姓名：曹云康
职称：助理教授
邮箱：caoyunkang0207@gmail.com
通信地址：湖南大学桃子湖机器人学院c1-310
个人主页：https://caoyunkang.github.io/
谷歌学术：https://scholar.google.com/citations?user=aLJ8_G4AAAAJ&hl=zh-CN
一、基本情况
曹云康，男，湖南大学机器人学院助理教授，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心（王耀南院士、张辉教授团队）骨干成员。主要从事智能机器人视觉检测与工业具身智能等方向的研究，聚焦复杂工业场景中的感知、检测与决策技术。作为核心骨干成员，深度参与国家重点研发计划项目与多项企业关键技术攻关任务，积累了丰富的工程实践经验。在学术研究方面，已在IEEE汇刊、CVPR、ECCV等计算机视觉与自动化领域国际顶级会议和期刊发表论文20余篇，其中第一作者论文10篇，谷歌学术引用超过700次，H指数为12。研究成果获得国家发明专利授权5项，相关技术已成功应用于高端装备制造中的质量检测环节。科研服务方面，长期担任CVPR、ECCV、NeurIPS、ICLR、TNNLS、TII等二十余国际顶级会议与期刊的审稿人，并多次组织CVPR、IJCAI等顶会的专题研讨（Workshop），曾任IEEE CSCWD 2025会议的特邀专题主席（Special Session Chair）。在开源与产业影响方面，主导开发的多个视觉检测算法工具包在GitHub累计获得超过1700颗星标，成为工业检测领域的重要技术参考。近年来，在工业质检大模型方向取得突破性进展，相关成果获IEEE CSCWD 2025最佳学生论文奖、CVPR VAND挑战赛全球亚军，为“数据—模型—应用”的闭环体系构建提供了关键理论与工程支撑，积极推动前沿成果向产业落地转化。
二、学习与工作经历
2025.05-至今，湖南大学，机器人学院，助理教授
2020.09-2025.06，华中科技大学，博士，机械工程，导师:沈卫明教授
2023.10-2024.10，米兰理工大学，访问博士，计算机科学，导师:GiacomoBoracchi
2016.0-2020.06，华中科技大学，学士，机械设计制造及其自动化
三、主要研究方向
①工业视觉异常检测，工业视觉检测
②工业具身智能决策系统
③开放环境下的机器人感知
本课题组与湖南大学人工智能与机器人学院、华中科技大学机械科学与工程学院、福耀科技大学的其他导师团队，以及腾讯优图、宁德时代、视比特算法团队建立了紧密的合作关系，能够为成员提供共同学习讨论、科研交流及企业合作的多元化机会。在国际合作方面，课题组与密歇根大学安娜堡分校、多伦多大学、洛桑联邦理工学院、米兰理工大学等国外知名高校保持着良好的合作交流关系，可为优秀学生提供深造推荐机会。本课题组目前正在招收硕士研究生、研究助理和访问学生，同时欢迎有志向的本科生提前参与科研工作，欢迎邮件联系探讨合作可能：caoyunkang0207@gmail.com
四、代表性论文
1.Y. Cao, X. Xu, Y. Cheng, C. Sun, Z. Du, L. Gao, W. Shen*. Personalizing Vision-Language Models with Hybrid Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection.IEEE Transactions on Cybernetics.(中科院一区Top，影响因子: 9.4，CVPR VAND挑战赛全球亚军) [代码：https://github.com/caoyunkang/Segment-Any-Anomaly]
2.Y. Cao, H. Yao, W. Luo, W. Shen*. VarAD: Lightweight High-Resolution Image Anomaly Detection via Visual Autoregressive Modeling.IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024. (中科院一区Top，影响因子: 11.7)
3.Y. Cao, J. Zhang, L. Frittoli, Y. Cheng, W. Shen*, G. Boracchi. AdaCLIP: Adapting CLIP with Hybrid Learn able Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection.European Conference on Computer Vision, 2024. (计算机视觉顶会) [代码：https://github.com/caoyunkang/AdaCLIP]
4.Y. Cao, X. Xu, W. Shen*. Complementary pseudo multimodal feature for point cloud anomaly detection. Pattern Recognition, 2024. (中科院一区Top，影响因子: 7.5) [代码：https://github.com/caoyunkang/CPMF]
5.Y. Cao, X. Xu, C. Sun, L. Gao, W. Shen*. BiaS: Incorporating Biased Knowledge to Boost Unsupervised Image Anomaly Localization. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2024. (中科院一区Top，影响因子: 8.6)
6.Y. Cao, X. Xu, Z. Liu, W. Shen*. Collaborative discrepancy optimization for reliable image anomaly localization. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023. (中科院一区Top，影响因子: 11.7) [代码：https://github.com/caoyunkang/CDO]
7.Y. Cao,Y. Zhang, W. Shen*. High-Resolution Image Anomaly Detection via Spatiotemporal Consistency Incorporated Knowledge Distillation. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, 2023. (会议论文)
8.Y. Cao, Q. Wan, W. Shen*, L. Gao. Informative knowledge distillation for image anomaly segmentation. Knowledge-Based Systems, 2022. (中科院一区Top，影响因子: 7.2) [代码：https://github.com/caoyunkang/IKD]
9.Y. Cao, Y. Song, X. Xu, S. Li, Y. Yu, Y. Zhang, W. Shen*. Semi-supervised knowledge distillation for tiny defect detection. IEEE International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, 2022. (会议论文)
10.W. Luo#,Y. Cao#, H. Yao#, X. Zhang, J. Lou, Y. Cheng, W. Shen, W. Yu*. Exploring Intrinsic Normal Prototypes within a Single Image for Universal Anomaly Detection. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (共同一作,计算机视觉顶会)
11.H. Sun,Y. Cao, D. Hao, O. Fink*. Anomaly Anything: Promptable Unseen Visual Anomaly Generation. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (计算机视觉顶会)
12.X. Xu,Y. Cao, H. Zhang, N. Sang, X. Huang, and W. Shen*. Customizing Visual-Language Foundation Models for Multi-Modal Anomaly Detection and Reasoning. IEEE International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, 2025. (会议论文，最佳学生论文) [代码：https://github.com/caoyunkang/GPT4V-for-Generic-Anomaly-Detection] [报道：https://mp.weixin.qq.com/s/2ABnyYBs1b0DRpyN-ocRIg]
13.H. Yao,Y. Cao,W. Luo, W. Zhang, W. Yu*, W. Shen. Prior Normality Prompt Transformer for Multi-class Industrial Image Anomaly Detection. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024. (中科院一区Top，影响因子: 11.7)
14.Y. Jiang,Y. Cao, W. Shen*. Prototypical Learning Guided Context-Aware Segmentation Network for Few Shot Anomaly Detection. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024. (中科院一区Top，影响因子: 10.2)
15.Y. Zhang,Y. Cao, X. Xu, W. Shen*. LogiCode: an LLM-Driven Framework for Logical Anomaly Detection. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2024. (中科院二区，影响因子: 5.9) [代码：https://github.com/22strongestme/LOCO-Annotations]
16.Y. Chen,Y. Cao, D. Wang, W. Shen*, W. Li. Boosting Global-Local Feature Matching via Anomaly Synthesis for Multi-Class Point Cloud Anomaly Detection. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. (中科院二区，影响因子: 5.9)
五、发明专利
1.沈卫明，曹云康，宋亚楠.一种基于知识蒸馏的无监督工业图像异常检测方法及系统.发明专利：ZL 2021 1 1555291.7
2.沈卫明，程育奇，曹云康.一种考虑提示学习的零样本点云异常检测方法及系统.发明专利：ZL 2024 1 0359413.2
3.沈卫明，程育奇，曹云康.一种点云数据局部异常生成方法及系统.发明专利：ZL 2024 1 0633098.8
4.沈卫明，程育奇，曹云康.一种考虑多层级特征的多类别点云异常检测方法及系统.发明专利：ZL 2024 1 0622146.3
5.沈卫明，余裕浩，曹云康，宋亚楠，李舒雅.一种汽车安全气囊罩盖的多角度缺陷检测装置.实用新型：ZL 2022 2 0418254.5
六、科研获奖经历
1.博士生国家奖学金2024年11月
2.中国国际大学生创新竞赛，湖北省银奖2024年08月
3.CVPR视觉异常与新颖性检测挑战赛，全球亚军[论https://arxiv.org/abs/2306.09067] [代码：https://github.com/caoyunkang/Segment-Any-Anomaly]2022年06月
4.中国研究生数学建模大赛，数模之星提名(约2万支参赛队伍中前12名)2022年05月
5.本科生国家奖学金2017年09月&2019年09月
七、受邀报告与研讨会组织
受邀报告
1.洛桑联邦理工大学（EPFL）,面向应用的工业视觉检测. 2024年07月
2.国防科技大学,视觉异常检测综述——回顾、应用、未来. 2023年11月
研讨会组织
1.CVPR,视觉异常与新颖性检测3.0;https://sites.google.com/view/vand30cvpr2025/home
2.IEEE CASE,智能制造中的工业大模型及其应用;https://2024.ieeecase.org/special-sessions/
3.IJCAI,基于大模型的异常检测;https://adfmw.github.io/ijcai24/index.html
4.CSIG,“东湖论坛”前沿论文分享会（第2期）CVPR2025预会议“工业视觉”专场.https://mp.weixin.qq.com/s/opOMTAN2s7kLVwVaNfwAfg
