本项目的研究内容是面向大型煤矿的生产工艺流程，针对煤矿主要生产设备系统（电铲、钻机、单斗挖掘机、轮斗挖掘机、皮带车、排土机、自卸卡车等）运行状况的实时在线监控、性能衰退过程的评估预测、故障预测预警、故障诊断与分析、维修维护的智能分析与决策以及优化维修维护调度方法进行研究，开发相应的软硬件系统，实现现代化煤矿关键设备的远程监控、运行状况分析、故障预测预警、故障分析诊断、优化维修维护、全寿命跟踪管理，为预知检修维护提供技术支持，保障煤矿生产的安全、可靠、连续运行。 针对以上技术需求，本项目的总体目标是： （1）建立覆盖整个矿区关键设备的数据采集系统。 （2）开发关键设备常见故障判断分析系统。 （3）开发关键设备故障预知判断分析系统。 （4）通过数据采集信息达到智能判断故障点、故障类型、故障原因并提供检修维护方案的技术支持；达到智能预知判断设备状况、运行状态及其可能发生的状况。 （5）提供预知检修维护技术支持，避免故障范围扩大而影响设备安全可靠连续运行。 （6）提供维修业务支持，针对典型故障提供相应维护维修方案。 （7）提供数字化点检支持。 （8）提高设备出动率1-3%，每年降低设备检修费用及维护成本1000-3000万元，提高设备检修工作效率3-5%，实现高效维护检修目标。 该项目与同类技术产品比较，具有故障预警功能以及全方位生产设备监测，并实现远距离矿区无线数据实时通信。在采矿行业中具有明显的技术特点和优势，解决了采矿行业的无线预警、矿区全方位监测等问题，在国内外同行业中处于领先水平。

智能水硬度在线监测与控制系统是针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品，可以实现对锅炉软化水、供暖软化水等待检测样本的自动定时取样、检测试剂滴定、基于溶液颜色的数据分析与处理、以及数据上传和存储，从而实现对水质硬度参数的自动化在线监测，并对硬度超标的水进行软化处理从而实现对水硬度的自动控制。 图1.智能水硬度在线监测与控制系统样机

智能水硬度在线监测与控制系统是针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 1、智能水硬度在线监测与控制系统是针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品，可以实现对锅炉软化水、供暖软化水等待检测样本的自动定时取样、检测试剂滴定、基于溶液颜色的数据分析与处理、以及数据上传和存储，从而实现对水质硬度参数的自动化在线监测，并对硬度超标的水进行软化处理从而实现对水硬度的自动控制。 2、针对供暖、制冷等行业研发的一种自动化水质在线监测与控制产品，替代传统的人工取样检测，完全自动化、智能化。已在热力集团等单位进行了多轮实际测试和应用。

成果简介实时PCR是生物医学领域中的一次革命，已经广泛应用于临床分子诊断与科学研究，同时亦应用于食品安全和环境检测等领域，具有非常重要的经济与社会效益。课题组在国家重大科技专项资助下已经研发出了拥有自主知识产权的实时PCR仪的样机，正与国家疾病控制中心合作，进行性能与临床医学测试。整体样机成本低，精度高，具有明确而又急迫的市场需求。应用简介所处研发阶段：小批量生产适合应用领域：

研发阶段/n成果简介：冬虫夏草富含多种维生素如VD，有促进吸收作用，冬虫夏草生物活性强化剂的免疫调节作用还能增强体质，协调促进消化系统对营养素的吸收。本技术主要利用现代生物技术手段经液态发酵提取制备冬虫夏草生物活性强化剂中的多种生物活性物质，利用冬虫夏草菌能产生多种维生素及具有极强的富集矿物质能力，将离子态铁、锌、钙、硒等矿物元素转化为生物大分子螯合态生物活性成分的特性，使其具有生物同源性、平衡性。开发冬虫夏草菌的新功能，生产新一代具有生物活性的能调节人体内分泌平衡、高效补充矿物质及维生素的价格低廉

空气循环强化蒸发系统利用水分子随着温度的升高，其逃逸动能增大，扩散到湿空气的速率增大且高温气体载湿能力增强的原理来去除蒸发溶液中的部分水分以达到蒸发的目的。由于本蒸发工艺的核心原理是利用高温气体的载湿能力带走水分，故本工艺装置结构较为简单，且多在常压常温条件下进行操作，对工艺设备的制造要求较低，初期投资成本低，设备便于维护安装。同时可适用于热敏性的物质，没有复杂的预处理过程，蒸发用水基本达到蒸馏水的标准，几乎提取出所有的杂质，可再次回收利用其中的贵重物质，其热源选择也不仅限于蒸汽，根据不同的工艺场合，还可使用电能、太阳能作为蒸发系统的能量供给来源。

城市高效、绿色交通的迫切需求，促进了不锈钢城轨客车的快速发展。不锈钢车体结构基本特点是由数万个小尺寸电阻点焊或激光焊点组焊而成的薄壳结构，焊接质量控制是保证不锈钢车体结构强度及制造质量的关键，不锈钢车体焊接质量监测亦成为关系不锈钢城轨客车制造质量的关键技术之一。吉林大学焊接质量监测技术团队多年聚焦不锈钢车体电阻点焊、搭接激光焊焊接质量的在线监测及无损检测技术与装置的研发，为相关制造企业保障不锈钢车体焊接制造质量提供技术手段。 研究团队 吉林大学材料科学与工程学院 徐国成教授研发团队 成果成熟度 技术及装置基本成熟，已有百台套以上在相关轨道客车制造企业获得应用。 项目图片 （1）电阻点焊过程智能在线监测系统 （2）电阻点焊接头阵列探头超声波智能检测系统 （3）搭接激光焊缝超声波智能检测系统 （4）电阻点焊压痕精密检测系统

项目成果/简介:城市高效、绿色交通的迫切需求，促进了不锈钢城轨客车的快速发展。不锈钢车体结构基本特点是由数万个小尺寸电阻点焊或激光焊点组焊而成的薄壳结构，焊接质量控制是保证不锈钢车体结构强度及制造质量的关键，不锈钢车体焊接质量监测亦成为关系不锈钢城轨客车制造质量的关键技术之一。吉林大学焊接质量监测技术团队多年聚焦不锈钢车体电阻点焊、搭接激光焊焊接质量的在线监测及无损检测技术与装置的研发，为相关制造企业保障不锈钢车体焊接制造质量提供技术手段。研究团队吉林大学材料科学与工程学院 徐国成教授研发团队成果成熟度技术及装置基本成熟，已有百台套以上在相关轨道客车制造企业获得应用。项目图片（1）电阻点焊过程智能在线监测系统（2）电阻点焊接头阵列探头超声波智能检测系统（3）搭接激光焊缝超声波智能检测系统（4）电阻点焊压痕精密检测系统应用范围:目前研发的技术及装置主要应用于城市轨道客车制造领域中，不锈钢薄壳车体电阻点焊及激光焊的焊接质量智能在线监测及超声波无损检测与智能评估，为不锈钢车体焊接制造质量的稳定与提升提供技术保障手段。项目技术与装置已有百套以上应用于中车等相关制造企业。随着技术及应用经验的不断积累，本项目技术及装置可以在汽车等类似焊接结构制造企业在一定范围内得到拓展应用。效益分析:目前，本项目开发的技术装置已有 50 以上台套应用于中车长春轨道客车股份有限公司，为保障该企业国内、外不锈钢城轨车项目制造起到重要作用。同时，依托本项目技术的电阻点焊质量在线监测装置陆续已有 100 多台套应用于其它中车等十几家不锈钢城轨客车制造企业，为相关企业及项目解决了焊接质量保障的技术瓶颈问题。本项目技术成果直接项目经费累计达千万元，并取得了显著的经济社会效益。

在国家、省部级科技项目支持下，研发团队历时8年攻克了前述难题， 提出了 2类关键部件特征参数提取方法，形成了 3种状态监测与评估系统新 产品，实现了 3项重大突破与创新：①提出了机、电、热多耦合特征参数和 动态阈值提取方法。研发了电流故障特征的叶轮不平衡状态监测技术，提出 变流器功率模块热应力疲劳特征参数及关键传感器故障观测模型，形成了特 征参数动态阈值确定方法。②研发了关键部件劣化度概率评估及寿命预测技 术。基于数据挖掘手段，提出了机械关键部件劣化状态评估概率分析和实时 寿命预测方法；基于功率模块疲劳失效机理，形成了变流器功率模块平均故 障间隔时间评估体系，研发了多时间尺度累积效应的变流器运行可靠性评估 技术。③研发了风电场整机多层次健康状态评估技术。形成了风电机组多层 次评估指标体系，提出了风电机组监测参数异常识别方法，研发了风电机组整 机健康状态评估技术。

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。