姓名：王珺璞

性别：男

职称：讲师

学历/学位：博士研究生

联系方式：

Email：6984@zut.edu.cn

个人简介：王珺璞，ok138cn太阳集团古天乐讲师，南京航空航天大学博士，硕士生导师。主要研究方向为计算机视觉、工业异常检测等，目前已在IEEE TIM、PRCV等国际重要期刊与会议中累计发表论文20余篇，论文累计引用300余次，授权发明专利2项。主持河南省自然科学基金青年基金1项，河南省科技研发计划联合基金1项，中国纺织工业联合会科技指导性计划项目1项，OK138太阳集团青年基金1项，入选河南省“科技副总”。

研究方向：

1．图像处理、深度学习

2．目标检测、缺陷检测

科研项目：

1. 河南省自然科学基金青年科学基金项目，基于知识提示基础模型的复杂织物缺陷开集检测方法研究，2026.01-2027.12，在研

2. 河南省科技研发计划联合基金项目，小样本织物疵点多粒度表征与轻量化检测关键技术研究，2026.01-2027.12，在研

3. 中国纺织工业联合会科技指导性计划项目，基于知识驱动协同基础模型的织物表面缺陷检测方法研究，2025.06-2027.06，在研

获奖情况：

1. 河南省教育厅科技成果奖二等奖，基于轻量化深度模型的织物表面缺陷检测关键技术与应用，第二

2. 2019年 河南省优秀研究生毕业论文

3. 2019年 河南省优秀毕业生

4. 2017、2018年 两次中国研究生数学建模竞赛二等奖

代表性论文:

[1] Wang J, Xu G, Li C, et al. Surface defects detection using non-convex total variation regularized RPCA with kernelization[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-13. (JCR Q1)

[2] Wang J, Xu G, Yan F, et al. Defect transformer: An efficient hybrid transformer architecture for surface defect detection[J]. Measurement, 2023, 211: 112614. (JCR Q1)

[3] Wang J, et al. SDDet: An enhanced encoder-decoder network with hierarchical supervision for surface defect detection[J]. IEEE Sensors Journal, 2022, 23(3): 2651-2662. (JCR Q1)

[4] Wang J, et al. LE-YOLO: a lightweight and effective YOLO model for remote sensing image object detection[J]. Journal of Real-Time Image Processing, 2026, 23(1): 27. (JCR Q2)

[5] Wang J, Li C, Liu Z, et al. Combing deep and handcrafted features for NTV-NRPCA based fabric defect detection[C]. Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV), 2019: 479-490. (CCF-C)

[6] Huang Z, Wang J*, Li C, et al. FDDNet: Fabric defect detection with spatial depth-transforming convolution and multiscale dilated self-attention fusion module[J]. Journal of Engineered Fibers and Fabrics, 2025, 20: 15589250251394004. (JCR Q2)

[7]Yang R, Guo N, Tian B, Wang J*, et al. Fabric defect detection via saliency model based on adjacent context coordination and transformer[J]. Journal of Engineered Fibers and Fabrics, 2024, 19: 15589250241258272. (JCR Q2)

[8] Zhang J, Guo N, Wang J*, et al. Semantic-Guided Denoising Knowledge Distillation Model for Anomaly Detection[C]. Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV), 2025: 383-397. (CCF-C)

[9] He J, Xu G, Wang J, et al. Rail crack size measurement based on magneto-optical imaging in multi-layer lift-off[J]. NDT & E International, 2025, 152: 103323. (JCR Q1)

[10] Yan F, Xu G, Wang J, et al. Infrared small target detection via schatten capped pNorm-based non-convex tensor low-rank approximation[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, 20: 1-5. (JCR Q1)

授权专利

[1] 王珺璞，徐贵力，刘若鹏，贺军崴，董文德，一种基于多特征交叉掩码修复的无监督异常检测方法，国家发明专利，已授权，ZL202311319685.1，授权日期：2024-04-26

[2] 李春雷，刘洲峰，王珺璞，朱永胜，杨艳，李碧草，基于深度特征和NTV-RPCA的织物疵点检测方法，国家发明专利，已授权，ZL201910604527.8，授权日期：2020-07-24.