徐步高(東華大學特聘教授)

徐步高(東華大學特聘教授)

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徐步高,男,東華大學兼職特聘教授 ,美國德克薩斯州立大學人類生態系教授。

徐步高教授是三維表面成像及圖像處理等領域的國際知名學者。他在德州大學任職期間,主持完成多個研究項目。在各類國際學術會議發表論文和學術報告多篇,受邀前往許多國家的研究機構和公司進行多次學術講座,長期擔任多個學術刊物特約審稿人。現為美國纖維學會(Fiber Society),IEEE計算機學會(IEEE Computer Society),國際光電子學會會員(SPIE),國際光電子學會受邀講師 (SPIE's Visiting Lecturers)。

基本介紹

  • 中文名:徐步高
  • 職業:教授
簡介,科研成果,主要論文,

簡介

徐步高教授是三維表面成像及圖像處理等領域的國際知名學者。他的研究領域包括紡織數字測量與建模,高速圖像技術的研究與套用,三維人體測量與虛擬服裝技術,是數字紡織領域,尤其是三維成像、圖像處理技術在紡織服裝及其他套用領域的國際知名學者。對包括纖維檢測與識別、布面外觀客觀評定、人體三維測量、虛擬著裝技術、高速公路路況自動檢測等課題進行了開拓和系統性的研究。
他在德州大學19年任職期間,兩次擔任紡織與服裝專業主任,該專業研究生指導委員會主任,同時為生物醫學工程、材料科學與工程等專業的研究生導師。獲得過美國國家科學基金(NSF)、美國農業部、美國國家衛生研究院、德州政府和企業總計450萬美元的科研經費,主持完成十多個三年以上研究項目。
研發的“自動路況檢測系統”於2003和2005年兩次獲美國德州交通部最高創新獎。
他早期研究成果獲1994年國際紡織和服裝協會(International Textile and Apparel Association) 教師發展獎 (Faculty Development Award)。共撰寫過85篇SCI期刊論文和19篇其它審閱期刊論文,在各類國際學術會議發表論文63篇,學術報告72次,受邀前往許多國家的研究機構和公司進行71次學術講座,長期擔任十多個SCI學術刊物特約審稿人(如"Machine Vision and Applications","Measurement Science and Technology", "Computer", "Sensors" and "Textile Research Journal")。 現為美國纖維學會(Fiber Society),IEEE計算機學會(IEEE Computer Society),國際光電子學會會員(SPIE),國際光電子學會受邀講師 (SPIE's Visiting Lecturers), 加拿大創新基金 (Canada Foundation for Innovation) 和澳大利亞科研理事會 (Australian Research Council)項目國外評審人。
曾多次為美國農業部、國家紡織中心(NTC)、民用研發基金 (U.S. Civilian Research and Development Foundation)等機構 評審項目標書。在過去十多年內, 分別為英國聯合利華、美國寶潔、強生、棉花等著名大公司和美國農業部西南研究中心提供圖像處理技術諮詢。他是5項專利和4個軟體著作權的第一發明人,同時是從事路面檢測技術商業化的Fabrate公司的主要創辦人。

科研成果

(1)纖維圖像分析系統(FIAS)。FIAS主要由可變焦顯微鏡、自動載物台、氣流式纖維切片分散裝置和專有軟體組成,除可用於常規的纖維細度及分布、纖維形態尺寸測量之外,主要用於快速、精確,大容量的棉纖維成熟度測量。單纖棉花成熟度測量一直是一項世界性難題。在美國國家科學基金(1995-1998)、美國農業部(1995-1998, 2002-2006)和美國 德州食品與纖維協會(2001-2005)的支持下,徐博士開發的FIAS能在一分中內檢測一萬多根纖維,報告纖維細度和成熟度的分布圖,尤其是能探測死棉的含量。其創新點在於利用纖維細度變化率和透射率等指標來表征棉纖維的成熟度。與傳統方法相比,該系統能夠數十倍的提高檢測效率,對於改善棉花品種、提高棉花的分等分級效率具有重要意義,能為棉種研究者,纖維質量檢驗和紡織加工部門提供快速、可靠的量化信息。相關研究成果已獲一項美國專利,已在多家研究機構使用。
(2)原棉顏色及含雜自動分等分級系統。原棉顏色及含雜是其市場價格的主要依據,所有原棉在交易之前必須獲得美國農業部檢測結果。但長期以來,顏色的分等是由目測、含雜的分等是由一黑白圖像系統分別完成,故需大量人力。在美國德州高教協調委員會(1996-2000)和美國棉花公司(1995-1999)資助下,徐博士首次採用同一有色圖像裝置和神經元 及模糊分類法對原棉顏色及含雜自動分等分級,使其更加準確、快捷、簡便。徐博士曾積極與有關企業合作,推廣該技術,為提升圖像技術在原棉顏色及含雜分等分級中的套用水平作出重要貢獻。
(3)織物外觀性能客觀評價系統。首次實現用單一圖像系統對織物的起皺、起毛、起球、色牢度、白度、磨損等性能的綜合客觀評定,可替代傳統的目測手量方法。該系統只利用一個高解析度數位相機和特殊光照設備獲取織物圖像,利用有效的圖像處理技術和工業標準對織物外觀的多項性能進行分類評級,故簡單、實用。 該項目獲美國棉花公司資助(2003-2006),並在美國寶潔 (P&G)、美泰(Maytag)、Whirlpool、 英國聯合利華(Unilever) 、中國海爾、東華大學使用。
(4)攜帶型三維人體成像系統。與市場上現有的系統相比,該三維人體掃描系統大大提高了便攜性,降低了系統所需成本,空間和掃描時間。在這個系統中,他們設計了一種獨特的旋轉掃描方法,避免了平動掃描所需的空間,數倍地提高了圖像採集的速度,並減少了人體非意識晃動造成的圖像數據錯誤。該系統可在2秒內掃描全身,自動提取人體幾何尺寸。可用於定製服裝,網上售衣,和工效學產品的開發。自2007年以來,在美國國家衛生研究院及德州大學種子基金的資助下,進一步探索用立體成像技術(stereovision)獲取高精度人體模型和數據的系統,並用於人體肥胖評估、體型分析。該系統有望成為較水下稱重,空氣置換等傳統方法而言,更為科學、方便、經濟的人體肥胖症的檢查工具,廣泛用於公共衛生領域。這項工作已在Laser FocusWorld和其他媒體介紹。德州大學已為該系統申 報了專利。
(5)高速公路路況自動檢測系統。自1997年以來,徐博士一直著力研究開發領先的高速公路路況自動檢測技術,並成功地設計了一個可以百分之百覆蓋、實時拍攝和分析高速公路裂紋及破損的車載自動檢測系統。該系統由高速線掃描相機、線性照明裝置組成,通過高效的圖像處理和模式識別算法,可以檢測各種路面裂縫(縱向、橫向和龜裂),坑洞和其他破損。在不同天氣條件(晴天或多雲,白天或夜間),系統都能獲取高清析的路面(瀝青或混凝土)圖像。該系統可取代人工檢查,提高數據質量和效益,大幅降低維修費用,同時減少對公共運輸的干擾,是當時世界上第一個可靠、高速、實時的公路裂紋檢測系統,已獲得和申報美國專利各一項。該研究課題分別在2003年和2005年被主要支持單位--德州交通部(1999-2009)--評為最高創新獎。現在,這個系統及在其基礎上開發的新系 統已經在美國德州,佛州,馬里蘭州,衣里諾州,和加拿大,西班牙,沙特,哥倫比亞等國獲得商業化使用,對於維持交通安全和公路系統的良好狀態做出了重要貢獻。

主要論文

1. Xu, B., Yu, W. and Wang, R.W., Stereovision for 3D Measurements of Fabric Pilling, Textile Research Journal, 81(20), 2168–2179, 2011.
2. Yao, X., Yao, M. and Xu, B., Automated Measurements of Road Cracks Using Line-scan Imaging, Journal of Testing and Evaluation, 39(4), 621-629, 2011.
3. Li, Q., Yao, M., Yao, X. and Xu, B., A Real-time 3D Scanning System for Pavement Distortion Inspection, Measurement Science and Technology, 21(1), pp015702 1-8, 2010.
4. Yu, W. and Xu, B., A Portable Stereo Vision System for Whole Body Surface Imaging, Image and Vision Computing, 28(4), 605-613, 2010.
5. Zhong, Y. and Xu, B., 3-D Garment Dressing Simulation, Textile Research Journal, 79(9), 792–803, 2009.
6. Yu, W. and Xu, B., A Sub-pixel Stereo Matching Algorithm and Its Applications in Fabric Imaging, Machine Vision and Applications, 20(4), 261–270, 2009.
7. Shi, M., Jiang, S., Wang, H., and Xu, B., A Simplified Pulse-Coupled Neural Network for Adaptive Segmentation of Fabric Defects, Machine Vision and Applications, 20(2), 131–138, 2009.
8. Zhong, Y. and Xu, B., A Physically Based Method for Triangulated Surface Flattening, Computer-Aided Design, 38(10), 1062-1073, 2006.
9. Xu,B. and Huang,Y., Automated Surface Distress Measurement System, 美國專利: 7697727,2010年4月13日頒布.
10. Xu,B. and Yu,W. System, Method and Apparatus for Fiber Sample Preparation for Fiber Image Analysis, 美國專利:7588438,2009年9月15日頒布.

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