2019-2022年在研究生期间，针对火焰图像，在基于深度学习技术的基础上围绕检测模型、检测模型高效结构化、高阶鲁棒语义特征表示形式与高性能目标检测机制等问题展开研究。在深度学习基础上，提出全新的检测分割一体化的方法，并将其成功应用于多个复杂环境中；在研究期间主持了1项校级科研项目，在国内杂志上发表论文2篇，专利4篇，其中 授权专利1篇，获得软件著作权1篇。 

  2021年从实习至工作以来，在复杂设计系统的智能管控等方面开展了在国内具有相当影响的独创性研究。设计了一款工程设计管理软件（EDM），其从项目规划和跟踪、质量监测到计划执行、反馈跟踪的工程设计全生命周期，帮助设计团队有效地管理需求、资源、进度和质量；将通过对任务需求进行分解，合理分配团队资源，利用额定工时进行工作量统计，能够实时掌握团队成员工作完成情况与项目进展；EDM的功效/质量管理与统计功能，可以进行全方位记录与跟踪。使用统计报表对项目和员工进行分析，能够及时跟踪问题。在项目运行期间，通过系统提高50%填报信息效率和30%的管理效率。

2022年后开始针对智能制造焊接效率方面进行了研究，开发一款柔性焊接软件，现正在进行实验。项目主要研究内容为（1）柔性焊接模式研究。立足数字化工业，围绕智能化、高效化、精细化等不同维度，探索柔性焊接模式的方法创新，以大数据和人工智能为主要技术，提高焊接技术自动焊接的效果。（2）柔性焊接技术研发。立足焊接技术的数字化数据，针对焊接流程中的形态表现，开展基于人工智能（数据挖掘、深度学习等）的柔性焊接关键技术研究，将深度神经网络应用于柔性焊接，对柔性焊接流程智能化进行深入研究与分析，实现对柔性焊接技术的创新。（3）柔性焊接模关键技术集成应用平台研发。以（1）、（2）的研究内容为基础，建立基于物联网、大数据和云计算的自动化柔性焊接平台，其中以物联网技术实现对焊接环境及状态的实时监测，以大数据为基础对焊接进行实时监测，以云计算平台为处理终端，实现对焊接流程状态的实时记录、对焊接过程进行有效的分析评判。开展基于云端融合、无线定位、多维传感、云计算和企业终端设备的柔性焊接监控与安全信息溯源关键技术集成研究，并进一步探索适用于柔性焊接综合管理与智能服务平台的集成应用。（4）柔性焊接流程质量监控拓展研究。以（3）的研究内容为基础，基于柔性焊接流程中数字化信息等对焊接过程的流程效果进行深入研究，并进一步探索基于人工智能集成的柔性焊接流程风险识别、预警与决策机制，形成一个聚焦于海工件焊接流程预警、识别、分析的完整链条。取得成果：1.软件：运动控制软件1套、焊接工艺参数控制软件1套、模拟仿真软件1套、离线编程软件1套。