李勇（Yong Lee）, 副教授、硕导
邮箱：yonglee@whut.edu.cn，yongli.cv@gmail.com
办公室：机电工程学院510房间
研究方向
针对高端仪器、先进制造装备、协作机器人的多模态感知，开展机器视觉、深度学习等理论与技术研究
[1] 机器视觉与深度学习理论研究(生成式学习、强化学习等)
[2] 图像测量与缺陷检测技术研究(超音速流场PIV测量，AOI检测等)
[3] 精密测量与数值模拟应用服务(3D重建、流场测量与分析等)
开设课程
《机器视觉理论与工业应用》、《数据结构与算法》、《智能制造信息系统》、《机械制造技术基础》、《机电传动控制》等
教育工作经历
2008-2018，华中科技大学机械科学与工程学院，获学士、博士学位(直博)
2018-2019，武汉库柏特科技有限公司，算法科学家
2019-2020，新加坡国立大学School of Computing, Research Fellow
2021-至今，武汉理工大学机电工程学院
科研项目
[1] 2024-2024，XXXX典型冷却用户测试性研究，军工横向，主持
[2] 2023-2025，非定常复杂流场的多模态协同感知与融合测量方法，湖北省自然科学基金，主持
[3] 2024-2024，高频响视觉精密测量仪器的关键技术研究与软件研发，企业横向，主持
[4] 2022-2024，风力分选关键装备分离性能数值模拟研究，企业横向，主持
[5] 2018-2021，AiSkin: Next Generation Intelligent Robot Tactile Sensor（人工智能皮肤：下一代智能机器人触觉传感器），A*STAR新加坡机器人研究基金（R-252-000-A05-305），参与
[6] 2014-2018，高超音速流场实时精确测量系统的研制与应用，国家自然科学基金委仪器重大专项，参与
[7] 2015-2018，高超音速流场粒子图像测速示踪机理研究与应用，国家自然科学基金委面上项目，参与
[8] 2017-2018，TFT-LCD光学自动检测装备研发，湖北省技术创新专项重大项目，参与
论文专利
代表论文：
[1]Y. Lee*, FQ. Gu, ZY. Gong, D. Pan, and WH. Zeng, ‘Surrogate-based cross-correlation for particle image velocimetry’, Physics of Fluids, 2024
[2]Y. Lee*, S. Zhang, M. Li, and X. He, ‘Blind inverse gamma correction with maximized differential entropy’, Signal Processing, vol. 193, 2022
[3]Y. Lee*, Y. Mao, and ZB. Chen, ‘Fast combined-frequency phase extraction for phase shifting profilometry’, Opt. Express, vol. 30, 2022
[4]Y. Lee* and S. Mei, ‘Diffeomorphic Particle Image Velocimetry’, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021
[5]Y. Lee*, H. Yang, and ZP. Yin, ‘PIV-DCNN: cascaded deep convolutional neural networks for particle image velocimetry’, Exp Fluids, vol. 58, no. 12, 2017.
[6]Y. Lee*, H. Yang, and ZP. Yin, ‘Outlier detection for particle image velocimetry data using a locally estimated noise variance’, Measurement Science and Technology, vol. 28, no. 3, 2017
[7]J. Ai, ZB. Chen, JJ. Li, Y. Lee*. Rethinking asymmetric image deformation with post-correction for particle image velocimetry[J]. Physics of Fluids, 2025.
[8]Y. Hu, Q. Jia, Y. Yao, Y. Lee*,et al., ‘Industrial Internet of Things Intelligence Empowering Smart Manufacturing: A Literature Review’, IEEE Internet of Things Journal, 2024
[9]F. Gu, Y. Lee*, et al., ‘MDOE: A Spatiotemporal Event Representation Considering the Magnitude and Density of Events’, IEEE Robotics and Automation Letters, 2022.
[10]K. Chen, Y. Lee*, and H. Soh, ‘Multi-Modal Mutual Information (MuMMI) Training for Robust Self-Supervised Deep Reinforcement Learning’, in 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi’an, China: IEEE, May 2021.
代表专利：
[1] 杨华、李勇等，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：ZL 201310514065.3
[2] 李勇等，一种转筒式多场协同还原铁高效冷却装置，发明专利，专利号：ZL 202211078400.5
[3] 李勇等，一种仿生多功能高压电缆爬行器，发明专利，专利号：ZL 202311335735.5
[4] 李勇等，一种基于事件相机的流固耦合振动全场测量装置及方法，发明专利，专利号：ZL 202410684386.6
荣誉获奖
[1] 杨宇超同学获2024届武汉理工大学优秀学士学位论文，指导老师
[2] 刘万轩同学获2023届武汉理工大学优秀学士学位论文，指导老师
[3] 武汉理工大学第十二届青年教师教学竞赛，三等奖
[4] 武汉理工大学机电工程学院第十一届青年教师教学竞赛，三等奖
[5] 校级教研项目，2PBL教学模式在智能制造信息系统课程中的探索实践，结题