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副高级职称

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方夏

 
 

姓名:方夏

职称:副研究员

导师情况:硕士生导师

电话:18215575946

传真:

     邮箱:18215575946@163.com

招生方向:人工智能、智能制造、深度学习、机器视觉


教育背景及工作经历
 

2009年9月-2013年6月   西南交通大学 电气自动化

2013年9月-2016年6月   昆明理工大学 电气自动化-模式识别 硕士

2016年7月-2017年4月   西南电力设计研究院

2017年9月-2020年9月   四川大学 制造科学与工程学院 博士

2020年10月-2021年6月 四川大学 beat365手机版官方网站 助理研究员 博士后

2021年6月至今              四川大学 beat365手机版官方网站 副研究员 硕士生导师

总体介绍
 

       

        主要研究方向为:人工智能技术在工业自动化中的落地运用,先后发表论文15篇,其中SCI 8篇、中文核心期刊论文7篇、授权发明专利5项、受理发明专利4项、获得软件著作2项;主持2项四川省重点科技攻关项目,主持3项企业研发横向项目(经费大于100万);参与1项国家自然基金重大研究计划培育项目;参与1项四川省重点科技攻关项目、2项四川省应用基金项目、1项泸州市重点科技研发项目及主研与华为公司合作的多项等企业委托项目(累积经费200万)。


开设课程
 
研究领域及在研项目

1. 主研国家自然基金重大研究计划培育项目:基于脉冲热气流激励的发动机叶片原位检测与剩余寿命预测研究(92060114)。

2. 主持四川省重点科技研发项目:面向微尺度装配工件的智能检测与品质控制,(2021YFG0198)

3. 主持四川大学专职博士后研发基金项目:面向微尺度下非标产品制造全生命周期的系统化智能检测与品质量化研究(2021SCU12144)

4. 主持华为公司委托研究课题:步进丝杆电机音频故障检测与判别装置量产(20H0566)。

5. 主持国网电网委托研究课题:国网四川电科院输变电钢构件腐蚀断裂力学模型计算及标准腐蚀谱图分级软件开发(21H0475)。

6. 主持安和精密仪器股份有限公司委托研究课题:微型设备故障检测与判别算法研究(20H0566)。

7. 主持北京机械自动化研究所委托研究课题:堆垛机轻量化设计(21H0218)。

8. 主研四川省重大科技专项项目:微尺度下的故障检测(2021YFG0079-LH)。

9. 主研四川省重点科技研发项目:基于Deeplab-ResNet的改进语义分割级联网络机器视觉检测(2019YFG0359)。

10. 主研泸州市重点科技研发项目:基于人工智能识别技术的拆回智能电表分拣研究(2019CDLZ-24)。

11. 主研安和精密仪器股份有限公司委托研究课题:智能振动电机转子焊锡缺陷视觉检测与判别装置研究(18H0816)。

12. 主研安和精密仪器股份有限公司委托研究课题:微型振动电机音频故障检测与判别装置研究(18H0423)。

13. 主研安和精密仪器股份有限公司委托研究课题:扁平电机电流缺陷检测装置研究(19H1073)。


授权专利

1) 方夏、朱群馨、冯涛、王玫、冯战、刘剑歌、邹子丹:基于音频分析的微型振动马达缺陷诊断装置及缺陷识别方法. ZL201910277843.9.

2) 方夏、朱群馨、黄思思、王玫、刘剑歌、冯涛、邹子丹:一种微型振动马达电流型故障诊断仪及诊断方法.ZL201910382783.7.

3) 方夏、朱群馨、刘剑歌、王玫、黄思思、冯涛、邹子丹:用于微型振动马达缺陷检测的视觉检测仪及检测方法.ZL 201910060463.X.

4) 方夏、冯涛、李勇、王杰、王玫、刘剑歌:基于CNN和声音时频特征图的微型振动马达缺陷识别方法及装置. CN 201910761704.3.

5) 方夏、黄思思、刘剑歌、王杰、冯涛:基于卷积神经网络的微型振动马达缺陷故障分类方法及装置.ZL201910263769.5.

6) 方夏、王杰、王玫、李勇、王杨、杨苗苗、方涵:用于地质微孔表面裂纹检测的视觉窥视仪及裂纹检测方法.CN202010777947.9.

7) 方夏、方涵、李勇、朱群馨、邹子丹:基于音频分析的步进丝杆马达缺陷诊断装置及缺陷识别方法.CN201911297449.8.

8) 方夏、杨苗苗:基于改进多粒度级联森林的扁平振动电机缺陷检测系统及方法.CN202011522481.4.

9) 方夏、章炜:基于机器视觉的智能电表版本分类方法.CN202110059911.1.

发表论文

1) Li Yuesong, Li Shunlei, Guo Kunyi, Fang Xia*, Habibi Mostafa. On the modeling of bending and vibration responses of graphene reinforced higher-order annular plate via two-dimensional continuum mechanics approach.Engineering with Computers.2020.10(4)..ISSN:0177-0667

2) Yang Wang, Yang Miaomiao, Li Yong, Xu Zeda, Wang Jie, Xia Fang*. A Multi-Input and Multi-Task Convolutional Neural Network for Fault Diagnosis based on Bearing Vibration Signal. IEEE sensors journal,2020, 20(5), 2360. ISSN:1530-437X

3) Fang Xia, Yang Wang, Li Yong, Wang Jie*, Zhou Libin. An End-To-End Model for Pipe Crack Three-Dimensional Visualization Based on a Cascade Neural Network. Assembly automation,2020, 10(4), 1290. ISSN: 0144-5154

4) Fang Xia, Fang Han, Feng Zhan, Wang Jie*, Zhou Libin. Artificial Auditory Perception Pattern Recognition System Based on Spatiotemporal Convolutional Neural Network.Applied science, 2020, 10(1), 139.ISSN:2076-3417

5) Feng Tao,Fang Xia*,Wang Jie. A double-branches surface detection system for armature in vibration motor with miniature volume based on ResNet101 and FPN. Sensors,2020, 20(8), 2360.ISSN:1424-8220

6) Fang Xia, Wang Jie*, Feng Tao. An Industrial Micro-Defect Diagnosis System via Intelligent Segmentation Region. Sensors, 2019,19, 2636. ISSN:1424-8220

7) Wang Ruirui, Feng Zhan , Huang Sisi *, Fang Xia, Wang Jie. Research on Voltage Waveform Fault Detection of Miniature Vibration Motor Based on Improved WP-LSTM.Applied sciencel.2020, 11(8).

8) Tao Feng, Sisi Huang, Jiange Liu, Jie Wang, Xia Fang*. Welding Surface Inspection of Armatures via CNN and Image Comparison.IEEE sensors journal,2021, 20(4), 2340. ISSN:1530-437X

9) 杨苗苗, 方夏*, 王杨. 基于gcCatBoost的扁平振动电机缺陷检测[J].组合机床与自动化加工技术,2020(10):102-105.ISSN:1001-2265

10) 王杨, 王杰, 刘剑歌,方夏*, 李勇, 杨苗苗.基于机器视觉的电枢缺陷检测系统[J].组合机床与自动化加工技术,2020,45(10):111-116.ISSN:1001-2265

11) 王瑞瑞; 黄思思; 冯战; 方夏*; 冯涛; 基于卷积神经网络和小波包的微型振动马达的故障检测.机床与液压.ISSN:1001-3881

12) 冯涛, 王杰*, 方夏, 刘剑歌, 黄思思.基于CNN和声音时频特征图的微型振动马达故障判别[J].中国测试,2019,45(10):120-127.

13) 冯战, 王杰*, 黄思思, 方夏. 基于WP-LSTM的偏心转子马达故障诊断方法[J].组合机床与自动化加工技术,2020(10):98-102+105.

14) 李勇, 王杨, 方夏, 王杰*, 杨苗苗. 基于改进BiFPN的微特电机电枢表面缺陷检测方法[J].机床与液压,ISSN:1001-3881 2021(10):98-102+105.

15) 章炜, 方夏*, 费明晖, 王杰, 冯战, 吕俊杰. 基于 GLRLM-SVM 的电表版本分类方法研究. 机床与液压,ISSN:1001-3881 2021(10):98-102+105.

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