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姓名
包俊
性别
男
出生年月
1988年7月
学位
工学博士
职称
讲师
博导/硕导
硕导
工作单位
304am永利集团
职务
专任教师
电子邮箱
baojun723@qq.com
研究方向
(1)电涡流无损检测技术及应用
(2)电磁传感器设计与优化
(3)时谐场解析建模与涡流成像技术
学术兼职
学习工作经历
2020年于304am永利集团信息工程与自动化学院,获得工学博士学位,同年留校任教。
科研项目
近3年,主持或参与了国家自然科学基金项目和省部级科技计划项目(含云南省重大科技专项)6项,其中,主持云南省青年基金1项、参与国家自然科学基金3项。
奖励与荣誉
学术论文
[1] Bao Jun, Ye Bo, Luo Siqi, et al. Thickness Measurement of Titanium Alloy Sheet Based on Eddy Current Method With a Novel Simplified Model[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2021,70:6000109.
[2] Bao Jun, Ye Bo, Wang Xiaodong, et al. A Deep Belief network and Least Squares Support Vector Machine Method for Quantitative Evaluation of Defects in Titanium Sheet Using Eddy Current Scan Image[J]. Frontiers in Materials. 2020,7:576806.
[3] 包俊, 叶波, 王晓东, 等. 基于SSDAE深度神经网络的钛板电涡流检测图像分类研究[J]. 仪器仪表学报. 2019,40,(04):238-247.
[4] Bao Jun, Ye Bo, Deng Weiquan, et al. Eddy current scanning image denoising method based on principal component analysis and manifold learning[C]//8th IEEE Data Driven Control and Learning Systems Conference, DDCLS 2019. Weinan. 2019:563-567.
[5] Deng Weiquan, Bao Jun, Ye Bo. Defect Image Recognition and Classification for Eddy Current Testing of Titanium Plate Based on Convolutional Neural Network[J]. Complexity. 2020,2020:8868190.
[6] Deng Weiquan, Ye Bo, Bao Jun, et al. Classification and Quantitative Evaluation of Eddy Current Based on Kernel-PCA and ELM for Defects in Metal Component[J]. Metals. 2019,9,(2):155.