个人简介
王美清，副教授，博士生导师。2007年毕业于北京航空航天大学机械工程及自动化学院，获工学博士学位。目前主要研究方向包括：数字化检测规划与测量技术、智能化质量管理与系统、知识工程等。主持国家自然科学基金面上项目、基础科研计划、预先研究计划和科研院所等项目/课题。代表性研究成果以第一作者或通讯作者发表在IEEE Robotics Automation Letters, Journal of Production Research、Computers & Industrial Engineering、The International Journal of Advanced Manufacturing Technology、机械工程学报等高水平期刊上。
基本信息
办公地点：北京航空航天大学沙河校区科研三号楼507
电子邮件：wangmq@buaa.edu.cn
教育背景
北京航空航天大学 机械制造及其自动化 博士 1999-2007
北京航空航天大学 机械制造及其自动化 硕士 1990-1993
北京航空航天大学 机械制造控制与检测 学士 1984-1988
工作经历
北京航空航天大学 机械工程及自动化学院 教授 1993至今
北京航空制造工程研究所 助理工程师 1988-1990
美国堪萨斯州立大学 访问学者 2009-2010
美国Automation Intelligence（AI）公司 合作研究工程师 1993-1994
研究方向
1、数字化检测规划与测量技术
2、智能化质量管理与系统
3、知识工程
讲授课程
1、控制工程基础（本科生课程，中文）
2、现代质量工程学（研究生生课程）
代表性科研项目
1、国家自然科学基金委，面上项目，2005-2007，主持
2、装备项目管理中心，2022-2025，主持
3、装备项目管理中心，2018-2020，主持
获奖情况
1、2002年获得北航“师德先进个人”称号；
2、2002年获北航青年教师讲课比赛三等奖；
3、2002年获北航优秀班主任二等奖；
4、2003年获北航“西飞奖教金”二等奖；
5、2004年获科学技术二等奖（排名第三）；
6、2004年获北航科学技术一等奖（排名第三）；
7、2005年获国家科技进步二等奖（排名第三）；
8、2006年获北航优秀教材（讲义）三等奖（排名第一）
9、2006年获北航教学成果二等奖（排名第一）；
10、2006年获北航教学成果三等奖（排名第一）；
11、2007年获北航第七届“我爱我师”评选活动优秀教师奖；
12、2008年获北航教学成果三等奖；
13、2008年获北航“优秀主讲教师”称号；
14、2008年获北航“三育人”先进个人；
15、2013年获中国科教文卫体工会第13届优秀调研成果三等奖
16、2013年获得北京市教育工会优秀工作者称号；
17、2013年获《机械工程学报》期刊优秀审稿人；
18、2018年获《计算机集成制造系统》期刊优秀审稿人；
19、2019年获《计算机集成制造系统》期刊优秀审稿人；
20、2020年获《计算机集成制造系统》期刊优秀审稿人；
21、2021年获《计算机集成制造系统》期刊优秀审稿人；
22、2022年获《计算机集成制造系统》期刊优秀审稿人；
23、2023年获《计算机集成制造系统》期刊优秀审稿人；
24、2024年获《计算机集成制造系统》期刊优秀审稿人；
发明专利
1、王美清，卢志远，数控加工过程关键参数识别方法、装置及设备，2020,ZL 201811314248.X
2、王美清，王泽宇，一种基于生产线多源数据的刀具破损分析方法，2021，ZL 20201026504.4
3、王美清，钟文豪，一种面向多检验特征的检测路径规划方法，2022，ZL 202010392268.X
4、王美清，段金剑，一种基于制造过程多源异构数据的物料智能配送方法，2023，ZL 202011405500.5
代表性学术论文（*为通讯作者）
[1]Zheng,Yuhang, Chen Xiangyu, and Wang Meiqing*, GaussianGrasper: 3D Language Gaussian Splatting for Open-Vocabulary Robotic Grasping, IEEE Robotics Automation Letters, 2024, DOI: 10.1109/LRA.2024.3432348
[2]Duan,Jinjian, Wei Demin and Wang Meiqing*，Knowledge-based Retrieval Methods for Enhancing Aerospace Model Software Documentation，Proceedings of 2024 3rd International Conference on Artificial Intelligence and Intelligent Information Processing, AIIIP 2024， 2025，DOI: 10.1145/3707292.3707392
[3]Lu, Z., Wang M., and Dai W. A condition monitoring approach for machining process based on control chart pattern recognition with dynamically-sized observation windows [J]. Computers & Industrial Engineering. 142（2020），106360
[4]Lu, Z., Wang M., Dai W, et al. In-process complex machining condition monitoring based on deep forest and process information fusion [J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2019.
[5]Lu, Z., Wang M., and Dai W. Machined Surface Quality Monitoring Using a Wireless Sensory Tool Holder in the Machining Process [J]. Sensors, 2019. 19(8): p. 1847.
学术与社会服务
1、计算机集成制造系统(CIMS)、航空制造技术、兵工学报等期刊审稿人；
2、教育部学位中心论文评审专家；
Profile
Wang Meiqing, Ph.D.
Beihang University
School of Mechanical Engineering and Automation
wangmq@buaa.edu.cn
Research Interests
Digital Inspection Planning and Measurement Technology
Intelligent Quality Management and System
Knowledge Engineering
Education
Beihang University, Beijing, China
Ph.D, Mechanical Manufacturing and Automation, 03/2007
M.S, Mechanical Manufacturing and Automation, 04/1993
B.S, Mechanical Manufacturing Control and Inspection, 08/1988
Research and Professional Experience
Associated Professor in the School of Mechanical Engineering and Automation
Beihang University, Beijing, China, 1993 - present
Assistant Engineer in Beijing Aeronautical Manufacturing Technology Research Institute (BAMTRI)
Beijing China, 1988-1990
Visiting Scholar in Kansas State University, USA, 2009-2010
