2024年12月18日中午12:30，智能装备与检测技术团队在躬行楼A312教室成功举办了一场学术交流活动，本次活动由马明老师主持。为拓宽团队师生学术视野，促进学术交流与合作，提升团队研究生科研创新能力，团队特邀武汉大学工业科学研究院的优秀博士王颖杰作学术报告。同时，团队研究生张鹏也进行了精彩的学术汇报，为活动增添了新的亮点。
王颖杰博士以“高密度互连积层PCB线路成型关键工艺研究”为主题，详细阐述了当前PCB制造领域的技术前沿与挑战。他的研究聚焦于化学蚀刻工艺的优化设计，通过多场耦合仿真分析，深入探究了蚀刻腔中流体特性对铜层加工质量的影响，并提出了精确控制蚀刻过程的创新解决方案。此外，王博士还结合了深度学习技术，开发了改进的YOLO算法，实现了对小尺寸PCB缺陷的高精度实时检测，检测精度高达89.6%，这一突破完全满足工业应用的要求。
在缺陷检测领域，王颖杰博士展示了基于双目立体成像技术的三维重建方法，成功攻克了复杂表面形貌测量的技术难题。这一技术不仅在高密度互连PCB制造中具有重要应用，还在智能终端产业中展现了广阔的应用前景。王博士的汇报逻辑严谨，内容丰富，充分展示了他在智能制造与检测领域的深厚学术功底和技术创新能力，赢得了与会师生的热烈掌声。活动中，王颖杰博士还与师生们进行了深入的互动交流，详细解答了关于蚀刻工艺参数优化、缺陷检测算法改进及工业应用案例等方面的问题。他的专业解答和深刻见解为团队研究方向提供了宝贵的启发，激发了师生们的学术热情和创新思维。
此外，团队学生张鹏也进行了题为“基于深度学习的农产品目标检测技术研究”的学术汇报。他展示了油茶果分类模型在精准农业中的应用前景，特别是在种质资源保护和标准化种植方面的应用潜力。张鹏的汇报为本次交流活动注入了新的视角，展示了智能检测技术在农业领域的创新应用。
此次学术交流活动中，通过王颖杰博士的精彩分享，与会师生对高密度互连PCB制造领域的最新进展有了更深入的了解，同时也认识到深度学习和双目立体成像技术在工业检测中的应用潜力。张鹏同学关于农产品目标检测技术的汇报，则为精准农业提供了新的解决方案，展现了智能检测技术在农业领域的应用前景。智能装备与检测技术团队表示，将继续深化与校内外其他学术团队的学术交流与合作，积极推动技术创新。团队不仅要对研究生进行知识的传授，更要注重培养他们的创新能力和解决问题的能力，不仅要授之以“鱼”，更要授之以“渔”。未来，团队将进一步优化研究方向，鼓励师生参与更多高水平的科研项目，提升整体科研水平。
