陈耀晖，男，1993年生，工学博士，副研究员，硕士生导师。2020年毕业于澳大利亚莫纳大学机器人中心，并加入华中农业大学工学院。在研究上，主要围绕机器人技术开展研究，并尤其关注智慧园艺技术与装备体系的构建，在相关的研究上与莫纳什大学、清华大学、南方科技大学、华南农业大学以及武汉理工大学一直保持密切合作。长期担任 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)、International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)、Computers and Electronics in Agriculture、IEEE Robotics and Automation Letters 等国际主流期刊与会议审稿人。

      课题组主要结合机器视觉、自动控制、深度/强化学习、柔性机器人等技术，突破园艺行业的痛点问题，减少作业人力与成本，探索水果品质提高潜力，并尽可能挖掘产业利润空间。目前研究主要围绕水果生产采前、采收与采后这三个关键作业时间点开展，具体方向包括：

采前

1. 果园病虫害监控与预警智能系统：果园病虫害会严重降低水果品质，严重时甚至会危害整片果园，因此对病虫害的防治与及时预警非常重要。本课题组重点围绕虫情与病害监测设备展开研究，实现对虫情和病害的高效识别与预警。

2. 果园多维度、多尺度、多源重建：果树的树冠、树叶、果实状态对于最后的果实品质有着直接的影响，本课题组利用无人载具平台搭载多种传感器，获取果园多源信息，并探索高效率果园重建的策略。

采收
3. 采收期智能决策：水果采收时的成熟度会显著影响其采后的风味特征与耐贮性，本课题组从气候、时间、水果的外观特征、气味等多模态信息出发，研究水果原位无损成熟度预测方法，实现水果采收期的智能决策。

4. 产量与品质估算自动化方案：在采收前对果园内水果的产量和品质进行合理估算，有利于更准确的销售定价与采摘、运输等作业安排。本研究拟采用无人载具搭载多种传感手段，同时搭配智能算法，对果园中的水果进行高效检测和计数。

采后 

5. 水果品质无损检测: 水果品质是影响销售价格和销量的核心因素，本课题组将园艺学、机电设计方法与智能算法结合，构建水果品质无损检测新技术，并同时开发一系列无损检测的新设备。

6. 商品化生产线智能化改造：使用商品化生产线对水果进行清洗、打蜡和检测可以大幅度节省人力和提高生产效率。本课题组基于机电设计与人工智能，并结合柔性机器人技术，在无损的前提下进一步提高生产线的自动化与智能化程度。

欢迎机械、机电、农业工程、计算机等方向的同学报考研究生