1975年9月生，籍贯浙江嵊州，研究生学历，工学博士学位。2000年7月参加工作，现为南京农业大学人工智能学院自动化系教师，主要承担控制理论课程的教学工作，从事智能检测与控制技术在农业领域的应用及相关理论、方法与技术研究，具有人工智能、控制工程、电气工程和机械工程等学科领域的交叉优势，积累了丰富的智能农业装备研发经验。现在智能科学与技术、电子信息（自动化方向）和机械等学科点招收研究生，欢迎具有人工智能类、自动化类、电气工程类、电子信息类、机械工程类和农业工程类学科背景的学生报考。

农业装备智能化团队负责人，团队主要从事农业智能化装备的研发，具体涵盖人工智能、智能检测和智能控制等理论与方法研究，涉及控制工程、电气工程和机械工程等工程应用领域。近5年承担企业横向委托研发和省部级科研项目10余项，到账科研经费500多万元，研究经费充足。成功研发了冠层反射光谱仪、智能小麦播种施肥机、耕作机械性能智能检测装备、智能烟叶采摘机、初烤烟叶自动分级机、鲜烟智能分级和编烟设备等。团队现有核心教师7人，教授2人，副教授3人，实验师1人，均具有博士学位，在读研究生规模20人左右。

1、近5年主要研究内容：

（1）作物表型人工智能识别方法

利用人工神经网络算法，对采集的作物多光谱图像进行表型特征识别研究，目的是在复杂大田农作背景下提取有用信息，开展作物养分无损检测，用于田间无参背景下提取导航信息，为农业机械自主作业服务。目前已在该领域获得实质进展，是本团队未来发展的主攻方向之一。

（2）作物冠层反射光谱检测方法研究及装备研发

研究了一种基于窄带主动光源的作物冠层反射光谱测量方法，应用该方法可以有效去除来自外界光环境（主要是太阳光）产生的冠层反射，稳定有效地检测冠层反射光信息，用于诊断作物生长的营养状况，并开发了相应的反射光谱测量仪，已授权四项国家发明专利。在此基础上，提出了被动光源下不受环境光影响及能有效消除土壤背景干扰的智能检测方法，同时开展了基于窄带图像的智能光谱检测方法研究。

（3）智能农业装备集成研发

应用智能检测和控制技术，提升农业装备的信息化、自动化和智能化，主要聚焦大田作业机械的智能化方向的研究。目前正在从事有关“智能小麦播种施肥机”、“智能烟叶采摘机”和烟叶产业装备的研发工作。智能小麦播种施肥机旨研发一种具备播量检测功能和自主作业功能的小麦变量播种施肥一体机；智能烟叶采摘机针对南方丘陵烟草种植区，开发一种能自主作业的烟草采摘机，能实现自主行走和定量分层采收功能；在研烟叶产业装备包括：干烟自动分级和打包设备、鲜烟自动分级和编烟设备、雪茄烟智能储存设备等。