李江波-农业工程学院

姓　　名

李江波

出生年月

1982.02

政治面貌

中共党员

最高学位

博士研究生

职　　称

研究员

任职年月

2020.12

职　　务

部门主任

任职年月

2023.04

所在学科

博导/硕导

硕导

学习与工作经历

学习经历：
2008.09-2012.03 博士，浙江大学，生物系统工程与食品科学学院，农业电气化与自动化专业
2005.09-2008.07 硕士，石河子大学，机械电气工程学院，农业机械化工程专业
2001.09-2005.07 学士，石河子大学，机械电气工程学院，农业机械化及其自动化专业
工作经历：
2021.05-至今北京市农林科学院智能装备技术研究中心研究员
2020.12-2021.04 北京农业智能装备技术研究中心研究员
2015.12-2020.12 北京农业智能装备技术研究中心副研究员
2018.10-2018.12 美国Michigan State University 访问学者
2014.10-2015.12 北京农业智能装备技术研究中心助理研究员
2012.04-2014.09 北京市农林科学院/中国农业大学博士后

学术与社会任职

学术兼职：
1.期刊《Artificial Intelligence in Agriculture》副主编（2018.05 -至今）
2.期刊《Frontiers in Plant Science 》副主编 (2022.09-至今)
3.期刊《农业机械学报》青年编委（2023.08-2025.08）
4.期刊《智慧农业（中英文）》青年编委（2023.10-2026.09）
5.期刊《Agriculture》编委（2022.05-至今）
6.期刊《Agriculture Communications》青年编委（2024.05-2026.05）
社会兼职：
1.农业农村部农产品加工标准化技术委员会委员（2028.02-2030.03）
2.中国仪器仪表学会近红外光谱分会理事（2018.06-至今）
3.中国农业机械学会农副产品加工机械分会第五届委员会常务委员（2022.12-2026.12）
中国机械工程学会包装与食品工程分会委员（2024.06-2026.12）

主讲课程

无

研究领域

主要从事农产品质量快速检测分选、柔性分拣包装机器人和智能包装方面的研究

科研项目

在研项目：
1.北京市农林科学院杰出科学家培育专项（JKZX202405）/2024.01-2028.12/300万元
高/多光谱空间耦合频域成像检测水果质量及设备研制
2.国家重点研发计划课题（2024YFD2000903）/2024.12-2027.11/244万元
禽蛋智能包装与上下料机器人系统研究
3.北京市农林科学院财政追加专项（CZZJ202501）/2025.01-2025.12/57.8万元
基于高光谱成像的葡萄品质快速检测分级系统开发
4.北京市农林科学院改革与发展项目（装备中心-2025）（GGFZ20250411）/2025.01-2025.12/50万元
类球形果蔬全自动网套包装机研制
结题项目：
1.北京市优秀人才青年拔尖人才（2018000021223ZK06）/2018.08-2022.02/50万元
水果复杂非均相体系近红外光谱新型定量分析模型构建方法研究
2.北京市科技新星计划（Z171100001117035）/2017.01-2019.12/35万元
水果糖度在线检测模型优化及系统应用研究
3.国家自然科学基金面上项目（31972152）/2020.01-2023.12/58万元
宽波段多频复合结构光深度辨析增强成像检测柑橘皮下微腐烂研究
4.国家自然科学基金面上项目（31772052）/2018.01-2019.12/25万元
水果内部复杂非均相体系综合质量全透射高光谱成像无损检测方法研究
5.国家自然科学基金青年基金（31401283）/2015.01-2017.12/22万元
指状青霉和意大利青霉感染的早期腐烂柑橘高光谱成像快速检测方法研究
6.国家重点研发计划课题（2018YFD0101004）/2018.06-2020.12/550万元
全过程种子质量检测技术装备研制与应用

主要论著

论文：
1.Zhonglei Cai1, Yizhi Zhang1, Jiangbo Li*, Junyi Zhang, Xuetong Li. Synchronous detection of internal and external defects of citrus by structured-illumination reflectance imaging coupling with improved YOLO v7. Postharvest Biology and Technology, 2025, 227, 113576.
2.Jiangbo Li*, Junyi Zhang, Mengwen Mei, Zhihua Diao, Xuetong Li, Ruiyao Shi, Zhonglei Cai. Detection of bruising in pear with varying bruising degrees and formation times by using SIRI technique combining with texture feature-based LS-SVM and ResNet-18-based CNN model. Postharvest Biology and Technology, 2025, 223, 113434.
3.Letian Cai, Jiangbo Li*, Hailiang Zhang, Yizhi Zhang, Junyi Zhang, Haoyuan Hao. Determination of the SSC in oranges using Vis-NIR full transmittance hyperspectral imaging and spectral visual coding: A practical solution to the scattering problem of inhomogeneous mixtures. Food Chemistry, 2025, 474, 143239.
4.Junyi Zhang, Liping Chen, Liwei Luo, Zhonglei Cai, Ruiyao Shi, Letian Cai, Xuhai Yang, Jiangbo Li*. Construction of a stable YOLOv8 classification model for apple bruising detection based on physicochemical property analysis and structured-illumination reflectance imaging. Postharvest Biology and Technology, 2025, 219, 113194.
5.Letian Cai, Liping Chen, Xuetong Li, Yizhi Zhang, Ruiyao Shi, Jiangbo Li*. Hyperspectral transmittance imaging detection of early decayed oranges caused by Penicillium digitatum using NFINDR-JMSAM algorithm with spectral feature separating. Food Chemistry, 2025, 463, 141535.
6.Letian Cai, Yizhi Zhang, Zhihua Diao, Junyi Zhang, Ruiyao Shi, Xuetong Li, Jiangbo Li*. Detection of early decayed oranges by using hyperspectral transmittance imaging and visual coding techniques coupled with an improved deep learning model. Postharvest Biology and Technology, 2024, 217, 113095.
7.Sheng Li, Qingyan Wang, Xuhai Yang, Qian Zhang, Ruiyao Shi, Jiangbo Li*. Online detection of lycopene content in the two cultivars of tomatoes by multi-point full transmission Vis-NIR spectroscopy. Postharvest Biology and Technology, 2024, 211, 112813.
8.Zhonglei Cai, Chanjun Sun, Hailiang Zhang, Yizhi Zhang, Jiangbo Li*. Developing universal classification models for the detection of early decayed citrus by structured-illumination reflectance imaging coupling with deep learning methods. Postharvest Biology and Technology, 2024, 210, 112788.
9.Jiangbo Li, Yuzhen Lu, Renfu Lu*. Identification of early decayed oranges using structured-illumination reflectance imaging coupled with fast demodulation and improved image processing algorithms. Postharvest Biology and Technology, 2024, 207, 112627.
10.Mengwen Mei#, Jiangbo Li#*. An overview on optical non-destructive detection of bruises in fruit: technology, method, application, challenge and trend. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 213, 108195.
11.Jiangbo Li, Yuzhen Lu, Renfu Lu*. Detection of early decay in navel oranges by structured-illumination reflectance imaging combined with image enhancement and segmentation. Postharvest Biology and Technology, 2023, 196, 112162.
专著：
李江波, 张保华, 樊书祥, 郭志明, 著. 图谱分析技术在农产品质量和安全评估中的应用. 武汉大学出版社. 出版时间: 2021年. ISBN: 978-7-307-21780-5.

获奖情况

1.河南省科学技术进步三等奖（2020年排名第3/7）
成果名称：农业智能装备中的图-谱传感信息获取关键技术及控制
获奖时间：2020年1月；证书编号：2019-J-157-R03/07；颁奖部门：河南省人民政府

发明专利

1.李江波, 陈立平, 李学通, 石瑞瑶, 张译之. 类球形果蔬分拣码垛系统. 专利号: ZL202411876457.9. 授权日期: 2025.03.04
2.李江波, 石瑞瑶, 张译之, 李学通, 刘万通. 番茄自动分拣包装机器人系统. 专利号: ZL202411876459.8. 授权日期: 2025.01.27
3.李江波, 黄文倩, 谭钦, 徐璐. 用于全透射光在农产品中探测距离的测量系统. 专利号: ZL201711474459.5. 授权日期: 2023.10.20
4.李江波, 王庆艳, 黄文倩, 徐璐, 谭钦. 用于漫反射光在农产品中辐射深度的测量系统. 专利号: ZL201711484091.0. 授权日期: 2023.10.20
5.李江波, 王庆艳, 黄文倩, 樊书祥. 一种便携式种子质量光谱检测系统及方法. 专利号: ZL202110295053.0. 授权日期: 2023.05.12
6.李江波, 黄文倩, 张驰. 用于水果内部质量检测的分级系统及方法. 专利号: ZL201911348840.6. 授权日期: 2021.01.22
7.李江波, 张驰, 黄文倩. 托盘式水果重量检测分级系统. 专利号: ZL201911348878.3. 授权日期: 2 020.11.27
8.李江波, 黄文倩, 谭钦. 西瓜自动称重和内部质量检测托盘式传输分级装置. 专利号: ZL201810910290.1. 授权日期: 2020.08.28
9.李江波, 黄文倩. 一种环形条纹打光成像的柑橘早期腐果识别系统及方法. 专利号: ZL201910044 898.5. 授权日期: 2020.08.11
10.李江波, 黄文倩, 谭钦, 何鑫. 一种大尺寸水果自动称重和内部质量检测托盘式分级装置. 专利号: ZL201810908865.6. 授权日期: 2020.05.22
11.李江波,谭钦, 黄文倩. 一种转盘式水果质量分级分选装置. 专利号: ZL201910044320.X. 授权日期: 2020.06.30
12.李江波, 黄文倩, 田喜, 王庆艳, 竹永伟, 张驰, 刘生根. 早期水果腐败果在线检测系统及方法. 专利号: ZL201610645051.9. 授权日期: 2018.09.11
13.李江波, 黄文倩, 田喜, 张驰, 王庆艳. 一种由青霉感染引起腐烂的柑橘图像检测方法. 专利号: ZL201510714053.4. 授权日期: 2017.12.26

人生格言

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