主要研究方向：

1.机器人控制与视觉

目标：智能机器人控制系统、复杂环境下的机器视觉检测等领域的研究。

基础应用背景：机械工程、人工智能、自动化与计算机科学交叉领域。

智能机器人控制系统、复杂环境下的机器视觉检测是目前人工智能、自动化、计算机科学与机械工程交叉领域的研究热点，具有很强的工程应用价值和技术挑战性。

1）智能机器人控制系统：自主决策与路径规划；鲁棒控制算法；人机交互与协同；视觉伺服控制；嵌入式与实时系统开发；ROS机器人操作系统开发。

2）复杂环境下的机器视觉检测：目标识别与定位；图像增强与预处理；微小目标检测；缺陷检测与精密识别。

2. AI辅助设计与先进零部件制造。

目标：基于机器视觉的智能产线、表面结构设计提高润滑效果、微弧氧化技术的智能控制。

基础应用背景：工程摩擦学

机械表面与界面的润滑效果是机器长寿命、高可靠运行的关键保障。在功能化表面的润滑设计与增效的理论与方法层面开展系统的研究工作，制备长寿命、高可靠的功能化及润滑增效表面。采用视觉识别、智能控制等手段进行零部件表面设计，提高产品的摩擦学性能。

1）研究表面织构的多尺度模型，开展相关的算法和优化研究，揭示表面织构对表面摩擦学性能的影响。

2）研究混合润滑工况下阀金属微弧氧化表面对摩擦学性能的影响。

3）研究乏油工况下工程表面涂层复合增效及表面改性方法，实现复合增效表面的固/固、固/液超滑及其在多润滑状态下的工程应用。