出生年月

1988年7月

学位

工学博士

职称

副教授

博导/硕导

硕导

工作单位

昆明理工大学民航与航空学院

职务

专任教师

电子邮箱

baojun723@qq.com

研究方向

（1） 航空结构电涡流无损检测技术及应用

（2） 电磁传感器设计与优化

（3） 时谐场解析建模与涡流成像技术

（4） 机器学习与人工智能

学术兼职

中国自动化学会会员、国家自然科学基金函评专家、教育部学位论文函评专家

学习经历

2020年于昆明理工大学信息工程与自动化学院，获得工学博士学位，同年留校任教。

工作经历

2021-2025，昆明理工大学民航与航空学院，讲师；

2023-2025，云南大红山管道有限公司博士后工作站、昆明理工大学计算机科学博士后流动站，在职博士后；

2025-至今，昆明理工大学民航与航空学院，副教授。

科研项目

[1] 钛-钢复合板缺陷电涡流三维成像检测理论和方法研究， 国家自然科学基金， 2023-01-01 至 2025-12-31， 主持；

[2] 铁精矿输送管道可视化电涡流无损检测研究， 云南省“兴滇英才支持计划” 青年人才项目，2024-01 至 2028-12,主持；

[3] 航空钛合金板材的电涡流无损检测与缺陷智能量化评估， 云南省青年基金， 2022-06 至 2025-05,主持。

奖励与荣誉

云南省“兴滇英才支持计划” 青年人才

学术论文

[1] Jun Bao, Bo Ye, Weiquan Deng, Changli Yan. Simultaneous multi-parameter measurement of titanium alloy sheet using eddy current method via impedance magnitude and phase contours intersection [J]. NDT & E International, 2026, 162(1), 103763.

[2] Yan Changli, Bao Jun*, Ma Jun, Xiong Xin, Wu Jiande. Measurement of the Thickness and Conductivity of Nonmagnetic Material Using the Phase Feature of the Eddy Current Technique [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025, 74(1)：1-11.

[3] Bao Jun, Zheng Xuyang, Liu Hongwei, Xie Tianhua, Li Yan. A Quick Thickness Measurement Method for Ti-Alloy Sheets Based on a Novel Low-Frequency Phase Feature Model in Eddy Current Testing [J]. Metals, 2025,15(11).

[4] 严昌利, 包俊*, 熊新. 碳纤维增强聚合物隐藏纤维断裂缺陷检测的涡流探头仿真设计[J]. 传感技术学报, 2025, 38(7)：1190-1198.

[5] Yan Changli, Bao Jun*, Zheng Xuyang. Conductivity Measurement for Non-Magnetic Materials Using Eddy Current Method with a Novel Simplified Model [J]. Sensors, 2025, 25(13).

[6] 徐昊, 包俊*, 黄国勇, 邓为权, 赵成俊. 飞机多层金属铆接结构缺陷检测的新型电涡流探头仿真设计[J]. 电子测量与仪器学报， 2024, 38(5)：178-187.

[7] Bao Jun, Ye Bo, Luo Siqi, et al. Thickness Measurement of Titanium Alloy Sheet Based on Eddy Current Method With a Novel Simplified Model[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2021,70:6000109.

[8] Bao Jun, Ye Bo, Wang Xiaodong, et al. A Deep Belief network and Least Squares Support Vector Machine Method for Quantitative Evaluation of Defects in Titanium Sheet Using Eddy Current Scan Image[J]. Frontiers in Materials. 2020,7:576806.

[9] 包俊， 叶波， 王晓东等. 基于SSDAE深度神经网络的钛板电涡流检测图像分类研究[J]. 仪器仪表学报. 2019,40,(04):238-247.

专利

[1] 包俊; 李伸宏; 严昌利; 马军; 邓为权; 赵成俊; 基于多频激励的电涡流扫描三维成像方法, 2024-05-17, 中国, ZL202311615933.7 （授权）

[2] 包俊; 叶波; 吴建德; 王晓东; 黄国勇; 范玉刚; 冯早; 邹金慧; 基于压缩感知的涡流阵列检测装置、其检测方法及涡流阵列探头, 2023-09-26, 中国, ZL201710431947.1 （授权）

[3] 包俊; 叶波; 吴建德; 王晓东; 黄国勇; 范玉刚; 冯早; 邹金慧; 双差动式脉冲涡流探头单元、阵列探头及检测装置, 2023-09-26, 中国, ZL201720581102.6 （授权）

[4] 包俊; 叶波; 吴建德; 王晓东; 邓为权; 一种基于深度学习的电涡流扫描图像分类识别方法, 2022-12-02, 中国, ZL201910443855.4 （授权）

[5] 包俊; 郑栩阳; 严昌利; 毕雍; 邓为权; 基于电涡流幅相模型迭代的钛板厚度和电导率同步测量方法及应用, 2025-12-26, 中国, 202511987895.7

[6] 严昌利; 包俊; 马军; 熊新; 郑栩阳; 一种基于涡流相位特征的非磁性材料厚度与电导率同步测量方法及其应用, 2025-10-17, 中国, 202511484432.9

[7] 包俊; 李伸宏; 严昌利; 马军; 邓为权; 赵成俊; 一种基于惯性测量单元的电涡流传感器及其扫描成像方法, 2023-11-30, 中国, 202311615936.0

[8] 熊新; 严昌利; 包俊; 一种基于GMM的电涡流检测探头及检测方法, 2023-03-07, 中国,202310210215.5