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互联网+创新设计硕士

曾龙

Title: 副教授,硕士生导师

Office: 能源楼1111室

Tel & Fax: 0755-26035922

E-mail: zenglong@sz.tsinghua.edu.cn

个人简历

副教授,硕士生导师,清华大学深圳研究生院先进制造学部,智能制造与精密加工学术团队。2012年毕业于香港科技大学机械及航空航天工程学系。课题组团队有23名硕士研究生,协助指导1名博士研究生。已发表相关学术论文27篇,为Computer-Aided Design、Robotics and Computer Integrated Manufacturing,IEEE ICRA等国际期刊和顶会的审稿人。主持项目包括国家自然科学基金委青年项目1项(项目号:61502263)和面上项目1项(项目号:61972220),深圳市和企业项目若干。


教学课

1. 现代CAD方法与技术,英文教学,32学时,2017至今每年秋季。其中2017年秋,该课程获清华大学全校教评前5%。
2. 产品设计与开发,英文教学,32学时,2017至今每年秋季。2019年秋,获清华大学获教育教学改革自由探索项目支持。
3. 机器学习实践及其应用,中文,32学时,2021年筹备待开设。


  

研究方向

主要研究方向为智能CAD/CAM,探索人工智能和计算机视觉在CAD和CAM领域的应用基础研究。近几年,本人主要针对参数化零件设计与制造过程中的科学问题展开基础性研究,提出了面向参数化零件的深度学习技术,并结合具体领域研究了手绘参数化组装建模和视觉机械臂抓取方向的难题,最后将该创新成果应用于可重构柔性装配工程技术的开发。具体包括:

在智能CAD领域,第一、手绘参数化组装建模研究基于手绘草图的工程产品建模关键问题,包括基于草图的设计意图理解、设计和装配过程中建模知识的自动挖掘、参数化模型检索等等。可开发面向特定行业的手绘CAD建模软件,提高软件的自动化和智能化程度。

第二、研究三维点云的语义理解技术,点云分割、点云识别、位姿识别、点云测量等,尤其是参数化零件的点云语义理解技术,广泛应用于机床上下料、机器人抓取等工业环境中。 

在CAM领域,本团队提出了可重构的柔性装配技术,目标是开发类似于数控加工中心一样的数控装配中心,广泛采用机器视觉、机器人、和人工智能技术。具体方向包括柔性手爪、机械臂抓取、产线平衡、装配CAM软件等问题。可快速重构的柔性装配中心,能让OEM企业尽量低成本地快速自动化装配不同类型的产品。




代表性项目

1. 大数据下手绘参数化建模关键问题研究(编号61972220),国家自然科学基金委面上项目,2020–2023,59万,主持。
2. 可重构柔性装配中心关键技术研究,深圳市科创委高等院校稳定支持重点项目,2021-2023,300万,技术负责人。
3. 基于深度学习的芯片焊接缺陷检测技术,深圳格兰达智能装备有限公司,2020-2021,50万,主持。
4. 光纤缠绕缺陷视觉检测技术开发,北京能科科技股份有限公司,2020-2021,30万,主持。
5. 液压梭阀柔性装配技术研发,国际精密集团,2017 – 2018,35万,另有价值30万设备捐赠,主持。
6. 大型复杂多型腔箱体智能加工生产线系统集成技术(编号JCKY2018208B014),中国兵器工业集团,2019–2022,75万,技术负责人。
7. 基于智能特征的手绘组装建模的关键问题研究(编号61502263),国家自然科学基金青年基金,2016 – 2018,24.9万,主持。
8. 数控加工结构件智能在线监测系统开发,浙江日发航空数字装备有限责任公司,2017 – 2018,204万,主持。
9. 面向家庭护理机器人的柔性手爪结构设计与优化,深圳市科创委,2018 – 2019,10万,主持。
10. 计算机辅助珠宝设计系统JewelCADPro(编号 UIM/210),香港创新科技署,2007 – 2014,554万,技术骨干。



研究成果

1. L. Zeng, W. J. Lv, X. Y. Zhang, Y. J. Liu, ParametricNet: 6DoF Pose Estimation Network for Parametric Shapes in Stacked Scenarios, IEEE Conference Robotic and Automation (ICRA 2021).
2. Y. H. Han, J. Pan, M. F. Xia, L. Zeng, Y. J. Liu, Efficient SE(3) Reachability Map Generation via Interplanar Integration of Intra-planar Convolutions, IEEE Conference Robotic and Automation (ICRA 2021).
3. S. M. Li, L. Zeng*, Pingfa Feng, Dingwen Yu, An accurate probe pre-travel error compensation model for five-axis OMI system, Precision Engineering (JCR Q1, IF3.1), 2020, vol. 62, pp. 256-264.
4. Y. M. Li, L. Zeng*, K. Tang, C. Xie, Orientation-point relation-based inspection path planning method for 5-axis OMI system, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing (JCR Q1, IF5.1), 2020, vol. 51, pp. 1-17.
5. Y. M. Li, L. Zeng*, K. Tang, S. M. Li, A dynamic pre-travel error prediction model for the kinematic touch trigger probe, Measurement  (SCI, JCR 1区, IF3.4), 2019.
6. Z. K. Dong, S. C. Liu, T. Zhou, H. Cheng, L. Zeng*, X. Y. Yu, H. D. Liu, PPR-Net: Point-wise Pose Regression Network for Instance Segmentation and 6D Pose Estimation in Bin-picking Scenarios, 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2019). 
7. Y. M. Li, L. Zeng*, K. Tang, C. Xie, Orientation-point relation based inspection path planning method for 5-axis OMI system, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing (JCR 1区, IF4.4), 2019.
8. L. Zeng*, Z.-k. Dong, J. Y. Yu, J. Hong, H. Y. Wang, Sketch-based Retrieval and Instantiation of Parametric Parts [J], Computer Aided Design (JCR 1区, IF3.1), 2019, 113(82-95), DOI: 10.1016/j.cad.2019.04.003. 
9. S. M. Li, L. Zeng*, P. F. Feng Y. M. , Li, C. Xu, Y. Ma, Error Compensation using 3D error map for OMI with touch trigger probe, Journal of Advanced Manufacturing Technology (JCR 2区, IF2.5), 2019.
10. B. Li, P. F. Feng, L. Zeng*, et al. Path planning method for on-machine inspection of aerospace structures based on adjacent feature graph [J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing (JCR 1区, IF4.4), 2018, 54:17-34.
11. S. L. Mi, X. Y. Wu, L. Zeng*. Optimal build orientation based on material changes for FGM parts [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology (JCR 2区, IF2.5), 2017, 94(3):1-14.
12. Y. F. Xu, T. Fan, M. Xu, L. Zeng. SpiderCNN: Deep Learning on Point Sets with Parameterized Convolutional Filters, ECCV 2018 (全球计算机视觉三大会议之一).
13. L. Zeng*, Y. J. Liu, J. Wang, D. L. Zhang, and M. M. F. Yuen. Sketch2Jewelry: Semantic Feature Modeling for Sketch-based Jewelry Design, Computers & Graphics (JCR3区,IF1.3), Vol.38, pp.69-77, 2013.
14. L. Zeng*, Y. J. Liu, M. Chen, and M. M. F. Yuen. Least Squares Quasi-Developable Mesh Approximation, Computer Aided Geometric Design (SCI), Vol.29, No. 7, pp.565-578, 2012.
15. L. Zeng*, Y. J. Liu, S. H. Lee, and M. M. F. Yuen. Q-Complex: Efficient Non-Manifold Boundary Representation with Inclusion Topology, Computer-Aided Design (JCR 1区,IF3.1), Vol. 44, No. 11, pp.1115-1126, 2012.
16. L. Zeng*, L. M. L. Lai, D. Qi, Y. H. Lai, M. M. F. Yuen. Efficient Slicing Procedure based on Adaptive Layer Depth Normal Image, Computer-Aided Design (JCR 1区,IF3.1), Vol.43, No. 12, pp.1577-1586, 2011.



荣誉奖项

1. 指导硕士生董至恺获2020年清华大学优秀硕士学位论文。
2. 本课题组所提的PPR-Net位姿估计网络在全球机器人技术顶会IROS2019的机械臂抓取比赛中获得仿真数据和真实数据环境下双料冠军,2019年,澳门。
3. 清华大学中法OpenFiesta硕士生班主任,2017-2021年,其中在2019年度全院研究生工作组、工作组教师考核中获得 “个人优秀”的成绩。