个人简介

博士，研究员/博士生导师。近年来主持国家自然科学基金面上项目2项、科技创新特区项目2项、湖北省技术创新重大专项1项等；在IEEE T-IP、IEEE T-CVST、IEEE/ASME T-MECH、IEEE T-ASE、IEEE T-IM、Pattern Recognition、Experiments In Fluids、MST等国际一流期刊，发表SCI/EI论文44篇；授权国家发明专利18项、软著2项；参与出版教材1部。 开设课程 留学生（全英文课程）：《Digital Design》 《Machine Vision Algorithmsand and Its Application》 本科生课程：《高速数字图像处理及应用》 科研项目： [1] 主持国家自然科学基金委面上项目“高超声速三维流场光流粒子图像测速新原理”，2019年1月-2022年12月 [2] 主持国家自然科学基金委面上项目“高超音速流场粒子图像测速示踪机理研究与应用”，2015年1月-2018年12月（结题） [3] 主持湖北省技术创新专项重大项目“TFT-LCD光学自动检测装备研发”，2017年1月-2018年12月（结题） [4] 参与国家自然科学基金委仪器重大专项“高超音速流场实时精确测量系统的研制与应用”（排名第二），2014年1月-2018年12月；（结题） 代表专利： [1] 杨华等，一种流场实时精确测量系统及方法，发明专利，专利号：ZL201310693222.1. [2] 杨华等，一种时间分辨率自适应调整的流场状态测量方法，发明专利，专利号：ZL201310626331.1. [3] 杨华等，一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法，发明专利，专利号：ZL201310626341.5. [4] 杨华等，一种用于增强激光亮度的光学组件及高频脉冲激光光源，发明专利，专利号：ZL201310514065.3. [5] 杨华等，一种基于迭代法的流场图像预处理算法，发明专利，专利号：ZL201610307839.9. [6] 杨华等，一种基于径向环形直方图的图像定位匹配方法，发明专利，专利号：ZL201510341362.1. [7] 杨华等，一种基于多边形广义霍夫变换的图像匹配方法，发明专利，专利号：ZL201510328541.1. [8] 杨华等，一种基于图像边缘矢量的匹配方法，发明专利，专利号：ZL201310589166.7. [9] 杨华等，一种用于TFT-LCD 缺陷自动检测线的图像采集装置，发明专利，专利号：ZL201410755492.1. [10] 杨华等，一种基于缺陷区域预判和水平集的TFT-LCD Mura 缺陷检测算法，发明专利，专利号：ZL201610310495.7. 荣誉与奖励： 1. 武汉市东湖高新“3551”创新人才 2. 华中科技大学“学术新人奖”

研究领域

高速机器视觉理论与技术 [1] 高超声速流场PIV视觉测量 [2] 柔性电子显示AOI视觉检测 [3] 智能机器人SLAM视觉定位

主要从事高速机器视觉理论与技术研究工作

近期论文

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[1] Hua Yang*, Chenghui Huang, Feiyue Wang, Kaiyou Song, Zhouping Yin, Robust Semantic Template Matching Using A Superpixel Region Binary Descriptor, IEEE Transactions on Image Processing, 28(6):3061-3074, 2019. [2] Hua Yang*, Chenghui Huang, Feiyue Wang, Kaiyou Song, Shijiao Zheng, Zhouping Yin, Large-Scale and Rotation-Invariant Template Matching Using Adaptive Radial Ring Code Histograms, Pattern Recognition, 91:345-356, 2019. [3] Hua Yang*, Yifan Chen, Kaiyou Song, Zhouping Yin, Multiscale Feature-Clustering-Based Fully Convolutional Autoencoder for Fast Accurate Visual Inspection of Texture Surface Defects, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 16(3):1450-1467, 2019. [4] Hua Yang*, Kaiyou Song, Shuang Mei, Zhouping Yin, An Accurate Mura Defect Vision Inspection Method Using Outlier-Prejudging-Based Image Background Construction and Region-Gradient-Based Level Set, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 15(4): 1704-1721, 2018. [5] Hua Yang*, Shijiao Zheng, Jin Lu, Zhouping Yin, Polygon-Invariant Generalized Hough Transform for High-Speed Vision-Based Positioning, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 13(3): 1367-1384, 2016. [6] Kaiyou Song, Hua Yang*, Zhouping Yin, Multi-Scale Attention Deep Neural Network for Fast Accurate Object Detection, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(10): 2972-2985, 2019. [7] Jin Lu, Hua Yang*, Qinghu Zhang, Zhouping Yin, A field-segmentation-based variational optical flow method for PIV measurements of nonuniform flows, Experiments in Fluids, 60(9), 2019. [8] Shuang Mei, Hua Yang*, Zhouping Yin, An Unsupervised-Learning-Based Approach for Automated Defect Inspection on Textured Surfaces, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 1-12, 2018. [9] Yong Lee, Hua Yang*, Zhouping Yin, PIV-DCNN: cascaded deep convolutional neural networks for particle image velocimetry, Experiments in Fluids, 58(12): 171, 2017. [10] Shaohua Zhang, Hua Yang*, Zhouping Yin, Transferred deep convolutional neural network features for extensive facial landmark localization, IEEE Signal Processing Letters, 23(4): 478-482, 2016.