项目成果/简介: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。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线，已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目，制造企业也在积极转型，向数字化和智能化转型发展，这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度：小批量生产，项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用，特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广：1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化，通过建立工厂、生产线、设备的三维模型，实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域：通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统，通过模块化的系统，实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用，达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证，还可在生产运行过程中实现虚实融合，并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持，从而实现多维的虚实融合，是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中，还特别适合面向智能制造的教育和培训。

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

发展了基于头表脑电技术的光标控制系统，该系统利用信息技术对残疾人的大脑信息进行解码，然后对其意图进行识别，然后将识别结果作为控制命令输出，达到对计算机光标或者外界轮椅的控制，建立残疾人和外界的一条通道，为残疾人和外界的交流以及运动的辅助提供了帮助。

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。

本项目在已有技术条件下，研究开发具有自主产权的工业物联网应用技术，构建面向制造企业的多主体按需使用的云服务平台，形成支持云服务平台的运行和使用的标准规范，推动工业企业服务模式的创新，促进生产型企业向服务型企业转型

本技术系CDMA移动通信系统核心技术方面的发明性成果，由国家杰出青年科学基金项目和教育部重点科学基金项目联合支持，并结合国家863计划九五重点之重项目和信产部移动通信专项基金“第三代移动通信系统研究开发项目”的实施而形成。

该项目针对装备智能化改造、智能个体自治技术、多智能体协商规则和自组织生产策略进行了深入研究，开发了相应原型系统——基于物联技术的自组织智能制造实验系统，形成了一套以物联技术为基础，通过自治与协商方式，实现车间自组织实时生产的“智能工厂”模式。 技术优势 该系统具备自组织、自决策、自适应、自学习的功能特征，可适应目前动态多变的制造环境，满足多品种、变小批量、高度定制化的生产需求。通过提供模块化热插拔的智能接口装置，可以帮助企业快速实现智能化改造升级。该智能制造系统可以高效柔性自治的应对加工、装配、检测等作业任务。

电子科技大学电子科学与工程学院（示范性微电子学院）博士生张净植在2018年国际固态电路会议（ISSCC）上发表研究成果，提出了一种“基于强耦合变压器的电流提升技术”，初步实现了用一款芯片覆盖多个频段，让5G通信“全球通”变成了可能。2015年，张净植的导师康凯正承担国家5G技术方面的一个重大专项，他有机会参与其中，负责频率源方面的部分研究任务。而正是这次研究，让他将目光锁定在了5G芯片上。张净植发现，目前不同国家划分的应用于5G通信的频段各不相同。比如，中国用的是24.75GHz~27.5GHz和37GHz~42.5GHz频段，美国用的是27.5GHz~28.35GHz、37GHz~38.6GHz和38.6GHz~40GHz频段，欧洲用的是24.25GHz~27.5GHz频段，日韩则采用26.5GHz~29.5GHz。也就是说，如果5G手机的芯片不支持这么多不同频段，出国后就无法正常通信了。相对于当前使用的4G技术，5G技术在吞吐率、时延、连接数量、能耗等方面有一个质的飞跃，就像美国运营商Sprint新任总裁和即将上任的CEO迈克尔·康贝斯在今年的摩根大通全球技术、媒体和通信会议上所说的，如今的4G网速平均只有30MB/秒，而5G提供的网速将是它的15倍。因此，学界和业界都对5G给予厚望。张净植的研究成果，就是两方小小的“通用芯片”：大的芯片只有910微米×920微米（1微米=10-6米），小的芯片为700微米×670微米，面积都小于1平方毫米，大小相当于一根绣花针的横截面。但这种小芯片却具有“兼容并蓄”的“宽广胸襟”，极大地提升了注入锁定倍频器的工作带宽，即“基于CMOS（互补金属氧化物半导体）工艺的超宽带注入锁定倍频器”，简而言之，就是为了解决5G芯片在不同电磁频段“水土不服”的难题而专门设计的。在与业界最先进技术的比较中，该技术在仅消耗两倍功耗的情况下，将工作带宽提升了5.2倍，同时还解决了毫米波频段中“低相位噪声信号源的大带宽设计”难题，为毫米波领域超宽带低相位噪声信号源设计提供了一个可行方案，对5G通信的高频段多频带应用有着实际意义。左边是差分输出芯片，是核心电路的验证模块；右边是正交输出芯片，是完整的、可以用于5G系统的芯片。原文：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2018/5/412885.shtm

成果描述：（1）采用自主建立的生物酶脱毛模型，对不同生物酶制剂的脱毛能力、水解I型胶原的能力、水解角蛋白的能力进行了比较分析，筛选并优化出制革专用脱毛酶制剂的组成和配方。该酶制剂脱毛综合效果良好，能够在达到理想脱毛效果的同时，促进胶原纤维的分离松散。 （2）发明了一种以制革固体副废物为载体固定化复合酶制剂的方法。将制革副废物室温下于去离子水中浸泡后与戊二醛反应，过滤并用去离子水洗去制革副废物上残留的戊二醛；经戊二醛处理后的载体与复合脱毛酶反应，过滤并洗去载体上残留的复合酶，即得到以制革固体副废物为载体的固定化复合脱毛酶。应用该方法对酶制剂进行固定化负载处理能够明显拓宽酶制剂的使用pH值范围和温度耐变范围，改善酶制剂的热稳定性。不仅提高了酶制剂的使用综合性能，同时为制革行业所产生的大量固体副废物的资源化利用寻找到了一条新的途径。 （3）设计并优化出固定化复合酶制剂的最佳应用工艺及与灰碱的匹配，建立了一项基于固定化复合酶制剂的无灰少硫安全保毛脱毛技术。采用固定化复合酶处理技术保证制革酶法脱毛的工艺安全性，实现无灰少硫保毛脱毛技术的稳定运行。通过固定化复合酶制剂脱毛、分离松散皮胶原纤维的作用，替代部分石灰和硫化物。并通过优化石灰、硫化物和酶制剂的配比，可有力调控胶原纤维的分离松散程度。这样，既保证了酶法脱毛工艺的稳定运行，又在一定程度上减少了脱毛工序对环境所带来的污染问题。市场前景分析：基于固定化复合酶制剂的无灰少硫安全保毛脱毛技术已在海宁瑞星皮革有限公司进行工厂试验。与同类成果相比的优势分析：（1）其使用固定化酶载体为制革（锆、铝、铁鞣）中的边角废料，属于废物资源合理利用范畴。 （2）基于固定化复合酶制剂的无灰少硫安全保毛脱毛技术提高了脱毛工艺的清洁性，稳定性，安全性，可控性，提高成革质量，灰碱法脱毛所存在的硫化物污染、石灰污染以及有机物污染等致命缺点，酶法脱毛易出现脱毛不净或烂面、松面、毛孔扩大等质量问题，大大节约污染治理成本。 （3）固定化复合酶制剂自身稳定性提高可循环使用2-3次，大大节约材料成本。 国内领先。

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。