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團隊負責人吳頔，校聘（應用型）教授，碩士生導師。入選上海市青年科技英才揚帆計劃、江蘇省高層次人才（“333工程”）第三層次培養對象以及南通市“江海英才”市級引進專項（產業類）資助對象。先后主持10余項國家/省部級及企業委托開發項目，累計科研經費近600萬元，榮獲2024年第二屆全國博士后創新創業總決賽銅獎（全國優秀博士后）。累計發表激光制造領域的高水平期刊50余篇，申請授權發明專利10余項。

上海工程技術大學材料科學與工程學院吳頔科研團隊依托上海市III類高峰學科平臺，長期聚焦先進焊接過程原位監測與智能控制方向開展系統性創新研究。科研團隊與上市龍頭企業聯合攻關2024年上海市大零號灣關鍵技術“揭榜掛帥”項目《基于多源傳感的激光焊接過程監測與管控系統》（總經費450萬），成功自主研發了一套完整的國產化“焊接-監測-管控”一體化激光智能加工裝備。

其核心技術創新在于將焊接執行模塊與智能監測、動態管控模塊深度集成，搭配自主知識產權的“工藝機理+AI賦能”的激光焊接智能診斷系統。主要由多光譜傳感、主動視覺和光學相干斷層掃描OCT三種光學傳感技術構成，通過集成工藝機理、全過程監測、AI學習模型和中央監控四個關鍵步驟，形成 “加工即監測、監測即管控” 的閉環技術體系，解決傳統激光裝備“重加工、輕診斷、難管控”的行業痛點。

開發了基于多光譜和視覺多模態傳感的表面缺陷快速檢測系統，通過250kHz的高速采集能力，實時反饋激光過程等離子體、反射光和熔池輻射三種信號細微波動，并結合視覺傳感表面熔池小孔的振蕩行為，在時空維度上精細反映缺陷形成過程，并結合獨特AI算法，提升表面缺陷的檢測精度。

研制了基于高精度OCT技術的熔深實時監測系統，實現整個焊接全過程的焊前-焊中-焊后測量，檢測精度達20um，處理時間低于15ms，匙孔深度檢測范圍達12mm。通過結合OCT數據處理算法和機器學習模型，能夠準確預測熔深和虛焊缺陷，精度誤差≤0.1mm。

形成了超過1000多種不同焊接場景（激光光源+金屬材料）的工藝知識數據庫，開發了基于數據-機理融合驅動的激光焊接工藝高效優化及質量管控平臺，從而減少純靠人工經驗和高昂工藝試錯成本，最終獲得零缺陷焊縫目標。

項目自主研發的國產化“焊接-監測-管控”一體化激光智能加工裝備，成功應用于新能源汽車、動力電池以及3C電子等精密制造領域，實現生產效率提升50%以上、加工成本降低30%以上，預計新增產值超5000萬元。截止目前，團隊6項發明專利軟著（1項轉化）及20余篇高水平論文，為裝備核心技術創新與產業化落地提供了堅實的技術支撐。