一、学科简介

仪器科学与技术学科作为工程性学科，是电子、光学、精密机械、计算机、材料、信息与控制等多学科互相渗透而形成的一门高新技术密集型综合性学科。主要探讨和研究测量理论和测量方法、各种类型测量仪器、测控系统的工作原理、设计方法和应用技术。

本学科1981年获批全国首批硕士学位授权点，2002年获批省高校重点学科，先后获得省特色学科建设资金和省一流学科建设资金资助。本学科现有5个省级重点实验室，已形成了一支以教育部长江学者特聘教授的学术带头人为核心，以博士生导师为骨干的高水平师资队伍。本学科目前共有硕士导师36人，其中包括企业兼职硕士生导师10人，含中国工程院院士候选人提名1人、教育部长江学者特聘教授1人、国家重点研发计划青年科学家项目负责人1人、国务院政府特殊津贴专家1人、省部级创新团队2支、省级人才9人，96%的教师具有博士学位。

本学科在学科研究坚持以科学前沿和国家重大需求为导向，近5年来承担并完成了国家自然科学基金项目、国家支撑计划项目，国家专项课题、省部委及横向项目100余项，科研总经费超过5亿元人民币。同时积极为地方经济建设服务，注重科研成果的转化及产业化工作，在将高新技术成果转化为生产力方面做出了富有成效的贡献。发表SCI/EI检索论文百余篇，获得国家发明专利数十项。曾先后获得国家科技进步二等奖一项、省部级科技进步一等奖多项。本学科注重国际合作和学术交流，同美国、英国等国家及地区的多个科研机构建立合作关系。

二、培养目标

面向国家建设和经济社会发展需求，针对仪器科学与技术领域的企业、高等院校、科研院所的教学、科研、工程技术开发和管理人才需求，培养德、智、体、美、劳全面发展的学术创新型人才。

（一）热爱祖国，具有坚定正确的政治方向、高度的社会责任感、良好的学术素养和学术道德，身心健康。

（二）在测量理论和方法，对工程量、物理量等的传感技术、信息处理技术，仪器和测控系统设计方法、性能测试技术等方面具有坚实理论基础和系统的专门知识。

（三）具有开展科学研究和解决有关技术问题的能力。能胜任仪器科学与技术领域的理论研究、系统工程设计等方面的工作，并在工作中体现一定的创新性。

（四）至少熟练掌握一门外语，能够阅读本学科相关领域的外文文献，具有一定的跨文化交流能力。

三、主要研究方向

（一）在线检测

在线检测是仪器科学与技术一级学科优势、特色研究方向，以无损检测技术研究方向为基础。利用声、光、热、电、磁、射线等与被检测物体相互作用，在不损伤被测物体结构的前提下，对其进行缺陷检测和性能评定，是应用电子学、物理学、材料学、工程力学、传感技术、信息处理技术、计算机技术等多学科交叉融合的研究方向。主要研究内容是以漏磁、电磁、超声、磁记忆、声发射等无损检测技术为研究对象，结合石油－天然气管道、压力容器、高铁、军工等国家重大工程安全维护的科学与技术问题，进行检测机理、信号识别、定量化分析、性能评估等方面的科学技术研究及检测仪器和自动化检测装置的研发，为国家重大工程的安全运行提供科学保障。

（二）机器视觉检测与图像识别

机器视觉检测与图像识别仪器科学与技术一级学科优势、特色研究方向。该研究方向涉及人工智能、工程光学、图像处理、模式识别、计算机科学等诸多领域的交叉学科，主要是利用各种视频设备获取目标的图像或视频信息，赋予机器视觉系统人类的视觉感知功能，对目标的特征或行为进行识别、预测和理解，最终用于实际检测、测量和控制。主要研究内容包括工业生产线上物体外观或内部缺陷检测、几何性能测量以及特征信息识别算法研究；人体生物特征识别算法研究；智能安防监控系统，无人驾驶系统等相关领域中目标检测模型、定量分析、模式分类、内容理解等方面的科学技术问题研究及算法开发。

（三）设备状态监测及故障诊断技术

设备状态监测及故障诊断技术是随着现代系统工程，信息论，控制论，电子技术，计算机技术，通讯技术的发展而发展起来的，是多种学科和技术交叉与渗透而产生的一门高新技术。研究内容涉数学、固体物理学、力学、声学、热学、光学、信息学等具体学科，涉及传感器与测量技术，数据采集，数字信号处理，数据库，计算机软硬件，大数据及数据挖掘，人工智能通讯等研究领域。该技术广泛应用于国防、航空航天、石油化工、装备制造、桥梁建筑等诸多行业，对这些行业的安全提供重要保障。

（四）无人系统载荷技术

无人系统载荷技术主要面向无人系统的环境感知需求，实现无人系统对目标的探测，识别、定位与跟踪任务，提高无人系统的智能决策能力。面向无人系统光电载荷行业，以环境视觉感知为主要研究对象，以现代控制理论、机器视觉、模式识别和机器学习为理论基础，以成像传感技术、数字图像处理技术、伺服稳像技术、机载光电测量技术和目标检测与跟踪技术等为主要工具，主要研究内容包括可见光/微光/红外成像技术，多模态图像信息融合方法研究，边缘计算的前端智能成像系统设计和视频信息的智能压缩技术等；图像的显著性检测，多模态图像融合感知理论研究，场景信息识别技术和目标检测与识别方法研究等；目标自动跟踪技术、基于多传感器融合的目标定位方法研究等。

四、培养方式

（一）学术型硕士生的培养侧重基础理论学习，重点培养学生从事科学研究工作的能力和素质。硕士生应根据培养方案要求、学位论文需要学习有关课程。在拓宽基础、加深专业、掌握前沿的基础上，学会进行创造性科学研究工作的方法和培养严谨的科学作风。

（二）学术型硕士生的培养实行导师负责制，导师要根据学科培养方案的要求，结合硕士生的基础和特长，认真负责地制定硕士生个人培养计划，选题要具有科学意义或工程应用价值，课题研究应包含理论研究或实验研究或工程应用等内容。

（三）学术型硕士生由导师组或指导团队进行指导，硕士生导师应作为导师组组长或指导团队负责人，并制定详细的指导方案，明确团队构成和成员职责。硕士生导师对整个导师组或指导团队的工作进行监督和管理。导师组或指导团队成员应充分发挥各自优势，为硕士

生培养提供多方面支持，全力保障硕士生培养质量。

（四）鼓励硕士生参加国内外学术会议和参观学习活动，以了解国内外学术动态，开阔科学视野，活跃学术思想，提升创新意识和创新能力。

（五）硕士生导师要重视对硕士生的思想政治教育和道德品质教育，关心硕士生的全面成长，严格要求，严谨治学，培养良好的职业道德和团结协作、勇于拼搏的献身精神。

五、核心专业课程

随机信号理论与分析、检测仪器设计原理、无损检测理论、小波分析导论、故障诊断新技术、数据融合技术、机器视觉检测系统、管道内检测技术、模式识别、数字图像处理技术等。