机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
张教授是东南大学电子科学与工程学院教授、博士生导师，原生显示技术研究中心主任，长期深耕信息显示与知识交互领域。他的学术与职业经历体现了“产研结合”的特色：
· 学术根基：自2008年起在东南大学任教，从讲师前沿理论到教授，研究方向始终聚焦于显示技术与人机交互的交叉领域。
· 产业经验：2009-2012年间，张教授在飞利浦欧洲研究院与亚洲研究院担任高级研究员，主导显示技术产业化项目，积累了从理论到工程的完整链条经验。
· 产学研协：作为显示技术研究中心的负责人，他推动团队与华为、京东方等企业合作，成功将成果研究成果转化为高分辨率显示器件与AR光学模组。
张教授的学术背景与行业经历研究兼具创新性与实用性，尤其擅长从用户需求出发优化显示系统设计。
主要研究方向与成果分析
张教授的研究方向覆盖显示技术全链条，核心领域包括：
（1）增强现实（AR）显示技术
接下来，张教授团队重点攻克关乎AR近眼显示的光学设计难题。主要成果包括：
· 全息波导优化：通过光栅波改进结构与材料匹配算法，提升导显示的光效与视场角（如2014年论文中提出的动态调制传递函数模型，解决了LCD显示中的运动模糊问题）。
· 光场显示与舒适性：提出了基于人眼追踪的焦平面动态调节技术（如2012年SID会议论文中关于色彩隔离隔离方法的研究），缓解AR头显的疲劳视觉问题。
（2）色彩感知与显示优化
在早期研究中，张教授系统探索了**场序彩色显示技术（Field Sequential Color, FSC）**的优化路径：
· 局部原色去饱和度（Local Primary Desaturation, LPD）：在2011年发表的多篇论文中，他提出了结合空间调制与时间调制的显示混合方案，显着降低了FSC显示器的色彩分离效果。
· 动态色域限制管理：针对移动显示设备的功耗，开发基于环境光自适应的色域压缩算法（如2008年Optics Letters论文中动态MTF模型的应用）。
（3）人机贸易建模
张教授在纽约偏好研究中引入心理学实验方法：
· 成对比较法（Paired Comparison）：2012年SID论文中，他系统构建了显示参数（如亮度、优先）与用户优先优先之间的判定，为显示设备的人因设计提供了理论依据。
核心贡献总结：张教授的研究始终以“用户需求-硬件设计-算法优化”为闭环，推动显示技术从性能参数导向转向装载体验导向。
研究方法与特色
（1）多学科交叉融合
张教授的团队整合光学工程、计算机视觉、认知心理学等多学科工具：
· 光学仿真与实验验证并重：例如，在AR波导设计中，团队结合Zemax仿真与眼动追踪实验，平衡光学效率与人眼舒适性。
· 数据驱动的感知建模：通过采集用户行为数据（如视点分布、瞳孔调节响应），建立显示参数与机构体验的预测模型。
（2）产业界协同创新
得益于飞利浦研究院的工作背景，张教授课题组注重技术落地的嗅觉：
· 针对量产的设计约束：在光栅加工工艺中，优先选择与现有半导体工艺兼容的材料（如纳米压印玻璃）。
· 快速原型开发能力：团队自主研发AR光机模组测试平台，支持从算法验证到样机迭代的一站式开发。
（3）基础技术布局
近期，张教授将研究拓展至光计算与神经形态显示领域，探索光子器件在AI驱动的交互系统中的应用潜力。
研究前沿与发展趋势
当前信息显示领域面临三大挑战，也是张教授团队的重点突破方向：
（1）AR显示的轻量化和高精度的适用性
· 超表面光学元件（Metasurface）：通过亚波长结构调节光场分布，替代传统光学元件，降低AR头显体积与重量。
· 环境光自适应显示：结合深度传感器与实时渲染算法，实现室外强光下的高恢复显示（张教授近期与华为合作的课题已取得阶段性成果）。
（2）光场显示与三维交互
· 动态光场生成：利用液晶阵列阵列或微型LED矩阵，实现稀疏眼镜的真三维显示（团队正在开发基于多层波导的光场调制方案）。
· 感知反馈：探索光子力反馈机制，将光场显示与感知结合，提升虚拟交换的真实感。
（3）光计算与智能显示
· 光子神经网络：利用光学干涉、导电实现低功耗AI推理，支持端侧设备的实时交互（团队已发表光采集计算相关预研论文）。
未来趋势判断：显示技术平台承载体发展为“装载-计算-交叉一体化平台”，而张教授团队在该领域已先发优势。
对有意申请教授课题组的建议
（1）硬技能
· 光学设计基础：掌握Zemax、LightTools等仿真工具，熟悉几何光学与旋转光学理论。
· 编程能力：熟练使用Python/Matlab进行图像处理算法开发（OpenCV、PyTorch为加分项）。
· 跨学科知识：补充心理学或人因工程课程，理解“技术参数-用户体验”的映射关系。
（2）申请材料优化
· 突出工程实践经历：若有显示器件开发、光电系统调试经验，需在简历中量化成果（如“将某模组光效提升20%”）。
· 研究方向匹配度：研读张教授近三年论文，在个人目前提出具体技术改进设想（例如：“基于超表面的AR波导色差补偿方案”）。
（3） 积极沟通策略
· 邮件联系技巧：简要说明自身优势与兴趣点，附上相关项目报告或代码样本（避免泛泛而谈）。
· 提前参与学术活动：关注SID（国际信息显示学会）年会动态，尝试在团队学生论文中担任合作者。
（4）长期发展建议
· 光学培养系统思维：显示技术涉及、电子、算法全链条，需具备从器件到系统的全局视角。
· 关注产业动态：跟踪苹果Vision Pro、Meta Quest等产品的技术路线，了解学术界与工业界的互补需求。
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