姓名：蔡振华
性别：男
邮箱：caizhenhua@whut.edu.cn
职称：副教授、硕士研究生导师
研究方向：控制科学与工程
教师简介
2010年获国家公派留学基金资助赴法国国立贝尔福-蒙比利亚工程技术大学(UTBM)攻读博士学位;2013年获欧盟第七研发框架计划(FP7)中的“玛丽·居里行动计划”资助赴西安交通大学进行学术访问; 2014年于法国工程技术大学集团UTBM获得工学博士学位，曾任UTBM助理教授(Vacataire)。现任职于武汉理工大学自动化学院智能控制信息研究所，副教授，硕士研究生导师(控制科学与工程方向)，湖北省新能源动力电池工程技术中心成员，获批江苏省“双创人才计划”及2020ICIICII国际会议“优秀青年****奖”。
蔡振华博士的研究兴趣在于视觉测量及机器人控制技术，并致力于将科研成果与工业现场中的实际应用相结合。目前研究工作在国内外重要期刊上发表学术论文二十余篇;主持国家自然科学基金、湖北省自然科学基金以及企业委托项目多项，参与科技部国际科技合作项目、湖北省科技支撑计划等十余项，申报和授权发明专利五项。
学习经历
2010年获国家公派留学基金资助赴法国国立贝尔福-蒙比利亚工程技术大学(UTBM)攻读博士学位
2013年获欧盟第七研发框架计划(FP7)中的“玛丽·居里行动计划”资助赴西安交通大学进行学术访问
2014年于法国工程技术大学集团UTBM获得工学博士学位，曾任UTBM助理教授(Vacataire)
教学科研情况
主持或参与科研项目(课题)及人才计划项目情况：
1. 国家自然科学基金，基于粒子沉积与传热机理的等离子喷涂机器人轨迹优化研究，结题，主持;
2. 湖北省自然科学基金，等离子喷涂机器人路径规划及优化关键技术研究，结题，主持;
3. 武汉理工大学自主创新基金，基于视觉引导的自主移动机器人定位及路径规划研究，结题，主持;
4. 广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放基金，基于深度CNN的快速目标识别与工业机器人智能抓取技术研究，结题，主持;
5. 武汉华威专用汽车检测有限公司企业委托，基于机器人主动柔顺控制的汽车零部件耐久性测试平台，结题，主持;
6. 国家科技部国际交流合作专项，汽车排放控制后处理系统控制技术联合研究，结题，主要技术负责人;
7. 武汉理工大学科学家平台建设项目，在研，主要技术负责人;
8.东风汽车公司技术中心，基于三维空间重构的视觉测量控制系统研发与应用，在研，主持;
9.中国电建武汉重型装备有限公司，机器人自动摘钩系统研发，在研，主持;
10.航空科学基金，激光增材修复熔池特征检测数字化处理方法与路径智能规划研究，在研，主持(与中国航空制造技术研究院合作申报)。
课题组研究工作主要将工业机器人、立体视觉系统以及人工智能方法进行多学科交叉融合以完成工业信息集成相关的学术和应用研究，主要研究内容包括：
1、视觉测量及工业机器人自动加工技术：采用线激光等立体视觉传感器结合点云处理技术建立工业生产对象的三维点云模型、通过点云处理技术中的点云滤波、特征描述与提取以及点云匹配、曲面重建等技术满足高精度加工的需求。通过与CAD模型进行配准进行质量评估并产生精确加工参数，同时，结合图像处理及深度学习技术生成柔性加工决策。目前该技术已成功应用于飞机发动机叶片热障涂层研抛应用中，并具有较好的推广前景。
2、工业机器人离线编程环境下的轨迹规划技术：基于数字孪生技术在离线编程环境下对工业机器人进行轨迹的规划、仿真和优化工作，结合工艺参数研究形成闭环式机器人轨迹规划流程。采用切分法、映射网格以及测地线等原理规划面向任务空间的工业机器人自动加工轨迹，并结合图论、蚁群算法以及粒子群算法等对机器人路径进行建模和优化。在离线编程环境中建立虚拟车间对机器人加工过程进行运动学仿真，开发轨迹优化算法对运动过程参数进行合理优化。
3、将深度学习与图像处理相结合引导工业机器人作业：将全卷积神经网络以及视觉系统获得的RGB-D信息用于异型物体的抓取位置预测、静态目标识别以及动态目标的快速检测。综合裂缝掩膜建立桥梁道路表面的裂缝数据集，改进经典网络模型及其参数进行优化，该方法较之同类网络具有较高的识别精度和检测效率。将深度学习技术引入至机器人动态抓取过程，该方法能够在线快速生成工业机器人摘钩的预测位置，从而解决了工业机器人抓取动态物体任务中存在的目标快速检测问题。
4、工业机器人力反馈控制研究：针对操作空间的直接力控制方法精度低、轨迹跟踪能力差等问题提出了一种新型的、以机械臂运动控制为“宏”和以主动式末端机构力控制为“微”的“补偿式宏/微协同运动结构”，通过研究宏微串联框架下主动交互式研抛系统的控制机理，使得宏系统实现较大范围位置控制及抑制形变振动，微系统实现精确位置补偿和力调节，以确保研抛过程中力与位置协同控制的能力，从而提高系统整体动态性能，满足航空发动机叶片复杂表面热障涂层质量控制中亚微米级表面粗糙度的研抛精度要求。
5、应用于等离子喷涂领域的工业机器人轨迹规划方法：通过参数化描述等离子体射流中粒子的沉积特性，推导等离子涂层生长过程数学模型，获取喷涂参数有效解。根据测地线原理研究局部区域路径曲线生成方法，求解最短且能保持间距一致性的机器人路径曲线。提出将等离子喷涂传热分析引入到机器人轨迹规划中，优化各路径曲线执行的时间序列，均匀化温度场。从而生成最短且能覆盖整个喷涂区域的优化轨迹，实现喷涂后涂层厚度、均匀度预测，形成均匀温度场。
6、随着工业信息集成技术的进步，工业机器人在工业系统中能够发挥的作用也更加显著，尤其是目前新兴接触式作业也为机器人、视觉以及人工智能等信息集成方面的研究工作带来了新要求和新挑战。未来课题组将在三维视觉测量原理及其应用、航空发动机叶片机器人精密磨抛加工技术以及基于深度学习方法进行柔性加工决策三个方面进行更加广泛和深入的研究。从而推动工业生产中的自动化、信息化和智能化程度，帮助解决工业机器人的使用难度，拓宽其应用范围，助力工业信息系统集成技术的进一步发展。
