熊振华：现任上海交通大学长聘教授，近年来主持国家“973”课题1项、国家自然科学基金重点、面上项目5项、国家科技重点研发计划、科技重大专项等国家级项目课题10余项。曾获国家科技进步二等奖、上海市技术发明一等奖、自然科学一等奖等奖励。

孙紫盎，男，硕士研究生，现任上海电气中央研究院手术机器人图像算法工程师，负责医学图像算法开发工作。2014年毕业于天主教鲁汶大学生物医学工程专业，主要从事医学图像处理与分析，计算机辅助手术导航和手术机器人领域的算法开发，测试与应用，019年与上海市第九人民医院合作项目"腓骨重建颌骨专用手术机器人及数字化平台研发与应用"，入选上海市科委"科技创新行动计划"。工作期间发表学术论文一篇，获发明专利授权两项

指导老师有相关工业AI无损检测项目经验，且企业增材制造团队提供丰富的熔池相关数据资源，并有私有服务器可以提供模型训练资源。

- 保证充足的熔池采样数据集

- 保证模型训练所需硬件及软件资源

金属增材制造是一种先进的制造技术，它使用金属粉末或金属丝材作为原料，通过逐层堆积的方式构建出三维实体。也被称为金属3D打印。目前，金属增材制造技术已经得到了广泛的应用和推广，但仍存在一些挑战和问题。

考虑到熔池是增材技术的核心单元，熔池在多个维度上，如温度、飞溅等因素上都可能造成最终成品缺陷，故拟定开展相关技术研究。重点针对激光烧结过程中的熔池图像、温度传感数据进行分析；拟采用传统及深度学习方法实现对熔池异常情况的自动识别。