福州大学副教授，福建省高层次人才C类。西安交通大学仪器科与技术博士，师从机械工程、仪器科学与技术领域，中国工程院院士，蒋庄德教授。主持国家级和省部级项目10余项，发表SCI期刊论文30篇左右，中科院1区6篇,中科院2区4篇， JCR 1区11篇；具有全面的理工多学科背景（机械工程、仪器科学与技术、材料科学与工程、化学和计算机科学与技术等），致力于计算机技术（人工智能）与仪器、无人机、机器人和制造设备的结合，相关技术研发、教育和产业化。欢迎相关人士和同学（本科生和研究生）与我合作，开展人工智能相关设备及算法的研发。

研究方向

仪器与传感器、人工智能与计算机控制系统

工作经历

2013.07-至今, 福州大学, 机电系, 副教授

2015.10-2016.10, 美国波士顿大学（BU）, 光电子中心, 访问学者

2013.06-2013.09, 香港城市大学（CityU）, 访问学者

2012.03-2014.04, 中科院海西研究院（CAS）, 化学, 博士后

2010.07-2013.06, 福州大学, 仪器科学与技术、机械工程，讲师

教育背景

2005.03-2010.06, 西安交通大学（XJTU）, 仪器科学与技术, 博士

2002.09-2005.03, 西安交通大学（XJTU）, 材料科学与工程, 硕士

1998.09-2002.06, 兰州理工大学（LUT）, 材料科学与工程, 计算机科学与技术（辅修）, 学士

社会兼职

2026.03-至今，拟加入93学社

2013.01-2023.12, 中国民盟盟员

2017.05-2025.05, 自然科学基金项目通信评审专家（材料和计算机）

2024.11-至今，中国自动化学会智能传感器与检测技术专业委员会会员

邀请报告：

2023年, 高温共烧陶瓷（HTCC）封装与系统集成, 第七届陶瓷封装产业论坛, 苏州

2019年, 压缩感知原子力显微镜高速成像, 粤港澳青年学者论坛, 西安

获奖和荣誉：

2022年, 福建省高层次人才C类

2017-2024年, 福州大学优秀硕士学位论文指导教师

2016年, 中国计量测试学会科技进步二等奖

2014年, 福建省教育厅“高校杰出青年科研人才培育计划”

2009年, 西安交通大学“优秀博士毕业生”

2007年, “沈阳机床”企业奖学金

2000年, 全国大学生数学建模竞赛省“二等奖”

科研项目

[1] 福建省自然科学基金“基于稀疏麦克风阵列和压缩感知的高分辨声源成像” (2023J01389)

[2] 福建省自然科学基金“基于压缩感知的AFM图像重构技术研究”（2019J01632）

[3] 晋江市福大科教园区发展中心科研项目“基于压缩感知的超分辨率图像重构技术研究”（2019-JJFDKY-61）

[4] 国家自然科学基金（青年）“基于纳米金柱阵列结构的原子力显微镜探针针尖形貌盲重构”（51205063）

[5] 中国博士后基金特别资助“结型SBN纳米线紫外光探测器光电性能研究” (2013T60643)

[6] 中国博士后基金面上资助“一维单根SBN纳米线紫外光探测器光电性能研究”（2012M521281）

[7] 福建省教育厅“原子力显微镜探针针尖表征与重构”（JA14032）

[8] 福建省教育厅“纳米结构的制备及AFM测量不确定度研究”(JA11031)

[9] 福州大学科研启动“纳米结构制备及应用” (XRC-1023)

教改项目

[1] 福州大学教改项目“《计算机控制系统在机械工程领域的深度应用——《计算机控制系统》课程教学改革与实践》”（2021）

[2] 福州大学教改项目“基于精密传感器的智能测控系统《精密测试计量技术与仪器》课程教学改革 与实践”（2023）

本科竞赛与SRTP

[1] 基于压缩感知的原子力显微镜超分辨率成像技术研究（2021, 2018级本科生, 国家级）

[2] 基于压缩感知的超分辨率重构技术研究 （2019, 2016级本科生, 省级）

[3] 基于深度学习的无人机小目标检测与轻量化模型研究 (2024, 2021级本科生, 省级)

论文列表（按领域）

仪器与成像:

[1] Guoqiang Han* and Bo Lin. Optimal Sampling and Reconstruction of undersampled Atomic Force Microscopy (AFM) Image using Compressed Sensing (CS) [J]. Ultramicroscopy, 2018, 198:85-94. (中科院1区)

[2] Guoqiang Han*, Luyao Lv, Yixiang Niu. Super-resolution AFM imaging based on compressive sensing [J]. Applied Surface Science, 2020, 508:145231. (中科院1区)

[3] Guoqiang Han*, Yixiang Niu, Yu Zou, Bo Lin. Reconstruction of undersampled atomic force microscope images using block-based compressive sensing [J]. Applied Surface Science, 2019, 448: 797–807. (中科院1区)

[4] Yixiang Niu and Guoqiang Han*. Fast AFM imaging based on compressive sensing using underspamled [5] raster scan [J]. IEEE transactions on instrumentation and measurement, 2021, 70: 4500909. (中科院2区)

[5] Zeng, Yongheng, Chen, Yongjian, Wu, Teng, & Han, Guoqiang. Adaptive Compressive Sensing Imaging in AFM Based on Target Block Detection [J]. Microscopy Research and Technique, 2025, 88: 3282–3309. (中科院2区)

[6] Yuchuan Zhang, Yongjian Chen, Teng Wu, Guoqiang Han*. Adaptive block imaging based on compressive sensing in AFM [J]. Microscopy Research and Technique, 2024:87:2555-2579. (中科院1区)

[7] Guoqiang Han, Yongjian Chen, Teng Wu, Huaidong Li and Jian Luo*. Adaptive AFM imaging based on object detection using compressive sensing [J]. Micron, 2022, 154:1-12.

[8] Teng Wu, Luyao Lv, Yu Zou, Guoqiang Han*. Image reconstruction of TGZ3 grating by eliminating tip-sample convolution effect in AFM [J]. Micro & nano letters. 2021, 15(15):1167-1172.

[9] Guoqiang Han, Teng Wu, Luyao Lv, Huaidong Li, Hong Lin, Chenyu Lin and Jian Luo*. Super-resolution AFM imaging based on enhanced convolutional neural network [J]. Nano, 2021, 16(12):1-20.

[10] Guoqiang Han*, Bo Lin and Yuqin Chen. Reconstruction of atomic force microscopy image using compressed sensing [J]. Micron, 2017, 105:1-10.

[11] Guoqiang Han, Shuguang Cao, Xiumei Wang, Bo Lin, Yuqin Chen. Blind evaluation of AFM tip shape by using optical glass surface with irregular nanostructures as a tip characterize [J]. Micro & nano letters, 2017(1):1-4.

[12] Guoqiang Han*, Yuqin Chen, Bingwei He. Biaxially oriented polypropylene film for AFM tip characterization [J] Nano, 2014,9(3): 1450029-1450034.

[13] Zhiying Ren, Chenghui Gao, Guoqiang Han, Shen Ding, and Jianxing Lin. DT-CWT Robust Filtering Algorithm for the Extraction of Reference and Waviness from 3-D Nano Scalar Surfaces [J]. Measurement Science Review, 2014, 14(2): 87–93.

[14] Yuqin Chen, Guoqiang Han*, Bingwei He. Atomic force microscopy tip characterizer based on the fabrication of nanorod array structures [J]. Micro & Nano Letters, 2013, 12(8):861-864.

[15] Guoqiang Han*, Yuqin Chen, Bingwei He. Blind reconstruction of atomic force microscopy tip morphology by using porous anodic alumina membrane [J]. Micro & Nano Letters, 2012,7:1282-1284.

[16] Guoqiang Han*, Zhuangde Jiang*, Weixuan Jing, Philip D.Prewett and Kyle Jiang. Estimation of AFM tip shape and status in linewidth and profile measurement [J]. Journal of nanoscience and nanotechnology, 2011,11:11041-11044.

传感器:

[17] Guoqiang Han, Shuguang Cao, Qian Yang, Wenyu Yang, Huipeng Chen*, et al., High performance all-solution processed flexible photodetector arrays based on ultrashort channel amorphous oxide semiconductors transistor [J]. ACS Applied Materials & Interfaces, 2018, 47(10) :40631-40640. (中科院1区)

[18] Guoqiang Han, Jun Zhang, Huipeng Chen et al. surface infused interpenetrating network as gate dielectric for high Performance thin film transistor [J]. Macromolecular Materials and Engineering, 2017(1):1-9. (中科院2区)

[19] Guoqiang Han, Xiumei Wang, Huipeng Chen*. Interface engineering with double-network dielectric structure for flexible Organic Thin Film Transistors [J]. Organic Electronics, 2018, 52:213-221. (JCR 1区)

[20] Jianjun Gao, Jian Luo, Haibin Geng, Jianhua Zhong, Guoqiang Han, Kai Cui, Zhilong Zhao, and Lin Liu. Coral-Flake Co Particles Electrodeposited into the Porous NiAl Matrix [J]. Materials Chemistry and Physics, 2020, 244: 122594.

[21] Guoqiang Han*, Shuguang Cao, Bo Lin. UV photocatalytic activity for water decomposition of SrxBa1-xNb2O6 (SBN) nano-crystals with different components and morphologies [J]. Journal of Chemistry, 2017(1):1-6.

[22] Guoqiang Han*, Zhuangde Jiang, Weixuan Jing. Jianzhong Gao, Philip D.Prewett and Kyle Jiang. Characterization of sidewall roughness for silicon microstructures in micro-actuator [J]. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2010, 3-4(33):985-990.

医学:

[23] Fengqing Liu, Huaidong Li, Teng Wu, Hong Lin, Chenyu Lin, Guoqiang Han*. Automatic classification of arrhythmias using multi-branch convolutional neural networks based on channel-based attention and bidirectional LSTM [J]. ISA Transactions, 2023, 138:397-407. (中科院1区)

[24] Guoqiang Han*, Bo Lin, Zhijun Xu. Electrocardiogram signal denoising based on empirical mode decomposition technique: an overview [J]. Journal of Instrumentation, 2017(1)1-19.

[25] Guoqiang Han* and Zhijun Xu. Electrocardiogram signal denoising based on improved wavelet thresholding [J]. Review of Scientific Instruments, 87, 084303 (2016).

人工智能、无人机与机器人:

[26] Penghui Fan, Jiangyan Wang, Yuchuan Zhang, Mingzheng Liu, Yongjian Chen, Guoqiang Han* A lightweight smallobject detection algorithm for drone images with optimized feature fusion and knowledge distillation [J] The Journal of Supercomputing, 2026,82:1-23.

[27] Guoqiang Han*, Penghui Fan, Yuchuan Zhang, Yongjian Chen, . Small object detection in drone images based on extended feature layer and attention detection head. Manuscript.

[28] Guoqiang Han*,Longkang Dai and Yuchuan Zhang. Lithium-ion battery remaining useful life prediction based on hybrid model TCNA-BiGRU. Manuscript.

[29] 颜培清, 何炳蔚, 雷阿唐, 张立伟, 韩国强.基于深度信息的多目标抓取规划方法研究[J]. 电子测量与仪器学报. 2016,30(9):1342-1350.

专利

[1] 韩国强, 陈玉琴, 何炳蔚. 纳米镍棒阵列原子力显微镜针尖表征样品及其制造方法（发明专利，已授权）

[2] 韩国强, 吕路遥, 许海山, 牛弋翔. 一种原子力显微镜超分辨率图像重构的方法及系统（发明专利，已授权）

[3] 韩国强, 刘兴, 范鹏辉.自适应空间网格细化与稀疏重构相结合的多声源定位方法 (已申请)

[4] 韩国强, 田腾翔, 杨瑞, 陈永建, 刘峰清. 基于分块压缩感知的自适应原子力显微镜 AFM 成像方法 (发明专利, 已授权)

[5] 韩国强，戴隆康. 基于TCNA-BiGRU的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 (已申请)

学科与专业：

硕士生导师所在专业：机械工程、仪器科学与技术（精密仪器与机械）、车辆工程和工程管理。

教学：

《计算机控制系统》（本科生）、《工业物联网及应用》（本科生）、《现代控制理论》（研究生）、《无损检测技术》（本科生）、《微机电系统》（研究生）

近年所指导的学生状况：

指导研究生多次获国家奖学金。

指导研究生多次获优秀硕士学位论文。

指导的学生基本都在大厂工作。（大疆、深圳联发科、杭州大华、星网锐捷、福建奔驰、天马微电子、TCL、中国移动等。）

指导研究生跨专业读博（中科院、中国科技大学、华东理工大学、福大电子系等）。欢迎对事业有追求，喜欢计算机技术及人工智能的同学加入我的课题组。