部分代表性论文

(1)Shengqi Guan, Dongdong Liu, Luping Hu, Ming Lei, Hongyu Shi. Evaluation method of fabric pilling grades based on saliency-based deep convolutional network[J]. Textile Research Journal, 2023.(SCI，1区)

(2)Chang J, Guan S. Class Highlight Generative Adversarial Networks for Strip Steel Defect Classification[J]. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2022, 36(02): 2252004. (SCI，4区)

(3)Guan S, Chang J, Shi H, et al. Strip steel defect classification using the improved GAN and Efficient Net [J]. Applied Artificial Intelligence, 2021, 35(15):1887-1904.(SCI，4区)

(4) Shengqi Guan and Zhaoyuan Gao. Fabric defect image segmentation based on the visual attention mechanism of the wavelet domain [J]. Textile Research Journal, 2014, 84(10):1018-1033 (SCI，2区)

(5)Guan SQ, Lei M, Lu H. A Steel Surface Defect Recognition Algorithm Based on Improved Deep Learning Network Model Using Feature Visualization and Quality Evaluation [J]. IEEE Access, 2020, 8(1): 49885-49895(SCI，2区)

(6) Guan S, Li W, Wang J, et al. Objective evaluation of fabric pilling based on data-driven visual attention mode [J]. International Journal of Clothing Science and Technology, 2018, 30(2):210-221(SCI，4区)

(7) Guan S, Shi H. Fabric defect detection based on the saliency map construction of target-driven feature [J]. Journal of The Textile Institute, 2018，109(9):1133-1142(SCI，3区)

(8) Guan, Shengqi. Fabric defect delaminating detection based on visual saliency in HSV color space [J]. The Journal of The Textile Institute, 2018, 109(12): 1560–1573 (SCI，3区)

(9)Shengqi Guan, Hongyu Shi, Yanqiang Qi. Objective evaluation of fabric pilling based on bottom-up visual attention model [J]. Journal of the Textile Institute，2017, 108(4): 597-604 (SCI，3区)

(10)Shengqi Guan. Fabric defect detection using an integrated model of bottom-up and top-down visual attention [J]. Journal of the Textile Institute, 2016, 107(2):215-224 (SCI，3区)

(11)Shengqi Guan. Strip Steel Defect Detection Based on Saliency Map Construction Using Gaussian Pyramid Decomposition [J]. ISIJ International, 2015, 55(9): 1950-1955 (SCI，3区)

(12)Shengqi Guan, Zhenhao Li, Junqiang Wang, Xu Xiao, Jingguo Wang. Structural Design and Kinematics Simulation of Adaptive Underactuated Bionic Manipulator, 3rd International Conference on Electron Device and Mechanical Engineering (ICEDME2020）, Suzhou China,2020. (EI)

(13) Chanchan Wei1, Shengqi Guan, FujunWu, Shuaihua Xu. Tool wear detection based on visual saliency mechanism. ICPMIMT2014, Dalian, China, 2014. (EI)

(14)Shengqi Guan, Yuan Jianchang, Ma Ke. Fabric defect detection based on wavelet reconstruction. 2011 International Conference on Multimedia Technology, Hangzhou, China, 2011. (EI)

(15)Shengqi Guan. Fabric defect detection based on fusion technology of multiple algorithm. ICSPS 2010-Proceedings of the 2010 2nd International Conference on Signal Processing Systems, Dalian, China, 2010. (EI)

(16)Shengqi Guan, Xiuhua Shi, Haiying Cui, Yuqing Song, Fabric defect detection based on wavelet characteristics, 2008 pacific-Asia Workshop on Computational Intelligence and Industrial Applications, Wuhan, China, 2008. (EI)

(17) Shengqi Guan, Xiuhua Shi, Fabric defect detection based on wavelet decomposition with one resolution level，2008 International Symposium on Information Science and Engineering，Shanghai, China，2008. (EI)

(18)Guan S, Wang X, Wang J, et al. Ceramic ring defect detection based on improved YOLOv5[C]//2022 3rd International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning & International Conference on Computer Engineering and Applications (CVIDL & ICCEA). IEEE, 2022: 115-118.(EI)

(19)Shengqi Guan*, Jingguo Wang, et al. Design and stability analysis of bionic end-effector fingers for yarn tube gripping[J].(EI)

(20)管声启，何建新，王杰等. 应用小波域高斯差分滤波的起球疵点客观评价[J]. 纺织学报, 2017年38 卷 （9）155-161. (EI)

(21)王杰，管声启等.手指康复外骨骼机器人的结构优化设计[J].中国机械工程, 2018, 29卷（2）:224-229 . (EI)

(22) 管声启，师红宇， 赵霆. 应用目标稀少特征的织物疵点图像分割[J]. 纺织学报,  2015年 36卷 （11）45-50. （EI源、CSCD核心）

(23)管声启，高照元，吴宁等. 基于视觉显著性的平纹织物疵点检测[J]. 纺织学报, 2014年 35卷（4）56-61. （EI源、CSCD核心）

(24)李振浩，管声启，何建新.遗传算法在仿生机械手指多目标尺寸优化中的应用[J].机械科学与技术，2019. （CSCD核心）

(25)雷鸣，管声启，王杰，卢浩.新型商用炒菜机器人搅拌系统结构设计与轨迹分析[J].西安工程大学学报，2019，33（6）：660-665.（核心)

(26)刘朝阳，管声启，何建新，周玉嫚，梁洪.一种静电纺纳米纤维成纱装置的设计与实现[J].西安工程大学学报，2019，33（3）：320-655.（核心)

(27)李文森,管声启,郑璐,梁洪.一种基于羊角曲线的加工轨迹G~2连续光顺方法[J].西安工程大学学报，2019，33（1）：88-94.（核心)

(28)王杰,管声启,雷鸣,陈林梓.基于远心机构的主操作手建模与仿真研究[J].软件，2019，36（2）：179-184.（SCD)

(29)任浪，管声启，洪奔奔，常江.基于自适应阈值“双K算法”的零件缺陷边缘检测J].软件，2019，40（2）：47-51.（CSD)

(30)管声启, 何建新, 洪奔奔等. 基于视觉显著性的织物起球客观等级评价[J]. 东华大学学报（自然科学版）,2018，44卷(1):59-66. （CSCD）

(31)管声启, 洪奔奔, 梁洪等. 高斯差分滤波显著性的刀具磨损检测[J]. 机械科学与技术,2018年37卷(2) 276-279. （CSCD核心）

(32)洪奔奔，管声启，任浪，高磊.基于特征提取与匹配的带钢缺陷检测[J].软件，2018，39（9）：31-34.（SCD)

(33)管声启，陈永当，师红宇.基于仿生视觉感知的机械零件表面缺陷检测[J].软件，2018，39（11）：46-49.（SCD)

(34)王杰，管声启，曹帅.基于MATLAB的主操作手运动学分析及仿真[J].西安工程大学学报，2018，32（2）：222-229.（核心)

(35)梁洪,管声启,何建新.一种新型静电纺丝装置及其喷头的电场模拟[J].西安工程大学学报，2018，32（3）：324-329+354.（核心)

(36)管声启，陈永当，任浪，洪奔奔，卢浩，常江.基于视觉目标特征驱动的刀具磨损检测[J].西安工程大学学报，2018，32（4）：474-478.（核心)

(36)陈林梓,管声启.泌尿微创手术机器人结构设计及其运动学分析[J].软件，2018，39（10）：42-47.（SCD)

(37)管声启,王杰,李文森,洪奔奔,雷鸣.基于视觉显著性的刀具磨损分割[J]. 西安工程大学学报， 2017年31 卷 （6）810-815. （核心）

(38)王立中,管声启.基于深度学习算法的带钢表面缺陷识别[J]. 西安工程大学学报， 2017年31 卷 （6）669-674. （核心）

(39)师红宇,管声启.基于视觉数据驱动的棉花异性纤维检测[J]. 西安工程大学学报， 2017年（5）36-42. （核心）

(40)武永桥,管声启,柴彩彩. 基于EDEM的固体粉末物料振动下料过程分析[J]. 西安工程大学学报， 2017年31 卷 （2）278-282+288. （核心）

(41)管声启,屈云仙,高照元. 小波域同态滤波的刀具磨损检测[J]. 机械科学与技术.2013年32卷(11)1703-1707. （CSCD核心）

(42)管声启.方向性纹理织物疵点检测方法研究[J].计算机工程与科学，2011年33卷（3）73-76. （CSCD核心）

(43)管声启，石秀华 王筠.基于小波静态分解的离散小疵点检测[J].天津工业大学学报，2010年第29卷（5）73-76.（核心）

(44)管声启,于资江,王盈余,郝振虎,刘懂懂,王静国,师红宇.航空插座装配系统的末端执行器结构设计[J/OL].西安工程大学学报:1-7[2022-11-21].（核心）

(45)管声启, 石秀华,许晖. 织物表面纹理疵点自动检测[J].计算机工程，2009年第35(18):167-169. （CSCD核心）

                                                                                                                                主要专利及软著

(1)管声启，王立中，雷鸣，李文森：基于视觉注意机制的织物起球等级评价方法，2019-08-20，中国，ZL201710004277.5.（发明专利已授权）

(2)管声启，徐帅华，师红宇：一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法,2017-07-25,中国,ZL201410352867.3. （发明专利已授权）

(3) 管声启，吴宁:一种基于视觉数据驱动的织物疵点动态检测方法,中国,2017-09-01,ZL201410334091.2. （发明专利已授权）

(4) 管声启: 基于目标特征显著图构建的工业产品表面缺陷检测方法,2017-06-23,中国,ZL201510419851.4. （发明专利已授权）

(5) 管声启，王燕妮，赵霆：一种基于视觉任务驱动的织物疵点检测方法，2016-09-28，中国，ZL201410270615.6. （发明专利已授权）

(6)管声启，李振浩，王俊强，唐文斌.一种机器人末端结构及其控制方法， 2019-12-11，中国，201911267972.6. （发明专利已受理）

(7)管声启 张凡 王杰 雷鸣 常江 肖旭 李振浩 刘文慧.一种纱线抓取装置、抓取系统及抓取方法，2019-04-26，中国，201910355583.2.（发明专利已授权）

(8)管声启，常江，任浪，雷鸣，洪奔奔，刘文慧，董友耕.一种基于深度学习网络的工件检测方法及其检测装置,2019-08-02，中国,201910712712.9.（发明专利已授权）

(9)管声启，雷鸣，常江，倪弈棋，卢浩，郭飞飞.一种分类检测网络模型的构建方法，2019-11-25，中国，201911167163.8.（发明专利已授权）

(10)管声启，任浪，刘宇程，常江，师红宇，陈永当.一种基于深度学习的机器人立体视觉机械零件检测方法,2019-11-29，中国,201911206221.3. （发明专利已授权）

(11)管声启，常江，雷鸣，任浪，倪奕棋 ，刘学婧.一种机器人视觉工业产品缺陷图像数据增广方法,2019-11-29，中国,201911198833.2. （发明专利已授权）

(12)刘文慧，张凡，管声启，肖旭，王杰，雷鸣，常江，李振浩.一种纱线抓取装置及抓取系统，2019-04-26，中国，ZL201920585712.2. （实用新型专利已授权）

(13)管声启；常江；任浪，机械零件缺陷检测系统，计算机软件著作权，2019.03.18，证书号：软著登字第3677900号. （软著已授权）

(14)管声启,杨振,党慧,马腾飞,李杭,宋翌宸,侯领,刘懂懂,刘通,师红宇. 陶瓷环缺陷检测模型建立与模型评价方法 ,2023-12-28,中国,2023118399068 .（发明专利已受理）

(15)管声启，刘通，工业圆钢识别与位姿检测系统v1.0，计算机软件著作权，2023.04.11，证书号：软著登字第11454626号. （软著已授权）

                                                                                                                                各类竞赛及其他获奖