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博士毕业于上海交通大学智能制造与信息工程研究所。在智能纺纱领域，发表SCI/EI论文10余篇，授权国家发明专利5项。博士论文《环锭纺细纱条干质量在线视觉检测方法研究与实现》入选了2023年中国纺织工程学会纺织博士学位论文卓越行动计划（每年全国不超过8篇）。纱线质量在线视觉检测作为关键技术之一入选了2021年中国智能制造十大科技进展。作为骨干成员参与了国家重点研发计划、工信部智能制造新模式应用项目等国家级项目攻关。获得了2021年度新疆科技进步二等奖、2022年度中国纺织工业联合会科技进步二等奖等省部级奖励。
[1] 国家自然科学基金青年项目: 面向环锭纺纱线质量在线视觉检测的类人泛化学习方法研究,2025-2027, 主持.
[2] 武汉市自然科学基金探索计划（晨光计划）项目: 多模态融合学习的环锭纺纱线质量在线智能检测装备研究,2024-2026, 主持.
[3] 湖北省先进纤维材料综合型技术创新平台开放课题: 智能视觉驱动的环锭纺纱线质量在线检测方法及应用, 2024-2025, 主持.
[4] 湖北省数字化纺织装备重点实验室开发课题: 智能视觉驱动的环锭纺纱线质量在线检测轻量化模型研究, 2023-2024, 主持.
[1] Xu C, Xu L, Zhao S, Yu L, Zhang C. Complementary knowledgeaugmented multimodal learning method for yarn quality soft sensing[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence,2024, 133:108057. (SCI, 中科院1区, TOP)
[2] Xu C, Wang J, Tao J, Zhang J, Zhong R. A knowledge augmented image deblurring method with deep learning for in-situ quality detection of yarn production[J]. International Journal of Production Research, 2023,61(13):4220-4236. (SCI, 中科院2区, TOP)
[3] Xu C, Wang J, Tao J,Zhang J, Zheng P. A knowledge augmented deep learning method for vision-basedyarn contour detection[J]. Journal of Manufacturing Systems,2022,63:317-328. (SCI, 中科院1区, TOP)
[4] Xu C, Wang J, Zhang J, LiX. Anomaly detection of power consumption in yarn spinning using transferlearning[J]. Computer & Industrial Engineering, 2021,152:107015. (SCI, 中科院1区, TOP)
[5] Xu C, Wang J, Zhang J. Forecasting the power consumption of a rotor spinning machine by using an adaptive squeeze and excitation convolutional neural network with imbalanced data[J]. Journal of Cleaner Production, 2020,275:122864. (SCI, 中科院1区, TOP)
[1] 2023年中国纺织工程学会纺织博士学位论文卓越行动计划, 《环锭纺细纱条干质量在线视觉检测方法研究与实现》.
[2] 2022年中国纺织工业联合会科技进步二等奖, 《家纺床品高效短流程关键技术及应用》, 排名4/10.
[3] 2021年新疆维吾尔自治区科技进步二等奖, 《低功耗环锭纺纱智能工厂关键技术及产业化》, 排名6/9.
[4] 2021年第四届中国人工智能与机器人开发者大会明珠奖, 《大数据驱动的产品质量检测技术》, 排名2/15.
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