所属学科专业：控制科学与工程，电子信息
导师简介：
张宏伟，男，1983年生，工学博士，副教授，硕士研究生导师，博士后，英国威廉希尔公司学科办副主任,兼研究生院副经理，陕西省青年科技新星，泰州市高层次创新创业人才，南安市科技领军人才创新驱动中心特聘专家，陕西省纺织工程学会纺织器材专委会副主任委员，中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员，陕西省自动化学会电气自动化专业委员会委员，英国威廉希尔公司学报青年编委，西安浙江大学员工会副秘书长。
近年来，主持国家自然科学基金、陕西省科技厅创新人才推进计划-青年科技新星项目、陕西省自然科学基金面上项目、陕西省自然科学基金青年项目等项目/课题10多项，发表学术论文20余篇，申请授权发明专利10余件。2016年获得中国纺织工业联合会科技进步二等奖1项、陕西高等学校科学技术一等奖1项。2017年获得陕西省青年科技新星称号。2018年获得陕西省科学技术进步奖二等奖1项。2019年获得陕西省科学技术进步一等奖1项。2021年获得江苏省泰州市“高层次创新创业人才”称号。2022年获得西安市秦创原高价值专利大赛前20强。
主要研究方向：
工业机器视觉技术与装备；无监督深度学习理论与建模；纺织服装行业机器视觉检测技术；半导体行业超高精度机器视觉检测技术。
主讲课程：
本科生专业核心课：过程控制与自动化仪表
本科生专业必修课：微型计算机原理与应用
本科生专业必修课：过程设备故障诊断与状态监测
本科生专业选修课：纺织印染测试技术
硕士生专业选修课：人工智能高级程序语言设计（网络课程链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063?type=blog）
主要科研项目：
1.国家自然科学基金青年项目：基于深度学习的定制化小批量色织衬衫裁片缺陷检测，（61803292），2019-2021，项目负责人；
2.陕西省科技厅创新人才推进计划-青年科技新星项目：基于深度卷积网络的色织裁片疵点检测建模与优化方法研究（2018KJXX-038），2018-2019，项目负责人；
3.陕西省科技厅自然科学基金-面上项目：基于无监督深度学习的定制化色织衬衫裁片缺陷检测（2019JM-263），2019-2020，项目负责人；
4.陕西省科技厅自然科学基金-青年项目：基于图像数据分析和贝叶斯统计学习的废杂铜熔炼过程软测量技术（2014JQ-5029），2015-2017，项目负责人；
5.陕西省教育厅自然专项：基于深度神经网络和图像分析的复杂花型色织物疵点检测（17JK0328），2017-2018，项目负责人；
6.工业控制技术国家重点实验室开放课题：基于U型卷积自编码器和潜变量加权损失函数的纺织品缺陷检测（ICT2021B04），2021-2022，课题负责人；
7.工业控制技术国家重点实验室开放课题：基于深度卷积神经网络和迁移学习的色织衬衫裁片缺陷定位和分类（ICT1800384），2018-2019，课题负责人；
8.中国纺织工业联合会科技指导性项目：基于深度学习的色织裁片疵点检测和定位（2017069），2017-2019，课题负责人；
9.轻工过程先进控制教育部重点实验室开放课题：基于自监督深度学习的色织衬衫裁片缺陷检测（APCLI1806），2019-2020，课题负责人;
10.轻工过程先进控制教育部重点实验室开放课题：基于深度卷积网络和图像识别的色织衬衫生产过程裁片质量软测量（APCLI1604），2017-2018，课题负责人。
部分指导员工获奖（省级以上）：
硕士研究生：
1.2021年第十八届中国研究生数学建模竞赛：抗乳腺癌候选药物的优化建模；参赛队员：王世豪，乔冠华，张旭东；指导教师：张宏伟；全国二等奖
2.2022年第十七届中国研究生电子设计竞赛：基于SwinTransfomm的无监督色织物缺陷智能检测系统；参赛队员：熊文博，陈锡伟，孔文静；指导教师：张宏伟，张玥；西北赛区二等奖
3.2021年第十六届中国研究生电子设计竞赛：高校宿舍人脸识别防疫测温及考勤信息管理系统；参赛队员：周新龙，张伟伟，王世豪；指导教师：张宏伟，张玥；西北赛区二等奖
4.2019年第七届全国老员工光电设计竞赛：一种基于树莓派的智能魔镜系统；参赛队员：谭全露，白萌萌，王震；指导教师：张宏伟；西北赛区三等奖
5.2019年第十二届陕西省老员工课外学术科技作品竞赛，自动检测色织误缺陷的嵌入式深度学习系统；参赛队员：谭全露，杜林涛，张凌婕；指导教师：张宏伟，张蕾；省级三等奖
本科生：
1.2020年第八届全国老员工光电设计竞赛，MCU控制的基于ZigBee协议架构的防汽车类儿童伤害生命检测系统；参赛队员：张景涛，高帅帅，刘宇星，王科，臧青艳，巴琳，李娇；指导教师：张宏伟；全国三等奖
2.2022年陕西省普通高校电类专业优秀毕业设计（论文）大赛：基于TX2的小型织物缺陷检测系统；参赛员工：陈梦丹；指导教师：张宏伟；优秀奖
3.2020年陕西省第十三届自动化专业本科优秀毕业设计（论文）大赛：色织物缺陷检测软件设计；参赛员工：熊文博；指导教师：张宏伟；二等奖
主要科研成果：
学术论文
1.Zhang H, Xiong W, Lu S, et al. QA-USTNet: Yarn-dyed Fabric Defect Detection via U-shaped Swin Transformer Network based on Quadtree Attention[J]. Textile Research Journal, 2023.DOI: 10.1177/00405175231158134
2.Zhang H, Wang S, Lu S, et al. AGUR-Net: Attention Gate-based U-shaped Reconstruction Network for colour-patterned fabric defect detection[J]. Textile Research Journal, 2022. DOI:10.1177/00405175221149450
3.Zhang H, Qiao G, Lu S, et al. Attention-based Feature Fusion GAN for yarn-dyed fabric defect detection[J]. Textile Research Journal, 2022.DOI:10.1177/00405175221129654
4.Zhang H, Chen X, Lu S, et al. A contrastive learning-based attention generative adversarial network for defect detection in colour-patterned fabric[J]. Coloration Technology, 2022. DOI: 10.1111/cote.12642, WOS:000866265100001
5.Zhang H, Qiao G, Liu S, et al. Attention-Based Vector Quantization Variational Autoencoder for Colour-patterned Fabrics Defect Detection[J]. Coloration Technology, 2022. DOI: 10.1111/cote.12644
6.Zhang H, Zhang W, Lu S, et al. Colour-patterned fabric-defect detection using unsupervised and memorial defect-free features[J]. Coloration Technology. 2022. DOI:10.1111/cote.12624
7.Zhang H, Liu S, Tan Q, et al. Colour‐patterned fabric defect detection based on an unsupervised multi‐scale U‐shaped denoising convolutional autoencoder model[J]. Coloration Technology, 2022. DOI:10.1111/cote.12609
8.Zhang H, Wang S, Mi H, et al. Defect Detection of Color-patterned Fabric Based on DenoisingGAN[J]. International Journal of Clothing Science and Technology, 2022.
9.Zhang H, Ge Z, Ye L, et al. Vision‐Based Fan Speed Control System in the Copper Scraps Smelting Process[J]. Asian Journal of Control, 2015, 17(5): 1742-1755. DOI: 10.1002/asjc.996
10.Zhang H, Ge Z, Yuan X, et al. Rapid vision-based system for secondary copper content estimation[J]. Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 2014, 24(8): 2665-2676.
11.周新龙,张宏伟,吴燕子,陆帅,张玥.基于ContrastGAN的色织物缺陷检测[J/OL].棉纺织技术, 2022, 50(11):1-8
12.张宏伟,糜红敏,陆帅,陈霞.基于生成对抗网络的色织物缺陷检测[J].英国威廉希尔公司学报, 2022, 36(1): 1-9
13.张宏伟,张伟伟,熊文博,陆帅,陈霞.基于记忆去噪卷积自编码器的色织物缺陷检测[J].纺织高校基础科学学报, 2022, 35(2):64-71
14.张宏伟,刘舒婷,陆帅,顾德,严冬.基于多尺度卷积自编码器的色织面料缺陷检测[J].纺织高校基础科学学报, 2021, 34(2):45-51
15.张宏伟,谭全露,陆帅,葛志强,徐健. U型去噪卷积自编码器色织衬衫裁片缺陷检测[J].西安电子科技大学学报, 2021, 48(3): 123-130
16.张宏伟,张凌婕,袁小锋,宋执环.基于离散余弦变换特征和隐马尔科夫模型的铜熔炼过程烟雾分级[J].激光与光电子学进展, 2018, 55(12):393-401
17.张宏伟,张凌婕,李鹏飞.基于深度卷积神经网络的织物花型分类[J].纺织高校基础科学学报, 2017, 30(2):261-265271
18.张宏伟,张凌婕,李鹏飞,宋执环.基于GoogLeNet的色织物花型分类[J].纺织科技进展, 2017, 0(7):33-3552
19.张宏伟,高二东,李鹏飞,景军锋.基于ZYNQ-7000的织物疵点识别技术[J].棉纺织技术, 2016, 44(4):10-14
20.张宏伟,李鹏飞,景军锋,张蕾,赵永涛.基于即时学习的软测量建模实时性改进[J].英国威廉希尔公司学报, 2014, 28(6):750-754
21.张宏伟,卢晓荣,宋执环.基于K均值聚类的熔炼过程烟雾检测[J].中国科技论文, 2012, 7(1):58-63
22.Zhang H, Liu S, Meng L, et al. Dual Attention Embedded Reconstruction Distillation for Unsupervised Yarn-dyed Fabric Defect Detection[C]//2023 IEEE 12th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS). (under review)
23.Zhang H, Xiong W, Zhang W, et al. Yarn-dyed Shirt Piece Defect Detection Based on U-shaped Swin Transformer Auto-encoder[C]//2022 IEEE 11th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS). IEEE, 2022: 443-448.
24.Zhang H, Liu S, Ge Z, et al. Yarn-Dyed Shirt cut Pieces Defect Detection Using Attention Vector Quantized-Variational Autoencoder[C]//2021 IEEE 10th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS). IEEE, 2021: 1356-1361.
25.Zhang H, Tan Q, Lu S, et al. Yarn-dyed Fabric Defect Detection using U-shaped De-noising Convolutional Auto-Encoder[C]//2020 IEEE 9th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS). IEEE, 2020: 18-24.
26.Zhang H, Tang W, Zhang L, et al. Defect Detection of Yarn-Dyed Shirts Based on Denoising Convolutional Self-Encoder[C]//2019 IEEE 8th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS). IEEE, 2019: 1263-1268.
27.Zhang H, Zhang L, Li P, et al. Yarn-dyed fabric defect detection with YOLOV2 based on deep convolution neural networks[C]//2018 IEEE 7th data driven control and learning systems conference (DDCLS). IEEE, 2018: 170-174.
专利
国际PCT专利：
1.张宏伟，熊文博，张伟伟，张蕾，景军锋.一种基于自注意力的彩色纹理织物缺陷区域的检测方法，PCT/CN2021/139961
2.张宏伟，张伟伟，黄媛媛，张蕾，景军锋.一种基于生成对抗网络的彩色纹理织物缺陷检测方法，PCT/CN2021/135019
国内发明专利：
1.张宏伟，王世豪，张玥，张蕾，景军锋.一种针对彩色纹理织物色差和污渍缺陷的监测方法，ZL202111307343.9
2.张宏伟，乔冠华，苏泽斌，张蕾，景军锋.一种基于生成对抗网络的色织物缺陷区域的检测方法，ZL202111305800.0
3.张宏伟，张伟伟，黄媛媛，张蕾，景军锋.一种基于自编码器的彩色纹理织物缺陷区域的检测方法，ZL202111153797.5
4.张宏伟，刘舒婷，黄媛媛，张蕾，景军锋.一种针对色织衬衫裁片缺陷的检测方法，ZL202111150794.6
5.张宏伟，糜红敏，黄媛媛，张蕾，景军锋.一种针对彩色纹理织物缺陷区域的检测方法，ZL202111153679.4
6.张宏伟，谭全露，张蕾，景军锋，李鹏飞.一种针对色织物裁片缺陷区域的检测方法, CN202010085913.3
7.张宏伟，张蕾，权诗卉，苏泽斌，陈小改.一种内衣弹性织带弯带缺陷的检测系统及其检测方法，ZL201810988126.2
8.张宏伟，张凌婕，汤文博，景军锋，李鹏飞.一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法，ZL201810095070.8
9.张宏伟，汤文博，张凌婕，景军锋，李鹏飞.一种弹性织带的金属残留物检测装置及检测方法，ZL201810373599.1
10.宋执环，张宏伟.一种基于图像分析的废杂铜熔炼炉的控制方法及控制系统，ZL201310232883.4
11.宋执环，卢晓荣，张宏伟，等.一种用于工频熔炼炉除尘风机节能的控制方法及其控制系统，ZL201110248626.0
12.宋执环，张宏伟，袁小峰.一种关于铜加工过程铜品位的检测方法及其检测系统,，ZL201110248514.5
国内实用新型专利：
1.张宏伟，汤文博，张凌婕，景军锋，李鹏飞.基于GPU深度学习工作站的色织衬衫裁片疵点检测装置，ZL2018201005152
2.张宏伟，汤文博，张凌婕，景军锋，李鹏飞.基于机器视觉的弹性织带双面缺陷检测装置，ZL201820215284X
硕士研究生：
·2022级：
o陈梦丹、路治东、张思怡、王泽宇
·2021级：
o吴燕子、孟莉苹、刘帅波
·2020级：
o陈锡伟、熊文博、乔冠华、王世豪
·2019级：
o张伟伟（三星（中国)半导体有限公司下属西安三星电子研究所，研究员）
o周新龙（陕西摩迈信息科技有限公司，仿真应用软件开发工程师）
o糜红敏（成都市鹰诺实业有限公司深圳分公司，算法助理工程师）
o刘舒婷（苏州艾科瑞思智能装备股份有限公司，图像算法工程师）
·2018级：
o谭全露（厦门士兰集科微电子有限公司，工程数据分析工程师）
o董康乐（西安大医集团股份有限公司，图像算法工程师）
·2017级：
o汤文博（西安天隆科技有限公司， 省区经理）
·2016级：
o张凌婕（西安航天精密机电研究所，工程师）
联系方式：
邮箱: zhanghongwei@zju.edu.cn
电话:13629261328
(欢迎报考硕士的同学将个人简历发送到该邮箱)
