“AI+机器人视觉”微专业招生简章

一、 专业背景

随着智能制造全面升级，具身智能与人形机器人加速演进，制造业正从数字化、网络化迈向以智能体自主协作为特征的智能化新阶段， “AI+机器人视觉技术”已广泛应用于具身智能交互、人形机器人操作、复杂环境自主感知等场景。随着深度学习、3D视觉、点云处理等技术的成熟，企业对兼具视觉算法、系统集成与工程实施能力的人才需求持续增长，而现有具身智能领域复合型技术人才供给明显不足。

华中科技大学机械科学与工程学院立足机器人工程、机械工程、人工智能、自动化、计算机科学等多学科优势，紧扣“新工科”建设要求，重磅推出“AI+机器人视觉”微专业，以“AI赋能机器人视觉应用”为核心定位，旨在培养具备跨学科知识结构与工程实践能力的具身智能领域复合型技术人才，服务区域产业升级与企业智能化改造。

二、 专业特色

1. 跨学科融合的课程体系：课程体系覆盖人工智能、图像处理、深度学习、3D视觉、机器人运动学、视觉标定与引导等多个领域，强调算法、硬件与系统集成的协同。通过“基础-核心-应用”三级结构，实现知识递进、能力贯通，满足企业对复合型人才的需求。

2. 工程实践导向的教学模式：微专业突出“做中学、学中用”，设置大量实验、案例与项目实践。学生将使用工业相机、光源系统、六轴机器人等设备，完成视觉检测、三维重建、机器人抓取等任务，真正实现从理论到工程的转化。

3. 企业深度参与的培养机制：通过与青岛海之晨工业装备有限公司等多家智能制造、机器人和视觉检测企业共建课程、项目、实践基地，引入企业工程师担任导师，提供真实工程案例、项目需求与实习岗位，使学生在学习过程中直接接触产业前沿技术与应用场景。

4. 多平台支撑的学习环境：依托AI算法训练平台、机器人仿真平台等资源，学生可在虚拟仿真与真实环境中开展实验与项目，提高学习效率与工程能力。

5. 能力导向的评价体系：采用过程性评价与终结性评价结合的方式，重点考察学生的算法实现能力、系统设计能力与工程实践能力，确保培养成果可量化、可验证、可迁移。

三、 微专业课程设置

四、 核心师资团队

李文龙 教授：华中科技大学二级教授、博导，入选国家高层次人才，长期担任《Journal of AMST》副主编、《航空学报》编委、《航空制造技术》编委、《机械科学与技术》编委、《国防科技大学学报》编委、《Engineering》青年编委等。主要研究方向为大型复杂构件三维视觉测量与机器人加工，主持国家自然科学基金、国家973子课题等多项，在机械工程学报、IEEE T. Robotics、IEEE T. Cybernetics、IEEE T. Mechatronics、IEEE T. ASE、PR、MST等发表论文100余篇，编写著作4部，授权发明专利和申报著作权50余项，获全国优秀教材奖一等奖（排2）、国家级教学成果奖一等奖、教育部技术发明奖一等奖（排1）、机械工业科学技术发明奖特等奖等，研究成果在重点领域大型复杂构件精密检测与机器人加工中成功应用。

李文攀 助理研究员：入选湖北省海外高层次人才、香港创新科技署研究人才计划。主要研究方向为机器人视觉感知与测量，围绕航空、航天等重大领域开展曲面轮廓与动态变形全场三维视觉测量方法研究与仪器研制，近年来主持智能制造系统和机器人国家科技重大专项课题、湖北省中央引导地方科技发展专项、中国航天/中核集团委托攻关项目等7项课题，近年来在IEEE/ASME T-Mech、IEEE TIP、IEEE TIM、Optics Express、Optics and Lasers in Engineering等期刊发表学术论文25余篇，申请授权中美发明专利15项，担任《国防科技大学学报》执行编委，兼任《装备制造技术》、《Biomimetic Intelligence and Robotics》、《Intelligence & Robotics》、《Metrology》等期刊青年编委。

杨华 教授：国家级青年人才，主要从事高速机器视觉理论与技术研究工作，近年来主持国家自然科学基金联合基金项目1项、国家自然科学基金面上项目2项、湖北省自然科学基金群体项目1项、湖北省技术创新重大专项1项等；在IEEE T-IP、IEEE T-CVST、IEEE T-II、IEEE/ASME T-MECH、IEEE T-ASE、Pattern Recognition、Experiments In Fluids、Physics of Fluids等国际一流期刊，发表SCI/EI论文67篇；授权国家发明专利27项、软著2项；参与出版教材1部；获得湖北省技术发明一等奖（排名第四）、全国优秀教材建设奖一等奖（排名第四）。

李益群 副教授：入选国家博士后创新人才支持计划项目，主持和参与国家、省部级基金项目和企业技术开发项目10余项。主要研究AI赋能的自主移动机器人相关理论与技术（传感器融合感知、无碰路径规划与轨迹优化、状态估计、非线性控制、强化学习等）以及高性能计算理论与技术。在机器人和计算数学领域国际学术期刊IEEE Rob. Autom. Lett.、Robot Cim-Int Manuf、J Comput Phys、Commun Nonlinear Sci Numer Simul、J Comput Appl Math等上发表SCI论文20余篇，合著机器人领域国家级优秀教材一部。ICRA/IROS、IEEE TIV、ASME JMR、AST、IJIRA等会议和期刊审稿人。

谢远龙 副教授：IEEE 高级会员，智能移动机器人创新团队负责人。主要研究方向包括智能控制、移动机器人、智能制造和自主无人系统等领域。近五年以来，在IEEE TIE, IEEE TIM, IEEE-ASME TMECH, RCIM, ACC, AIM, CCC等期刊/会议发表SCI/EI 论文100余篇，合著专著3本，申请/授权发明专利60余项。主持了国家自然科学基金青年项目、博士后科学基金面上项目一等资助、省自然科学基金、粤莞联合基金青年项目、国家重点实验室开放课题等基金项目。担任Sensors、IET Collaborative Intelligent Manufacturing等期刊的客座编辑，《国际机械工程》编委，IEEE Trans. Power Electron., ISA Trans., Asian Journal of Control等国际学术期刊审稿人。

丁汉 教授：中国科学院院士，现任华中科技大学学术委员会名誉主任、国家数字化设计与制造创新中心主任、智能制造装备与技术全国重点实验室主任、国家自然科学基金重大研究计划“共融机器人的基础理论与关键技术研究”指导专家组组长、国家自然科学基金基础科学中心“机器人化智能制造”首席科学家。长期从事机器人与数字制造理论与技术的研究，将机器人学和制造技术相结合，建立了复杂曲面宽行加工理论，揭示了刀具“空间运动-包络成形-加工误差”间的微分传递规律，提出了高速加工稳定性分析的全离散法，突破了叶轮叶片数字化智能化加工技术瓶颈，研制了自主知识产权的工艺软件TurboWorks，形成了叶盘叶片高效高精加工成套工艺解决方案，在中国航发多家企业得到成功应用；研制了大叶片机器人“测量-操作-加工”一体化（3M）磨抛系统，在中国中车、中航工业得到重要应用，取得显著的经济效益。

五、 招生对象及人数

招生对象：本微专业面向具有一定理工科基础的本科生，尤其适合机械工程、机器人工程、自动化、计算机科学与技术、电子信息工程等相关专业学生。通过系统学习，学生将具备视觉算法开发、机器人视觉应用设计、工业视觉系统集成等能力，能够胜任机器视觉工程师、智能制造工程师等岗位。

招生人数：20人

     报名时间与网址：2026年9月28-30日（第5周周一至周三），8:00—17:30；在学校微专业管理系统中进行线上报名。报名网址链接：https://fxzy.hust.edu.cn/xnfx/#/wzy