CODESYS IIOT解决方案深度融合OPC UA、大数据、工业云、3D实时仿真、人工智能等工业互联网技术，该方案能够实现工业现场中的实时数据采集、基于人工智能算法的数据分析和优化、基于云平台（SaaS）的数据存储、深度学习等功能，为数字化工厂的实现提供关键技术，让实时控制更智能，真正做到“动态感知、实时分析”，实现数据和知识驱动控制决策的迭代优化。使用该方案能够助力企业实现自动化系统内部的横向连接，还可助力实现下层现场传感和数据采集层及上层企业管理系统的纵向连接，从而帮助企业轻松搭建具备工业现场设备互联、数据共享、边缘数据分析等功能的工业互联网平台。

齿轮传动与轮系组合展示台

表面质量已经成为企业日益关注的内容，传统人工检测方法存在着检出率低、工人劳动强度大等问题，已不适应企业对产品表面质量严格控制的要求。采用表面在线检测系统是解决这些问题的惟一途径。目前，发达国家的带钢生产线一般都配备有表面在线检测系统，从热轧生产线开始到冷轧的各条生产线，如酸洗、轧制、平整、涂镀及精整等，对轧制过程中各条生产线的表面质量情况都进行了全连续自动跟踪，不仅保证了产品的出厂质量，而且可以根据前面工序中的检测情况指导后面工序的生产，提高了产品的成材率及生产效率，给企业带来了巨大的经济效益。本课题组于1998年开始在表面检测领域进行研究，在一项欧盟国际间合作项目和多个国家及省部项目的支持下，于2002年研制出国内第一套具有自主知识产权的带钢表面质量在线检测系统。该系统采用CCD摄像头、图像处理、模式识别、并行计算等一些前沿技术，并自主开发了图像冻结技术、快速图像处理和模式识别技术等多项创新技术，解决了表面质量在线检测中的一些难点。该项研究成果经专家鉴定，整体技术具有国际先进水平。该产品于2003年7月获得北京市“高新技术成果转化项目”的认定。应用范围 本产品可广泛应用于钢铁、有色、造纸、塑料等行业，典型应用领域有：冷轧带钢、热轧带钢、中厚板、铝带、铝箔、铜带、铜箔、纸带、木材、塑料薄膜、陶瓷、纺织等生产线。目前，本产品已经应用于热轧带钢、冷轧带钢、中厚板等多条生产线，系统达到的技术指标是： 检测速度18 米/秒（可按用户要求提高）； 检测精度为0.3mm（可按用户要求提高）；对生产线上常见缺陷的检出率≥90%，常见缺陷的识别率≥80%。

河南质量工程职业学院是全国唯一一所以质量教育和质量服务为主要特色的高等职业院校。学院位于河南省平顶山市，是河南省骨干高等职业院校、河南省职业教育品牌示范院校、河南省全民技能振兴工程高技能人才培养示范基地、河南省级优质高等职业院校立项建设单位、现代学徒制省级试点院校和全国中小学质量教育社会实践基地，更是质量工程师成长的沃土、首席质量官放飞的摇篮。 学院设有食品与化工系、机电工程系、建筑工程系、经济与管理系、信息工程系、法政系、五年制大专部等7个系部。开设有质量管理与认证、食品营养与检测、商检技术、工程监理等57个全日制专业(含方向)，建成了以质量为特色的专业和专业群。现有普通类全日制在校生8000多人和成人类在校生6000多人，拥有高、中级职称和“双师型”教师565人，其中教授、副教授164人，具有博士、硕士研究生学历、学位教师260人。建有建筑装饰材料及检测、机电一体化技术、食品微生物检验、物流管理等90个校内实验实训室。建设完成了国家级特色专业和实训基地4个、省级特色专业6个、省级专业综合改革试点5个、省级示范性实训基地5个、省级示范性综合实训基地1个、省级精品资源共享课程3个等25项省级以上教学工程项目。学院拥有37.38万册纸质图书、28万册电子图书;有完备的校园网、卫星地面接收系统、电子阅览室等电子信息交流平台，实现了办公、教学和学习现代化。 在河南省教育厅、省质量技术监督局和平顶山市政府的领导支持下，由学院牵头组建的河南质量工程高等职业教育集团已成为集人才培养、技术研发、社会服务等多种功能的“产、学、研”联合体，与美的集团、郑州航空港区等企业、产业集聚区深度合作，职教集团理事会成员稳定在126家，校企合作单位达220家。建院以来，共为社会培养了2.3万多名有质量素养的各类技术技能人才。多年来，毕业生就业率均在90%以上。 学院始终严守“质量重于泰山”的校训，弘扬“科学精准、法制规范、责任诚信、创新卓越”的质量文化理念，坚持内涵式发展，提高办学水平，努力使学院成为培养质量专业人才的摇篮，成为以质量服务为特色的区域性公共技术服务平台。 近年来，学院先后获教育部全国职业教育百佳单位、中国教学质量管理先进单位、全国教育改革先进单位、河南省高等学校思想政治工作先进单位、河南省依法治校示范校、河南省素质教育工作先进单位和河南省普通大中专毕业生就业工作先进单位等，2018年荣获“改革开放40周年具有国内影响力河南高校”“河南最具就业竞争力品牌高校”等荣誉称号。在国家加快发展现代职业教育和质量强国的精神指导下，学院正朝着建设“特色鲜明、中原著名、全国知名”的高水平职业院校的目标扬帆迈进。

研发阶段/n成果简介：FD-1坯布表面质量检测系统包括由线阵CCD、图像采集卡、工业计算机组成的分布式机器视觉系统的硬件结构以及图像处理软件等是产品升级、品质提升的首选。该技术与传统工艺最大区别在于，采用分布式机器视觉系统和自主研发的检测软件代替人工肉眼检测，可以满足宽幅面、高速度、高精度的检测要求，能够实现检测标准的统一，使得质检工作的效率大幅提高。主要技术指标：该检测机可可检测坯布中的断经、断纬、粗节、粗经、纬档、松边、起球、污迹、孔洞等疵点，集自动探测、疵点定位、缺陷分类、布边打标、质量评估等

研发阶段/n内容简介：该项目是一种蚕茧无损智能检测方法，可以在不切剖蚕茧的情况下无损检测蚕茧的干壳量，称量结果可精确到0.2克。按照国家蚕茧收购标准，配合蚕茧等级的其他辅助指标，实现蚕茧等级的科学评判。通过振动检测的手段，并结合数理统计和智能信息处理的方法来分析蚕茧振动信号建立蚕茧质量的数学模型，每次检测时分析蚕茧的振动信号并通过数学模型得出蚕茧的茧壳的重量。该项目得到湖北省自然科学基金的支持，项目编号：2001AA208B02。本产品获得一项专利，专利号：CN03128058.7。

成果简介：在印刷工业中，由于工艺、机械等因素，在印刷过程中不可避免的会出现如漏印、沾污、起皱、套印错位等缺陷影响了印刷图像的质量。传 统的人工检测的方法耗时费力成本高，而且很难保质保量地完成检测任务。我们采用基于区域混合特征技术开发出一种印刷图像质量检测系统，克服了 印刷光照不均均条件下，漏印、缺印、错位、擦痕等缺陷，为实现印刷图像 缺陷筛查自动化提供了有力的技术支撑。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。

本装置采用CompactPCI技术架构，多路同步交流采样技术，软件测控技术。实现多路谐波分析的功能，分析的谐波次数达到50次。该装置采用GPS定时，具备条件录波，本地数据存储和数据网络上传至主站等功能。目前一套系统可以实现32路谐波分析。该系统可以灵活配置，以配合各种不同的传感器。

提供了基于移动互联网及云计算技术的跨区域多机构整合急救资源协同救治的医疗信息共享平台，具有以下几大功能:基于 FMC-D 时间的智能转运决策辅助、系统内医疗单元 通讯、系统内医疗单元信息共享及 PCI 医院介入影像质控管理。系统分为医疗单元终端(包 括 EMS 终端、非 PCI 医院终端及 PCI 医院终端)和云计算服务端两部分，通过 3G/4G 无线 互联进行数据交换处理。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于 Android 系统进行 开发。云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构的理念进行框架设计，依 托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。本系统的特色包括: 体系结构设计以时间轴为中心。时间轴是描述 AMI 患者救治流程的关键事件时间节 点的集合，如:呼叫 EMS 时间，EMS 响应时间，急救车到达时间，首次胸痛发作时间，本 次胸痛发作时间，EMS 首份心电图时间，等。通过对上述关键事件时间节点的统计、分析 通过资源合理调配、辅助决策支持等方式提高针对 AMI 的救治效率。 智能推荐技术。该推荐主要基于以下信息:1，实时的医院医疗资源信息(如床位资 源、医生资源、手术资源等);2，地理位置信息，主要是权衡道路拥堵情况以及距目标医院 距离信息;3，救治能力，主要指通过救治流程中产生的历史数据挖掘分析衡量 PCI 医院救 治能力的信息。 大规模的支持。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于Android系统进行开发。 云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构以及基于 XMPP(Jabber)协议通信 机制的开源架构的理念进行框架设计，依托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。在北京 等地的实践表明该系统具有支持区域内多 PCI 医院，多非 PCI 医疗机构，多 EMS 机构并发协 同救治的流程以及流程中产生的 PB 级的数据。在一套完整、独立的 RCTS-AMI 系统内，预计 500-800 家 PCI 以及非医院，12 万台终端，2000-2500 位医生可以使用本系统。