1. 对含重金属的各类废物，如：垃圾焚烧灰、污染的淤泥、土壤等进行无害化处理。 特别是对于垃圾焚烧发电厂垃圾焚烧飞灰，利用高效的重金属处理药剂，结合先进工艺对其进行无害化处理，使其达重金属浸出毒性到国家相关标准。 2. 对工业废弃物，在充分研究其化学成分的基础上，进行资源化利用。 特别是对于垃圾焚烧灰渣、钒钛工业废渣、废玻璃等固体废弃物，使之转化为陶瓷瓷砖、多孔砖等建筑材料。 部分成果为校企产学研合作成果。

主要技术内容： （1）破传统喷雾泵生产设备机械结构设计，采用凸轨、凸轮机构，创新性研制了高精度、高效率的喷雾泵电化铝壳抓口机、喷头打喷咀机等系列装配设备，提高了设备的装配精度和效率。提出集成基于等价输入干扰估计器与参数智能辨识的智能驱动控制技术，成功解决了微型喷雾泵现场设备层不确定干扰、电机参数的时变性对装备电机控制性能影响问题，提高了生产装备控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 与 WSN，构建微型喷雾泵生产过程信息采集网络，创新性地引入混沌粒子群优化算法，优化采集网络节点部署；动态选择通信节点数目，在获得最大网络覆盖范围的同时，避免节点间的冲突，降低网络能耗，保证了生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性。 （3）创新性提出并实现了微型喷雾泵制造过程多目标资源优化调度技术。建立生产车间多目标资源优化调度模型，提出基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法来求解优化问题，并采用层次分析法进行决策，成功实现了微型喷雾泵生产全流程的精益管控，全面提高了生产质量与资源效率。 （4）创新性研发了一种面向制造全过程的信息集成平台。将生产过程信息、管理信息等数据高度融合，实现底层物联网到互联网的无缝连接；解决了常规DCS、MES、ERP 三层架构存在的数据交换困难、系统庞大、功能定制性差、难以适用于中小型制造业等缺点，为微型喷雾泵制造装备的自动化和信息化融合提供了解决方案。 行业意义： 项目通过攻克微型喷雾泵生产装备的自动化与信息化技术融合的关键技术，突破国外先进技术的壁垒，形成了自主知识产权与技术体系，项目成果提升了微型喷雾泵加工装备的自动化、信息化水平，符合国家可持续发展战略的绿色制造技术，可带动和促进化妆品、保健品等领域向高档化的高层次技术方向发展。 获奖情况：2015 年获中国轻工业联合会科学技术进步奖一等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性： （1）引入凸轮、凸轨等机构，并结合等价输入干扰估计器、智能辨识等方法设计控制策略，从机械和控制两方面进行突破，自动化程度和生产效率高。 （2）集成 RFID 与 WSN，采用混沌粒子群优化算法优化网络节点，动态选择通信节点数目，降低网络能耗，生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性高。 （3）建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、降低产品次品率为等为目标，采用种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法求解生产过程优化调度问题，采用层次分析法进行决策，实现微型喷雾泵生产全流程精益管控。 （4）采用完全不同于传统 DCS、MES、ERP 三层架构的模式，直接面向生产、管理全过程，开发信息集成平台，自动化和信息化融合度高、适用于中小型制造业。 技术的成熟度：相关技术已经形成产品，在无锡圣马科技有限公司及其下游企业进行了产业化。 应用情况： 针对微型喷雾泵加工装备产业当前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、加工效率低、品种适应性差等问题，本项目以提高生产装备的自动化与信息化水平为目的，在装备高性能自动化控制、信息的采集与传输、优化调度、精益管控、平台建设等方面已经取得了创新性研究成果，并对成果进行了提炼、集成，从2012 年开始，针对本项目整体技术展开全面推广，应用于江苏、广东等地区的10 多家轻工装备制造及使用企业。 应用实践证明了，本项目成果总体技术创新程度高、成熟度高、附加效益显著，显著提升了我国塑料装备在国际市场具有较强的竞争力，有利于提高我国塑料装备的设计制造智能化水平，推动了我国塑料制造业的国际化发展。 

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。

清华大学利用具有自主知识产权的 DMB-T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良 好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、2008 年雪灾、地震灾害的现场图像回传中发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、 打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对 当前频率资源紧张的现状，提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部正 式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门(公安、消防、电力、卫生、水 利、森林防火、库区大坝安全等)都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据 需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成 熟度高的产品。

本研究成果基于数字图像处理和智能识别原理，依据CCD工业摄像机获得的黑白彩色图像，进行滤波、校正、灰度化、白平衡、差分等数字图像处理，采用小波变换等技术，获得监测对象的轮廓外形，然后与基准图像轮廓比较，获得监测对象状态等信息。

多功能图像处理系统能够完成图像增强、图像恢复、画中画、自动调焦/调光、无极电子变倍等多种功能，重点解决光照不均、光学系统透光不均、以及雾霾和雾天等情况下造成的图像质量降质、视觉效果差等问题，并能抑制大气湍流引起的图像模糊，突破传统图像复原依赖于精确的物理模型的设计理念，解决了常规图像复原计算量大运行速度慢等关键问题。系统具有很好的实时性、稳定性和适应性。1. 图像增强：由于图像采集过程中，光学系统透光不均、光照不足、雾霾天气等因素使图像观看质量下降，图像增强可大大增加图像可视度，提高不同区域的图像对比度，很好的改善视觉效果；2. 图像恢复：解决由于大气湍流、焦距不准、光学系统缺陷所造成的图像模糊；3. 多模图像融合：根据EMI/EMC设计原则，抗干扰能力强，选用高TG制作材料，提供了极高的可靠性；重点解决了多模图像融合时信息不完整、可见光/微光/红外图像噪声偏大、双路图像不配准、远距离传输干扰大等问题，具有低延迟、信息保全度高、可靠性高等特点。 主要技术指标：1. 输入为模拟PAL/NTSC制式或双路数字接口cameralink，输出模拟PAL/NTSC制式、cameralink或者VGA、XGA；2. 图像增强FPGA实现具有极低的延迟，处理时间小于一场，图像增强后视频能量梯度平均提高2倍以上，对由于光照不足、光照不均、恶劣天气所引起的降质图像，可以凸显细节、自适应调节对比度，突显图像的关键信息；3. 图像复原使用专利的复原处理算法，能有效地抑制大气湍流引起的图像模糊，恢复出更多的图像细节，显著提升图像视觉效果，增强图像对比度和可视度，复原后的视频平均灰度梯度值提高3倍以上；4. 图像锐化算法有效增加图像细节信息，主要消除由于光学系统对焦不精确所造成的模糊现象，与精确对焦图片对比，平均结构相似度达到95%以上；5. 图像去雾算法针对薄雾、浓雾进行自适应调整，分析图像中色彩信息，对图像中各点景深进行精确测量，还原显示真实图像。图像经过去雾处理后，平均信息上提高30%以上；6. 多模图像融合技术分别处理模拟信号及数字信号，输出默认为XGA差分三线制视频，可进行远距离传输，抗干扰能力强；配准精度可达到个像素以内，配准实时处理；灰度融合图像局部信息相对于单模原始图像对应局部区域的联合熵提高30%以上； 图像降噪功能在降低噪声影响的同时很好的保留了图像的纹理信息。

已有样品/n主要技术指标：图像分辨率 800×600；量化位宽 12bit；图像帧率 1000fps；动 态范围 70dB；工作温度范围在-25℃至 85℃；芯片功耗 0.67W；同时定制的图像传 感器工艺和设计流程，具有更佳的高速图像获取能力。 高速图像传感器可应用于工业生产、农业生产、智能交通、虚拟现实、科学研 究、国防军事及其他民用领域。具体来说，高速图像传感器可应用于汽车碰撞试验、 火箭发射、弹道测试、体育赛事、目标追踪、微表情研究和高速车牌识别等领域。

1 成果简介清华大学利用具有自主知识产权的 DMB－T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、 08年雪灾、地震灾害的现场图像回传发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对当前频率资源紧张的现状，所提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部 正式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门（公安、消防、电力、卫生、水利、森林防火、库区大坝安全等）都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成熟度高的产品。2 应用说明在公安、消防、救灾、反恐、卫生、安全生产和突发事件中均可应用，预计年产值在1000 万元以上。