何彧，男，讲师，硕士生导师。毕业于东北大学机械工程与自动化学院机械设计及理论专业，获工学博士学位。现为沈阳工业大学软件学院专任教师。主要研究方向为：机器视觉与智能检测，弱/半监督学习与小样本学习等。

主要研究成果：

在国内外重要学术期刊发表学术论文10余篇，IEEE trans.期刊论文3篇。具有1篇IEEE Trans. Instrum. Meas.期刊 Popular Article（2020-2023连续三年排名第一），ESI领域热点论文1篇，ESI高被引论文3篇；授权发明专利3项；主持国家自然科学基金项目1项，辽宁省科技厅项目1项，辽宁省教育厅项目1项。

主持项目：

[1] 基于语义认知学习的小样本金属表面缺陷检测方法 (62306186). 国家自然科学基金-青年科学基金项目. 202401-202601. 30万元。

[2] 基于小样本学习的金属板表面弱语义缺陷方法研究（2023-BSBA-238）.辽宁省科技厅计划项目-博士科研启动项目. 202312-202511. 5万元。

[3] 数据有限条件下面向复杂纹理表面的缺陷检测方法研究 (LJKQZ20222460). 辽宁省教育厅高校基本科研项目. 202209-202509. 4万元。

代表论文：

[1]. Yu He, Kechen Song, Qinggang Meng, Yunhui Yan. An End-to-end Steel Surface Defect Detection Approach via Fusing Multiple Hierarchical Features. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.2020，69(4):1493-1504. (Q1, IF=5.6, Popular Article, ESI领域热点论文，高被引论文)

[2]. Hongwen Dong, Kechen Song, Yu He et al. PGA-Net: Pyramid Feature Fusion and Global Context Attention Network for Automated Surface Defect Detection. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(12):7448-7458. (Q1, IF=10.215, ESI领域高被引论文)

[3]. Yu He, Kechen Song, Hongwen Dong and Yunhui Yan. Semi-supervised Defect Classification of Steel Surface Based on Multi-training and Generative Adversarial Network .Optics and Lasers in Engineering, 2019,122:294-302. (Q1, IF=4.273)

[4]. Defu Zhang, Kechen Song, Yu He et al. Two Deep Learning Networks for Rail Surface Defect Inspection of Limited Samples with Line-Level Label. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(10), 6731-6741. (Q1, IF=10.215)

[5] Xin Wen, Jvran Shan, and Yu He et al. Steel Surface Defect Recognition: A Survey. Coatings. 2023, 13(37): 1-30. (ESI领域高被引论文)

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