赵参参
赵参参，博士，硕士生导师，讲师（校聘副教授），牧星学者先锋岗。
长期从事人工智能深度学习模型开发工作，与百度等大厂核心技术人员建立了长期合作关系，近年来在IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing、IEEE Internet of Things Journal等国际权威期刊发表论文10余篇，同时担任多个学术期刊审稿人。
主页：https://www.ainext-hebust.com/
研究方向：人工智能、深度学习、机器视觉、基础模型、缺陷检测。
研究生招收：本人长期从事国网、国电投项目深度学习算法研究和缺陷识别大模型开发的工作，欢迎对人工智能、机器视觉、深度学习、基础模型领域有浓厚兴趣，我们诚挚欢迎希望通过系统科研训练提升学术研究、实践应用与创新思维等综合能力的优秀研究生加入我们的团队，这里将为您提供理论探索与实际项目相结合的成长平台！
联系电话（微信）：17503213933
邮箱：1429745276@qq.com
主持、参与科研项目：
（1）河北省高等公司科学技术研究项目（青年基金），QN2026467，面向光伏电站故障检测的多模态大模型自主调控方法研究，2026-01-01至2028-12-31，主持。
（2）国家电网横向课题，在线自主更新的配网缺陷检测视觉大模型技术研究及应用-科技研发，2025-09-19至2026-12-31，主持.
（3）国家自然科学基金委员会，联合基金项目，U21A20482，跨场景光伏电池甄别技能迁移与小样本特征调控仿人视觉质检理论研究，2022-01-01 至2025-12-31，参与。
（4）国家自然科学基金委员会，面上项目，62173124，不完备数据下光伏电池缺陷识别的跨域迁移学习方法研究，2022-01-01 至2025-12-31，参与。
（5）国家自然科学基金委员会，面上项目，62073118，管道焊接机器人高海拨地区自主作业热电耦合机制和控制方法研究，2021-01-01至2024-12-31，参与。
（6）国家自然科学基金委员会，面上项目，62073117，太阳能电池随机纹理表面多元缺陷的深度特征关联识别方法研究，2021-01-01至2024-12-31，参与。
（7）河北工业大学，学科交叉融合公司产品专项，HEBUT-Y-XKJC-2022101，开放场景下光伏缺陷鲁棒识别数据和知识融合方法研究，2022-09-01 至2024-09-01，主持。
（8）河北省科学技术厅，中央引导地方科技发展资金项目，206Z1701G，光伏电池仿人质检准备自主检测理论与关健技术研究，2020-07至 2023-12，参与。
发表主要专著、论文：
[1] Shenshen Zhao, Haiyong Chen, Chuhan Wang. Ssn: Shift suppression network for endogenous shift of photovoltaic defect detection[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 20(3): 4685-4697.（中科院1区top）
[2] Shenshen Zhao, Haiyong Chen, Chuhan Wang, Kun Liu. Dban: Double bias adjustment network for domain shift defect detection in photovoltaic intelligent manufacturing[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2025.（中科院2区top）
[3] Shenshen Zhao, Haiyong Chen, Chuhan Wang, Yatong Zhou, Zhengtao Zhang. Rgr-net: Refined graph reasoning network for multi-height hotspot defect detection in photovoltaic farms[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 245: 123034.（中科院1区top）
[4] Shenshen Zhao, Haiyong Chen, Chuhan Wang, Shijie Shi. Sncf-net: Scale-aware neighborhood correlation feature network for hotspot defect detection of photovoltaic farms[J]. Measurement, 2023, 206: 112342.（中科院2区top）
[5] Shenshen Zhao, Haiyong Chen, Chuhan Wang. A robust multiscale feature graph reasoning network to mine hotspotcommon features of photovoltaic farms[100]. 2022 13th Asian Control Conference. IEEE, 2022.
[6] Chuhan Wang, Haiyong Chen, Shenshen Zhao. Rern: Rich edge features refinement detection network for polycrystalline solar cell defect segmentation[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 20(2): 1408-1419.（中科院1区top）
[7] Chuhan Wang, Haiyong Chen, Shenshen Zhao, Yining Wang, Zhen Cao. A low-cost defect segmentation system based on iot for large-scale photovoltaic manufacturing[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2024, 11(9): 16928-16940.（中科院1区top）
[8] Chuhan Wang, Haiyong Chen, Shenshen Zhao, Spatial Contrast and Semantic Difference Perception Network for Aeroengine Blade Damage Segmentation[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2025, 61(2): 2040-2056.（中科院2区top）
[9] Chuhan Wang, Haiyong Chen, Shenshen Zhao, Muhammad Rameez Ur Rahman. Efficient and refined deep convolutional features network for the crack segmentation of solar cell electroluminescence images[J]. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 2022, 35(4): 610-619.（中科院3区）
[10] Yilin Gong, Haiyong Chen , Yining Wang , Shenshen Zhao, Chuhan Wang. Cpf-detector for object detection of transmission line external force damage[J]. IEEE Sensors Journal, 2025.（中科院2区）
[11] Jia Xing, Haiyong Chen, Shenshen Zhao. Crack Inspection Using Convolutional Neural Networks and Information Entropy Data Fusion[100]. 2023 IEEE 13th International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), Qinhuangdao, China, 2023, pp. 586-591.
[12] Chuhan Wang, Haiyong Chen, EEDN: An Efficient Edge Detection Network for Aeroengine Blade Defect Segmentation[100]. 2023 42nd Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2023: 8594-8598.
[13] Cheng J, Hao Y, Zhang S, et al. An Offline Adaptive Defect Detection Method via Style-and Instance-Level Domain-Invariant Feature Learning[100]. 2026 5th Conference on Fully Actuated System Theory and Applications (FASTA). IEEE, 2026: 1389-1394.
[14] Cheng J, Wang C, Dong W, et al. PERT-SAM: Progressive Enhanced Refinement and Tuning Defect Segmentation Method[100]. 2026 5th Conference on Fully Actuated System Theory and Applications (FASTA). IEEE, 2026: 1429-1434.
[15] 程家美, 张赛, 赵参参, 等. DACN：用于光伏电池缺陷分割的动态调整对比网络[100]. 第十四届中国指挥控制大会论文集. 北京: 兵器工业出版社, 2026.
[16] 程家美；赵参参；王楚涵；华长春；一种基于动态调整对比网络的配网设备缺陷分割方法，2026-08-18，中国，CN202610686981.2（发明专利）
[17] 程家美；王楚涵；赵参参；华长春；基于风格和实例域不变特征的离线自适应缺陷检测方法，2026-08-21，中国，CN202610447943.1 （发明专利）
[18] 陈海永，赵参参，王楚涵。基于多尺度特征图推理网络的光伏组件热斑缺陷检测方法，2022-04-05，中国，CN114283137A （发明专利）
[19] 陈海永，吕承杰，赵参参, 一种自动识别光伏电池EL组件缺陷的检测方法，2021-10-21，中国, 202111228565.1.（发明专利）
[20] 陈海永，李佳奇，吴文箫，赵参参，宋梦园，一种基于特征感知的光伏电站热斑缺陷检测方法，2023-06-29，中国，202310781895.6.（发明专利）
