个人信息：

长期致力于计算机视觉方法研究，并在智慧医疗、计算材料学和工业质检领域开展应用研发，积累了丰富的跨学科研究经验，并取得了一系列研究成果。截至目前在《NPJ Computational Materials》（Nature子刊）、《Neurocomputing》、《Neural Computing & Application》等国内外顶级期刊上以第一作者身份发表与图像分析相关的学术论文10余篇，据谷歌学术统计累计被引300次。授权或申请发明专利8项，获得计算机软件著作权6项，开源显微图像分析相关算法代码累计获得标星200余次且多项代码库已被Github北极千年代码库收录。

获得北京市优秀（博士）毕业生、北京科技大学研究生十佳学术之星（该校出资设立的研究生最高荣誉奖项）、优秀三好研究生等荣誉称号。主持国家自然科学基金青年基金项目“基于小样本学习的材料显微图像精准分割方法研究”和中国博士后科学基金面上项目“材料复杂显微图像分割与三维重构方法研究和应用”，并作为项目骨干参与国家级和省部级项目5项。

教育经历：

2011.09-2015.06，中国，北京工商大学，信息工程，工学学士

2015.09-2017.06，中国，北京科技大学，计算机技术，工程硕士

2017.09-2021.01，中国，北京科技大学，计算机科学与技术，工学博士

2021.05-2022.07，北京科技大学，特聘副教授

2022.07-至今，北京科技大学，副教授

研究方向：

计算机视觉、计算材料学、智慧医疗

在顺德创新学院的基础科研条件：

团队依托人工智能技术研发中心建立，团队有教师7人，设备固定资产约100万元，主要仪器设备有：配备有高性能计算集群的机房、VR实验室、视觉控制实验室。

团队主要研究方向包括人工智能、计算机视觉和计算机图形学。

依托顺德创新学院科研项目：

严酷海洋环境新型摩擦堆焊耐蚀耐磨涂层的关键制备技术及服役性能研究，广东省基础与应用基础研究基金省市联合基金-粤港澳团队项目，2021.10.1-2025.9.30，参与；

多晶体材料显微图像分析方法研究，佛山市博士后科研启动资金项目，2021.5.1-2023.4.30，项目负责人；

面向铲刮后工件平整度检测的视觉算法研发，横向，2022.9.1-2023.2.28，项目负责人；

卵胞浆内单精子显微注射视频分析和表征方法研究，北京科技大学顺德创新学院科技创新专项,2022.7.1-2024.6.30，参与。

代表性成果：

[1] Ma B Y, Wei X Y, Liu C N, et al. Data augmentation in microscopic images for material data mining[J]. NPJ computational materials, 6, 125, 2020.（Nature 子刊）

[2] Ma B Y, Yin X, Wu D, et al. End-to-end learning for simultaneously generating decision map and multi-focus image fusion result[J]. Neurocomputing, 470, 2022, 204-216.

[3] Ma B Y, Zhu Y, Yin X, et al. SESF-Fuse: An Unsupervised Deep Model for Multi-Focus Image Fusion[J]. Neural Computing and Application, 2020.

[4] Ma B Y, Xu Y T, Chen J H, et al. Deep learning based object tracking for 3D microstructure reconstruction[J]. Methods, 2022,204:172-178.

[5] Ma B Y, Ma B, Gao M F, et al. Deep Learning based Automatic Inpainting for Material Microscopic Images[J]. Journal of Microscopy, 2020.

[6] Ma B Y, Ban X J, Su Y, et al. Fast-FineCut: Grain boundary detection in microscopic images considering 3D information[J]. Micron, 2019, 116: 5-14.

[7] Ma B Y, Ban X J, Hai Y H, et al. A fast algorithm for material image sequential stitching[J]. Computational Materials Science, 2019, 158: 1-13.

[8] Ma B Y, Ban X J, Hai Y H, et al. Deep learning-based image segmentation for al-la alloy microscopic images[J]. Symmetry, 2018, 10(4): 107.

[9] 马博渊，姜淑芳，尹豆，等. 图像分割评估方法及其在材料显微图像分析中的应用[J]. 工程科学学报, 2020.

[10] 班晓娟，魏晓燕，马博渊，等. 一种显微图像数据增强方法及装置：中国, ZL 201910253002.6[P]. 2019-03-28. （已授权）

[11] 班晓娟，高鸣飞，马博渊，等. 一种显微成像场景下失焦扩散效应消除方法及装置：中国，ZL 202010654030.X[P]. 2020-07-08. （已授权）

[12] 班晓娟，刘楚妮，马博渊，等. 一种系列截面图像多目标追踪方法及装置：中国，201910242995.5[P]. 2019-03-28. （已授权）

[13] 吴爱祥，周佳城，马博渊，等. 一种膏体浓度非接触式自动检测方法：中国，ZL 202011026025.0[P]. 2020-09-25. （已授权）