研究，本研究为玉米种子丸粒化包衣工艺的优化提供了科学依据和技术支持，研究结果不仅有助于提高种子质量，还能够推动现代农业技术的进步。
张庆同学分享了他的课题“基于机器视觉的全自动穿经机系统设计”，纺织行业是一个传统的劳动密集型产业，穿经工序是织前准备的重要环节。传统的手工穿经效率低、易出错，且劳动强度大。机器视觉技术能够实现对纺织品图像的快速、精确分析，为自动化穿经提供关键技术支持。选择合适的工业相机和光源，确保高质量的图像采集，以满足图像处理的需求。周嘉诚老师他指出，通过本研究设计一种基于机器视觉的全自动穿经机系统，能够显著提高纺织行业的自动化水平和工作效率。
陈泽纯同学分享了她的课题“基于深度学习的织物疵点检测系统设计与研究”，纺织行业中织物疵点检测是保证产品质量的重要环节，传统的人工检测方法效率低、易疲劳，且容易出现漏检和误检，通过深度学习技术设计一套自动化、高精度的织物疵点检测系统，提高检测效率和准确性，利用训练好的深度学习模型对输入的织物图像进行疵点检测，输出疵点的位置和类型。周嘉诚老师指出，通过本研究设计一套基于深度学习的织物疵点检测系统，能够显著提高纺织行业的疵点检测效率和准确性。
黄青龙同学分享了他的课题“面向汽车玻璃的视觉涂胶缺陷检测研究”，本研究旨在利用视觉检测技术对汽车玻璃涂胶过程中的缺陷进行自动检测和识别，以提高生产质量和效率，汽车玻璃制造过程中，涂胶工序是关键环节，直接影响玻璃的密封性和安全性。涂胶质量不佳会导致漏水、噪音等问题。觉检测技术能够实现对涂胶缺陷的高精度、自动化检测，提高生产效率和产品质量。利用图像处理技术提取涂胶缺陷的关键特征，如形状、颜色、纹理等。常用的方法包括边缘检测、形态学操作、灰度共生矩阵等。周嘉诚老师作出了简要的点评，通过本研究设计一套面向汽车玻璃的视觉涂胶缺陷检测系统，能够显著提高涂胶缺陷检测的效率和准确性。
邹晓辉同学分享了他的课题“65Mn钢表面Ni-P-Sic化学镀层的制备及性能研究”，本研究的目的是通过化学镀的方法在65Mn钢表面制备Ni-P-SiC复合镀层，以提高其耐磨性、抗腐蚀性和表面硬度等性能，研究Ni-P-SiC化学镀液的配方，包括镍源（如硫酸镍）、磷源（如磷酸）、SiC颗粒、pH调节剂及其他添加剂，通过实验分析镀液的pH值、温度、时间及搅拌速度等对镀层性能的影响，确定最佳的镀液制备条件，总结Ni-P-SiC化学镀层的制备过程及其在65Mn钢上的性能，评估其在不同应用领域的可行性。周嘉诚老师指出，通过本研究制备出优质的65Mn钢表面Ni-P-SiC化学镀层，显著改善其耐磨性和耐腐蚀性，为65Mn钢在恶劣环境下的应用提供了新的技术方案。
