一、专业领域简介

仪器仪表工程是提供检测、计量、监测和控制装置、设备与技术的工程领域。本工程领域涉及工程光学、传感技术、电子技术、计算机技术、精密机械技术、现代测控技术与系统，以及精密仪器及自动仪表设计、制造、试验、使用、维修等基础理论、技术和方法。现已发展成为以精密机械、电子学、光电工程、计算机科学、检测技术及自动化等学科相互交叉和相互渗透的综合性工程领域。

仪器仪表工程专业硕士从2010年开始招生，10多年间先后为社会培养200多名专业型硕士研究生。现有辽宁省专业学位硕士研究生联合培养示范基地2个，校级研究生联合培养示范基地2个。

本专业现有硕士导师36人，其中包括企业兼职硕士生导师10人，均具有丰富的企业实践经验，并在学术领域内有突出表现。师资队伍中教授9人、副教授11人、96%以上具有博士学位。专业教师先后承担过国家自然科学基金、教育部、科技部专项基金、辽宁省科技厅、辽宁省教育厅、沈阳市科技局等纵向科研课题数百项，横向科研进款过亿元，获得国家及省部级奖项20余项。

二、培养目标

面向我国国民经济发展和行业创新发展需求，培养德、智、体、美、劳全面发展的适应仪器仪表相关领域的实践创新型人才。本专业培养的研究生应达到的基本要求是：

（一）热爱祖国，具有坚定正确的政治方向、高度的社会责任感、良好的职业素养和敬业精神、恪守学术道德规范，身心健康。

（二）具有较强的仪器仪表设计基础理论和专业知识，掌握解决该领域工程实践问题的先进技术方法和现代技术手段，熟悉该领域的相关规范。

（三）在仪器仪表领域的某一方向具有独立担负工程规划、工程设计、工程研究、工程开发、工程管理等专门技术工作的能力，体现一定的实践创新性。

（四）较熟练地掌握一门外语，具有良好的组织、协调、联络、技术洽谈和国际交流能力。

三、主要研究方向

（一）在线检测技术

在线检测技术面向无损检测行业需求、服务经济发展，立足于学生仪器新技术工程应用实践创新能力的培养。该方向以无损检测技术应用为核心，涵盖智能检测、电磁传感、信息处理、物理学、材料学、工程力学、电子学等前沿技术领域。面向石油－天然气管道、压力容器、高铁、军工等国家重大工程安全维护检测技术问题，进行科学技术研究及检测仪器和检测装置研发，注重培养具有发现问题、分析问题和解决问题的能力。

（二）机器视觉检测技术

针对检测或者识别指标需求，设计相应的成像系统（包括相机、光源、镜头、支撑机构等），在电脑或嵌入式平台中形成数字视频或图像；研究相应的动态视频和静态图像检测或者识别方法，并通过软件编程来实现。主要研究内容包括工业生产线上产品表面缺陷、几何特征等视觉检测技术，人体生物特征识别技术，智能安防监控系统中人或车辆等运动目标的检测与行为识别技术，无人驾驶汽车环境感知技术等，同时进行相应的仪器设备研发。

（三）现代声学检测技术

声学是研究物质中机械波的生产、传播、接收和应用的科学，已渗透到几乎所有重要的自然科学和工程技术领域，并且融入到当代科学技术的前沿之中。现代声学检测技术已经发展成以物理学、声学、力学及相关的应用对象专业知识为基础，以电子技术为载体、以计算机及信号处理技术为工具的一门前沿交叉技术。主要研究声发射检测技术、振动检测技术、声学和噪声测量技术，从机械工程到医学，从宏观到微观，主要应用领域包括航空航天、大型装备及结构安全测试、无损检测、生物医学工程等诸多领域。

（四）无人系统通用检测技术

无人系统通用检测技术以动力学分析与建模、模式识别、光电检测、状态估计和故障诊断技术为基础，以数学优化方法和机器学习方法为重要实现途径，实现对无人系统内外部状态的精准识别、环境参数的实时监测以及集群协同作业的高效管理，为无人系统的智能化、精准化运行提供有力保障，为民用和军事相关领域的发展提供重要的科学支撑和关键技术突破。主要研究内容包括无人系统自主性评估方法，数据链路异常检测技术，基于故障模型的无人系统容错控制方法等；非制冷红外测温技术、单目视觉位姿检测技术和智能目标检测技术等； 空地跨域协同探测技术、分布式集群目标动态分配技术、智能协同控制方法研究等。

四、培养方式

（一）专业学位硕士研究生采用课程学习、专业实践和学位论文相结合的培养方式。主要以实际应用为导向，以职业需求为目标，注重理论与实践的有机结合，强调案例分析和实践研究。

（二）采取导师组指导制度。导师组由校内导师和企业导师组成，校内导师为第一责任导师，由具有较高学术水平和丰富工程经验的校内教师担任，负责制定研究生培养计划，指导研究生的课程学习和学位工作涉及的学术内容。企业导师由工作在研发生产一线，具有丰富工程实践经验的企业技术专家担任，参与制定研究生培养计划，负责指导研究生的专业实践和学位工作涉及的工程实际内容。导师组共同负责研究生思想品德、学风和职业素养教育，应定期进行交流沟通，及时协商解决研究生指导过程中的具体问题。

（三）导师团队应建立完善的梯队结构，发挥集体培养方式的优势，使学生充分进行学术交流，有效实现研究方向的交叉与融合，参与较重大团队科研项目和企业合作项目，拓展学生视野，培养学生的团队合作意识、完善知识结构和综合科研能力。

五、核心课程

无损检测技术应用案例分析、机器视觉检测系统设计案例分析、过程检测技术应用案例分析、虚拟仪器技术应用案例分析、自动化仪表与系统、光纤传感技术、嵌入式系统原理及应用（信息）、非线性检测与应用、机器学习导论、无人系统光电载荷技术、智能视频分析及应用等。