9月14日下午14：00，学院教师和研究生齐聚8D-201教室，参加了学院“AI检测、控制与工业应用学术沙龙”，沙龙由张成俊副院长主持，干书记到场进行指导。本次论坛共有七位相关领域的学院老师们分享了他们的研究与“AI检测、控制”方面的联系与应用，受到现场老师和同学们的一致好评。
首先，张成俊院长主持了会议的开场白，为本次学术研讨会拉开序幕，强调了学术交流的重要性。
接下来，曹龙超副教授分享了他的研究课题：“基于机器学习的激光粉末床熔融过程监测方法研究”。他详细介绍了研究方向、小组成员分工、发展现状以及对现有工作的思考，突出了他的课题与AI检测、控制的密切关系。
随后，罗凯老师介绍了他的研究课题：“面向绿地护理机器人的环境感知与路径规划研究”。他重点阐述了他的研究背景、行人检测定位、草地边界识别、移动路径规划以及总结展望，详细呈现了他的课题组与AI检测、控制的紧密联系。徐楚桥老师分享了他的研究课题：“知识引导学习的细纱在线视觉检测图像去模糊方法”。他深入探讨了研究背景、研究方法、实验分析以及总结展望，特别强调了知识与数据模型的结合在未来的重要性。
蔡旺老师介绍了他的研究课题“基于语义分割的激光焊接过程熔透状态监测方法研究”。他深入探讨了研究背景、研究方法以及焊接+深度学习这几个方面详细介绍了他的课题组所研究工作与AI检测、控制密不可分的联系。研究主要采用激光焊接焊缝熔透状态监测的方法，并且为我们重点介绍了图像分类、图像检测、图像分割以及图像生成之间的研究方法与联系。
张济涛老师的研究课题是“基于Shapelet字典学习的风力发电机故障诊断方法”。他详细介绍了研究背景、shapelet算法、字典学习算法、实验结果分析、应用以及总结与展望，突显了他的课题与AI检测、控制的高度关联。
马双宝副教授的研究课题“深度学习及其在图像检测中的应用”。他详细介绍了深度学习概述及其原理、基于深度学习的工程应用案例以及下一步工作计划这几个方面详细介绍了他的课题组所研究工作与AI检测、控制密不可分的联系，着重展示了深度学习在各领域的应用前景。另外为我们展示了基于深度学习的羊毛梳理机速度控制系统、基于深度学习的输液系统实时监控系统，以及课题组的下一步计划：基于无人机的森林防火与着火点定位监控系统、基于小样本小目标跟踪算法的研究。
最后，樊飞老师介绍了他的研究课题：“基于人工智能的工业现场作业机器人控制技术研究”。他详细描述了科研项目、基于深度学习的工程应用案例以及下一步工作计划，为老师同学们介绍了面向织造场景的移动机器人轨迹跟踪性能研究、架空高压输电线路智能监测技术研究、嵌入式系统工程应用及开发、汽车车窗涂胶质量监测平台开发与研究等，为学术研讨会画上了严肃认真的句号。
最终，张成俊副院长总结发言，再次强调了各位老师在AI检测与控制领域的杰出贡献，并鼓励大家继续为该领域的研究与发展不懈努力。整个学术研讨会充实而庄重，为学院的学术交流提供了有益的平台。
