本项目包括三大核心技术：1、强制冷凝 VOCs 废气处理设备，创造性地将强制换热技术改造后应用于 VOCs 强制冷凝处理工艺中，针对高浓度有机废气，回收经冷凝的 VOCs 物质，同时回收废气中的温度生产热水。设备内表面均采用实验室自行研发的特殊拒油涂层处理，以防止有机物质对冷凝器的污染，提高冷凝装置稳定运行效率并降低设备维护成本。  2、开发的光催化氧化剂和附着技术克服纳米光催化剂易团聚、易流失的弊端，开发出新型快速的光催化剂负载技术，能够大大推进光催化剂在废水、废气中的实际应用，负载材料廉价易得，加工方便，寿命长，具有巨大的比表面积，能够在吸附VOCs物质的同时，直接发生光催化反应，将VOCs物质完全矿化。 3、开发的高效苯吸收液及分层技术采用特殊吸收液配方制备能够分层的高效苯吸收液，能够有效地吸收废气中的苯、甲苯、二甲苯等有毒有害物质，净化VOCs废气。吸收的VOCs物质能够静置分层，从而能够更快速地富集，方便下一步的回收分离，吸收液可以重复使用。 三大技术可以互相结合为工艺组合，在高浓度有机废气的净化与有价值物质的回收、油烟净化、企业VOCs治理等方面具有广阔地应用前景。已成功解决了河北省三家企业的VOCs处理与排放问题。 项目特色：自2005年企业进行VOCs产生全过程分析，积累了大量第一手资料， 2013年于宏兵承担了环保部大气污染治理应急项目VOCs污染控制欲核算方法研究项目，对工业企业VOCs排放特征、排放量核算技术方法和VOCs处理技术绩效进行评估，建立了天津的VOCs污染控制体系。在VOCs污染前端预防、后端治理技术研究中积累了丰富的经验。南开大学清洁生产研究中心以南开大学科研平台为依托，自身拥有XRD、同步热重分析仪、便携式气相色谱仪、液相色谱仪等大中型仪器共计25台，价值合计300余万元，拥有非常雄厚的技术力量支撑科研工作。 市场应用前景：VOCs治理工况复杂、技术路线众多也决定了这一行业的 发展特点：市场分散，需求多样化，企业要想把规模做大很困难。正因为市场分散，VOCs治理行业要垄断也不容易，市场完全开放，各家企业凭借自身的技术、策略来获得竞争优势，这个市场在未来几年将以30%的速度增长。VOCs 污染治理正在起步，有望撬动近700亿产值。目前，国内VOCs 污染平均治理成本约500-600万元，按每座工业园5家企业参与治理，省均150 个工业园区，全国20个省保守估算，市场空间将达到625~750亿元。未来，随国内VOCs 排放标准有望提高，VOCs治理投资有望进一步增加。投资估计：投资500万元， 经济和社会效益：利润率20-30%，经济效益显著，污染物减排效果显著。

本项目利用图像识别技术和运动目标检测定位技术，采用高新能、快速硬件组合（ARM+DSP+FPGA）方式构建运动目标自动识别系统，设计图像的非线性变换，二值化，自适应阈值值分割、模糊边缘识别和区域连通性分析等算法，对机车前方行人进行检测报警，提高了井下电机车运输安全性能。软件设计采用基于嵌入式实时操作系统的多任务设计模式，使得监测系统的实时性、可靠性更高，为行人监测系统的不间断运行提供了可靠的保障。

新型等离子体处理固体废物项目，是经十余年攻关完成的科技成果。该项目已通过省级鉴定、获得三十多项国家专利、成功建成三个示范工程，并有多个工程在建设之中。特点是：实现了固体废物无害化后的全资源化利用；处理过程中无烟气、废渣和废液排放；设备为模块化结构，便于大规模化工程建设；运行成本低；设备寿命长。区别于现有固废处理方法，具有常温常压、无害化速度快、绝无三废排放、实现废弃物全资源化利用、设备制造和运行成本均低于同规模的焚烧炉、推广适应性强等特性、工程建设周期短和占地面积小。完全克服了焚烧产生大量烟气和毒性成份排放、大量灰渣和飞灰需二次填埋、渗漏液的污染等问题。克服了填埋法造成大量土地资源浪费的现象。

以主要的植物源性蛋白饲料原料为研究对象，针对原料的营养价值特性，系统建立抗营养因子高效降解菌株的筛选方法，借鉴现代发酵工程的优化理论，建立有益代谢产物的检测与控制和发酵参数相关的优化研究方法，确立规模化生产工艺并进行关键设备的选型，制造品质稳定可靠的发酵蛋白饲料，并建立相关产品的质量指标体系，为缓解我国蛋白饲料资源紧张提供现实可行的方法，实现我国饲料及养殖工业的健康持续发展。 

我国拥有幅员辽阔的内陆水域，如何安全、高效的完成特定水域的巡逻和水文信息监测工作一直是我国水文水利建设的重要组成部分。水面无人船是一种无人操作的水面舰船平台，配备先进的控制系统、传感器系统、通信系统和武器系统，可以最大程度上填补水域测量领域载人船无法到达或不易到达的危险、浅滩、近岸等空白区域，真正做到高精度、自动化、高效益，可广泛应用于常规测绘、水利水文、航道、环保和灾害应急等行业及其他相关部门。 本项目的产品，是在“制造强国”国家战略指导下，符合国家和地方政府政策重点鼓励发展的高技术、智能装备、高附加值项目，符合国家经济结构和产业结构调整的相关政策和导向。本研发团队联合上海交通大学和上海市船舶自动化工程研究中心，共发表 SCI 论文 200 篇以上，拥有授权发明专利 40 项。 

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

本发明公开了一种自动钻铆机的插钉压铆单元，所述插钉压铆单元包括壳体，该壳体的外侧安装有驱动模块，该驱动模块包括用于提供插钉压铆单元作业时所需动力的驱动电机；壳体内设有进给模块，该进给模块包括与驱动电机相连并转动安装在壳体内的滚珠丝杠副，该滚珠丝杠副中的丝杠螺母座背向滚珠丝杠副和驱动电机连接处的一面固定有伸出壳体外侧的伸缩柱，伸缩柱背向丝杠螺母座的一端固定有用于作业的上铆模；所述壳体上还设有通过检测进给模块的轴向载荷和伸缩柱的轴向位移的检测模块。本发明具有结构紧凑、反馈精确、安全性和可靠性高以及适应性好的特点。

热轧过程自动化控制系统（L2）主要任务是对热轧全线的生产工序进行实时跟踪、数据采集和工艺参数优化，获得满意的产品尺寸精度和各项性能指标。 成功的热轧过程自动化控制系统应该达到三个要求：控制系统运行稳定、功能设置灵活实用、产品质量控制精确。 控制系统能否运行稳定主要取决于计算机硬件系统的合理配置以及中间件和应用软件的结构设计及编程质量。 功能设置的灵活实用主要体现在控制系统的功能和接口是否可以很好地适应热轧各种不同的生产工艺要求和关键参数控制，以方便工艺技术员实现产品和工艺开发。 产品质量要控制精确，关键在于设定计算所涉及的数学模型、控制策略、自适应算法等。 高效轧制国家工程研究中心在大型热轧自动过程控制系统进行了多年的研究和开发，承担并且完成了国内许多热轧工程项目，积累了丰富的现场经验和各种成熟的解决方案，能够完成从系统设计﹑软件设计、编程调试﹑现场服务﹑到开工投产的全过程。本项目的主要内容包括： 硬件和系统软件：所选用的基于PC服务器的过程控制软硬件系统已经在多家大型热轧工程项目中成功应用，系统稳定性经受了现场长时间的严格考验。 支持软件：中间件（Middle Ware）是过程自动化系统的核心支撑软件，即应用软件的开发平台和运行环境，本项目采用的中间件PCDP（Process Control Develop Platform）是由高效轧制国家工程研究中心自主研制开发的，具有完全知识产权。 应用软件：高效轧制国家工程研究中心提供的过程自动化应用软件涵盖了热轧的各项控制功能：初始数据管理、轧件跟踪、轧制节奏、设定计算（预计算、再计算、后计算、模型自适应）、通信管理、测量值处理、HMI画面管理、历史数据管理、报表管理、轧辊数据管理、模拟轧钢等。 数学模型：高效轧制国家工程研究中心能够提供如下数学模型： (1)自动燃烧控制模型，(2)轧制节奏控制模型，(3)轧制温度模型〔空冷温降、高压除鳞温降、形变热、轧件与轧辊接触时的传导温降等〕，(4) 轧件变形模型〔变形抗力、轧辊压扁、轧制力和轧制力矩等〕，(5)自动宽度控制模型，(6)板形设定和控制模型，(7)终轧温度控制模型，(8)卷取温度控制模型，(9)卷取设定模型，(10)平面形状控制模型，(11)控温轧制模型，(12)轧制规程优化模型 本项目适用于所有新建的、已有的热轧厂(常规的热轧厂，薄板坯连铸连轧厂, 中厚板厂)。