本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本发明公开了一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置。在图像检测时，根据导向拨杆的数目将摄像机视场划分成相对应个数的虚拟通道；用逻辑值来表示每个虚拟通道上是否存在待分级马铃薯；控制处理单元根据检测得到的逻辑值来控制导向拨杆是否动作，当逻辑值为1时，其所对应的导向机构才由气缸向上推出，马铃薯与导向拨杆接触而改变运行轨迹，分离到对应的出料斜槽中；马铃薯由摄像机采集图像后，由图像检测结果，以马铃薯横径为直径画一个虚拟圆，根据虚拟圆所占据的虚拟通道来确定采用一个或多个导向拨杆来分离马铃薯。本发明可用于杂质、不同品质马铃薯的快速检测，同时可减少马铃薯的损伤，准确地实现马铃薯的分选。

成果描述：本实用新型公开一种无人机的飞控系统,包括主控单元,还包括：分别与所述主控单元电气连接的遥控接收单元、IMU单元、卫星定位单元、OSD单元、数传单元、ESC单元、ADC单元、存储单元及人机交互单元；其中,所述ADC单元与24GHz#Radar传感器、空速传感器、电流传感器电气连接,该电流传感器还与所述ESC单元电气连接。该无人机的飞控系统负责飞控系统物理层数据收发及其管理。本实用新型还公开一种无人机,包括上述结构的无人机的飞控系统。市场前景分析：本实用新型还公开一种无人机,包括上述结构的无人机的飞控系统。与同类成果相比的优势分析：国内领先

成果描述：机械零部件在使用过程中的失效将对设备、生产等造成重大影响，对已失效的零部件进行分析以及提出改进和预防失效的措施具有重要意义。常见的失效形成有断裂、磨损、腐蚀等现象，本课题组在长期从事金属材料微观组织设计、强度与断裂工作的基础上，与相关企业合作进行了大量的机械零部件的失效分析工作，如车辆桥箱齿轮的早期失效、耐磨构件斗齿、衬板等的失效分析和改进、高强度冷拉钢丝的断裂分析等。 四川大学具备金相组织分析、力学性能测试、X射线衍射仪、电子显微镜及能谱分析、磨损试验机等设备，可进行失效构件的微观组织、断口特征、相结构分析、材料性能评定等工作，对机械零部件的失效原因进行分析，并提出改进措施。市场前景分析：四川大学具备金相组织分析、力学性能测试、X射线衍射仪、电子显微镜及能谱分析、磨损试验机等设备，可进行失效构件的微观组织、断口特征、相结构分析、材料性能评定等工作，对机械零部件的失效原因进行分析，并提出改进措施。与同类成果相比的优势分析：国内领先。

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

本发明公开了一种烟蓟马的采集及饲养方法，包括以下步骤：a)田间烟蓟马的采集，b)室内烟蓟马的饲养；c)烟蓟马的扩瓶及繁殖；本发明的采集方法简单易行，能够保证采集量和完整性；而饲养方法能够建立大批量的、发育一致的稳定烟蓟马种群，采用本发明的采集及饲养方法能获得大批量的、发育一致的烟蓟马供试验所需，本发明的办法克服了季节对烟蓟马的影响，以及烟蓟马个体小、运动快而不易捕捉、生命力不强、成虫具有躲避能力等限制，因而很难在田间采集到大批量的、发育一致的烟蓟马供试验所需的问题；本发明对于开展烟蓟马相关研究具有重要的意义。

本项目联合中德智能制造研究院，借力德国专家资源，组建了一支可快速响应企业传统产线智能化升级改造的物联网中控平台研发团队。团队致力于打造智能制造示范工厂，目前与南瑞集团、大全集团、泉峰集团等企业的生产系统升级优化项目正在实施中。

项目在多年国家项目的支持下，在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上，进行持续开发完善，与沈阳机床合作，在智能制造领域进行了深入的合作研究， 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统，系统实现了网络化定制下达生产订单，数字化孪生系统在线仿真模拟，真实展现生产场景，并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展，对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配，体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。

西安科技大学电气研究所（原西安矿业学院感应加热技术研究所）是多年从事感应加热成套设备研究、开发、生产的专业化研究所。该所研制和生产的大、中、小型中频熔炼电炉、成套中频透热设备和成套淬火设备，自97年以来已应用于240余家大、中型企业，取得了良好的技术经济效益。该所推出的第五代中频电源，1998年4月通过了国家级检测（国质监认字110号，电质检委字1998-060号），在节能、高效、简化电路、易操作、高可靠性等方面达到国内领先水平； 2000年6月获国家科技部、国家对外贸易部、国家质量监督局、国家环保总局等五部委颁发的国家重点新产品证书，2000年7月和2001年10月分别获陕西省教委和西安市人民政府科技进步奖。